DE102019122744A1 - Biomechanical stimulus model - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung betrifft Vorrichtungen (100) mit je einem Stimulus-Reaktions-Modell MODS-Reines Lebewesens als Netzwerk interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn, wobei jedes Pnfür einen gegebenen Stimulus Xneine Reaktion Yndes Prozesses PROZnermittelt und durch Parameter PARM (Pn) parametrisiert ist, mit einem Reaktion-Stimulus-Modell MODR-Sals Netzwerk interagierender Reaktions-Stimulus-SubmodelleP^n−1,wobei PnundP^n−1jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZneines Lebewesens beschreiben, wobei jedesP^n−1für eine gegebene Reaktion Ŷneinen Stimulus X̂ndes Prozesses PROZnermittelt und jeweils durch ParameterPARM (P^n−1)parametrisiert ist, mit Sensoren (4) zur Messung der Stimuli Xnals X̃n, mit einem Vergleichsmittel (6), das für die Messgrößen X̃nmittels Pnjeweils Reaktionen Yn(X̃n) ermittelt, für die ermittelten Reaktionen Yn(X̃n) mittels derP^n−1jeweils Stimuli X̂n(Yn(X̃n)) ermittelt, und die X̃nund die X̂n(Yn(X̃n)) zu VE 1n(X̃n,X̂n(Yn(X̃n))) vergleicht und ein alternatives Vergleichsmittel (6), das für die Messgrößen von Ŷnals ỸnmittelsP^n−1jeweils Stimuli X̂n(Ỹn)ermittelt, für die X̂n(Ỹn)mittels Pnjeweils Reaktionen Yn(X̂n(Ỹn)) ermittelt, und Ỹnund Yn(X̂n(Ỹn)) zu VE 2n(Ỹn, Yn(X̂n(Ỹn))) vergleicht, mit einem Adaptionsmittel (8), das diePARM (P^n−1)auf Basis von VE 1n(X̃n,X̂n(Yn(X̃n))) zu individualisierten ParameternPARM (P^n−1)*ändert, und/oder PARM (Pn) zu PARM (Pn)* ändert und mit einem alternativen Adaptionsmittel (8), das diePARM (P^n−1)auf Basis von VE 2n(Ỹn, Yn(X̂n(Ỹn))) zuPARM (P^n−1)*ändert, und/oder PARM (Pn) zu PARM (Pn)* ändert, und eine Ausgabeschnittstelle (10) zur Bereitstellung/Ausgabe einer Information über die Änderungen.The invention relates to devices (100) each with a stimulus-response model MODS pure living being as a network of interacting stimulus-response sub-models Pn, each Pn determining a response Yndes process PROZn for a given stimulus Xn and being parameterized by parameters PARM (Pn), with a reaction-stimulus model MODR-S as a network of interacting reaction-stimulus sub-models P ^ n − 1, where Pn and P ^ n − 1 each describe a physical and / or chemical process PROZn of a living being, where each P ^ n − 1 for a given reaction Ŷno stimulus X̂ndes process PROZnermittelt and in each case parameterized by parameter PARM (P ^ n − 1), with sensors (4) for measuring the stimuli Xn as X̃n, with a comparison means (6) which for the measured variables X̃n by means of Pn each determines reactions Yn (X̃n) for the determined reactions Yn (X̃n) are determined by means of the P ^ n − 1 in each case stimuli X̂n (Yn (X )n)), and the X̃n and the X̂n (Yn (X̃n)) are compared to VE 1n (X̃n, X̂n (Yn (X̃n))) andan alternative comparison means (6), which determines stimuli X̂n (Ỹn) for the measured quantities of Ŷnals Ỹn means P ^ n − 1, for which X̂n (Ỹn) uses Pn to determine reactions Yn (X̂n (,n)), and Ỹn and Yn (X̂n (Ỹn) )) compares to VE 2n (Ỹn, Yn (X̂n (Ỹn))), with an adaptation means (8), which thePARM (P ^ n − 1) on the basis of VE 1n (X̃n, X̂n (Yn (X̃n))) to individualized parameters PARM (P ^ n − 1) * changes, and / or PARM (Pn) to PARM (Pn) * changes and with an alternative adaptation means (8) that the PARM (P ^ n − 1) based on VE 2n (Ỹn, Yn (X̂n (Ỹn))) to PARM (P ^ n − 1) * changes, and / or PARM (Pn) to PARM (Pn) * changes, and an output interface (10) for providing / outputting information about The changes.
