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000363126 150__ $$aVon der Prothese zur propriozeptiven Wahrnehmung durch neuromechanische Modellierung und optogenetische kortikale Stimulation$$y2025 -
000363126 371__ $$aProfessor Dr. Daniel Häufle
000363126 371__ $$aDr.-Ing. Isabell Wochner
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000363126 680__ $$aDie Propriozeption liefert dem Gehirn eine Rückmeldung über die Kinetik und Kinematik des muskuloskelettalen Systems. Der Verlust dieser sensorischen Wahrnehmungen aufgrund von Erkrankungen (z. B. Diabetes, Virusinfektionen) oder Amputationen beeinträchtigt die motorische Kontrolle erheblich und führt zu einem Verlust der Bewegungsgenauigkeit sowie zu chronischen Schmerzen und einem verringerten Empfinden der eigenen Körperwahrnehmung. Im Gegensatz zum Seh- oder Tastsinn sind die kortikalen Repräsentationen propriozeptiver Inputs an der Oberfläche des Kortex durchmischt und folgen keiner topographischen Organisation. Dies hat bisher die erfolgreiche Wiederherstellung propriozeptiven Feedbacks durch mesoskalige kortikale Stimulation erschwert – im Gegensatz zu den vielversprechenden Ergebnissen, die mit dieser Methode zur direkten kortikalen Wiederherstellung anderer sensorischer Modalitäten erzielt wurden. Eine kortikale Wiederherstellung der Propriozeption birgt großes Potenzial zur Verbesserung der Steuerung von Prothesen und zur Erweiterung der sensorischen Integration in neuroprothetischen Systemen. Hier stellen wir die Hypothese auf, dass propriozeptives Feedback in einem Mausmodell durch direkte kortikale Stimulationen wiederhergestellt werden kann. Dies soll erreicht werden durch die Kombination von (1) einer Echtzeit-Vorhersage propriozeptiver Signale mittels eines biomechanischen muskuloskelettalen Modells der Maus-Vorderextremität und (2) Deep Learning zur Konstruktion einer topographisch strukturierten Repräsentation des durch die Simulation erzeugten Datenflusses. Um diese Hypothese zu testen, werden wir eine solche propriozeptive Feedback-Funktion in eine motorisierte Prothese der oberen Gliedmaße einer Maus integrieren und Mäuse darauf trainieren, Manipulationsaufgaben zu lösen, die von der Steuerung der Prothese abhängen. Anschließend werden wir den Raum möglicher Designs für propriozeptives Feedback erforschen, basierend auf der Verhaltensleistung, die mit dem künstlichen propriozeptiven Feedback der Prothese erzielt wird.
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