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13.03.2013 15:08

Mathematik im Herzen: Grazer ForscherInnen suchen nach Methoden zur Optimierung von Defibrillatoren

Mag. Gudrun Pichler Presse + Kommunikation
Karl-Franzens-Universität Graz

    Defibrillatoren können Leben retten. Seit 2002 ist es auch Laien in Österreich erlaubt, in Notfallsituationen „Schockgeber“ zu verwenden. Zwar sind diese nach dem neuesten Stand der Technik gebaut, doch ihr Gebrauch beruht in vielen Fällen einfach auf den Erfahrungswerten der AnwenderInnen. Mithilfe von Computermodellen basteln MathematikerInnen der Karl-Franzens-Universität Graz – gemeinsam mit WissenschafterInnen der Medizinischen Universität Graz und der TU Graz – gerade an der Simulation eines virtuellen Herzens, um Erkenntnisse für die Optimierung von Defibrillatoren oder für bessere Operationsmethoden zu gewinnen.

    O.Univ.-Prof. Dr. Karl Kunisch und sein Team arbeiten seit 2007 im Rahmen des vom Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF geförderten Spezialforschungsbereiches „Mathematische Optimierung und Anwendungen in der Biomedizin“ daran, Phänomene in der Physik, Physiologie und Medizin mathematisch zu beschreiben. „Nur MedizinerInnen können aufgrund ihres Wissens abschätzen, wie stark die Stromstöße verabreicht werden müssen, damit der Herzrhythmus stabilisiert wird“, erklärt Kunisch, Leiter des Instituts für Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen. Durch das Schocken mit dem Defibrillator wirken elektrische Ströme auf das Herz ein. Dabei sollte der Stromstoß so schwach wie möglich sein. „Wenn man Erfahrung nicht mehr an der Person, am Subjekt, sammeln kann, ist man auf die Unterstützung von mathematischen Modellen angewiesen“, betont Univ.-Prof. Dr. Gundolf Haase. Durch einen Automatisierungsprozess, den die Modelle ermöglichen, kommen die ForscherInnen zu wertvollen Daten, die in der Praxis nur schwer zu ermitteln sind.

    Simulation mit „insilico-Modellen“
    Der Traum vom „virtuellen Herzen“ ist nicht neu. Vor mehr als zehn Jahren begann der Biophysiker an der Med Uni Graz Univ.-Prof. Dr. Gernot Plank mit Forschungen auf diesem Gebiet. In sogenannten „insilico-Modellen“ wird das menschliche Herz bis in das kleinste Detail am Computer nachgebaut und simuliert. Die Parameter reichen von der elektrophysiologischen Beschreibung des Herzens über die mechanische Koppelung mit anderen Organen bis hin zu den Strömungseigenschaften des Blutes. „Das Herz hat eine sehr komplizierte, dreidimensionale Geometrie. Um mit dieser rechnen zu können, ist eine detaillierte Modellierung in Verbindung mit moderner numerischer Mathematik nötig“, sagt Haase. Mithilfe von partiellen Differenzialgleichungen wird zum Beispiel simuliert, wie sich elektrische Impulse im Herz fortpflanzen.
    Wesentlich ist, die wissenschaftlichen Fragestellungen in die Praxis zu überführen. „Vielleicht gelingt es, das Herz mit seinen Eigenschaften so gut zu simulieren, dass wir den ChirurgInnen bereits vor dem Eingriff sagen können, wo der Schnitt angesetzt werden muss, um einen heilenden Erfolg zu erzielen“, sagt Haase. „Oder dass es möglich wird, mittels dosierter Stromstöße Fehlfunktionen des Herzens zu korrigieren, um Leben zu retten.“
    „Mathematische Optimierung und Anwendungen in der Biomedizin“ ist im universitären Forschungsschwerpunkt „Modelle und Simulation“ der Karl-Franzens-Universität Graz fest verankert.

    Rückfragen:
    O.Univ.-Prof. Dr. Karl Kunisch
    Institut für Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen
    Karl-Franzens-Universität Graz
    Tel.: +43 (0)316 380 5162
    E-Mail: karl.kunisch@uni-graz.at

    Assoz. Prof. Dr. Gernot Plank
    Institut für Biophysik
    Medizinische Universität Graz
    Tel.: +43 (0)316 380 7756
    E-Mail: gernot.plank@medunigraz.at


    Weitere Informationen:

    http://math.uni-graz.at/mobis/ - Spezialforschungsbereich „Mathematische Optimierung und Anwendungen in der Biomedizin“


    Bilder

    Numerische Geometriedarstellung des Herzens
    Numerische Geometriedarstellung des Herzens
    Foto: DI Aurel Neic, Uni Graz
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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Mathematik, Medizin
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

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