Description
Die Erfindung betrifft Vorrichtungen und Verfahren insbesondere zum Adaptieren eines Reaktions-Stimulus-Modells eines Lebewesens.The invention relates to devices and methods in particular for adapting a reaction-stimulus model of a living being.
Die Aufgabe der Erfindung ist es, eine Schätzung einer Stimulus-Reaktions Dynamik eines Lebewesens zu ermitteln und zu verbessern.The object of the invention is to determine and improve an estimate of a stimulus-response dynamics of a living being.
Die Erfindung ergibt sich aus den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche. Weitere Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, sowie der Erläuterung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, die in den Figuren dargestellt sind.The invention results from the features of the independent claims. The dependent claims relate to advantageous developments and refinements. Further features, possible applications and advantages of the invention emerge from the following description and the explanation of exemplary embodiments of the invention which are shown in the figures.
Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung, aufweisend: Eine erste Schnittstelle zum Bereitstellen eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM(Pn) parametrisiert sind, - eine zweite Schnittstelle zum Bereitstellen eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung, aufweisend: Eine erste Schnittstelle zum Bereitstellen eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM(Pn) parametrisiert sind, eine zweite Schnittstelle zum Bereitstellen eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
Die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn bilden insbesondere einen jeweiligen Stimulus Xn auf eine jeweiligen Reaktion Yn mittels des jeweiligen Prozesses PROZn ab. Der jeweilige Prozess PROZn gibt dabei bevorzugt eine neuronale Elementardynamik wieder, das heißt, eine bevorzugt als Übertragungsfunktion modellierbare Dynamik eines Prozesses PROZn in einem Nervensystem eines Lebewesens, insbesondere eines Menschen. Bevorzugt bilden die N interagierenden Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn ein so genanntes MIMO-System (MIMO: „multiple-input multiple-output“), das heißt, dass das Modell MODS-R mit den Submodellen Pn ein modelliertes System mit einer Vielzahl von Systemeingängen Xn und mit einer Vielzahl von Systemausgängen Yn, bei dem insbesondere Kopplungen unter den einzelnen Pn existieren, ausbilden. Die Interaktionen zwischen den Pn sind bevorzugt parametrisch ausgebildet, das heißt PARM(Pn) hat gemäß dessen einen Einfluss auf PARM(Pn+1), insbesondere über lange Zeiträume hinweg, das heißt in Bandbreiten und Spektren, die diejenigen der Stimuli Xn übersteigen. Alternativ bevorzugt erzeugt ein Stimulus Xn eine jeweilige Reaktion Yn und zusätzlich eine weitere Reaktion in z.B. Yn+1. Während die Reaktion Yn eine adäquate Reaktion auf den Stimulus Xn ist, ist die Reaktion in z.B. Yn+1 eine inadäquate Reaktion. Ferner bevorzugt sind die Pn lineare Übertragungsfunktionen. Alternativ bevorzugt dazu sind die Pn nichtlineare Übertragungsfunktionen. Diese Ausführungen zur neuronalen Elementardynamik und zur Modellstruktur von MODS-R gelten auch analog für MODR-S und für
Es ist eine vorteilhafte Wirkung der Erfindung, dass die Schätzung einer Stimulus-Reaktions Dynamik eines Lebewesens verbessert wird.It is an advantageous effect of the invention that the estimation of a stimulus-response dynamics of a living being is improved.
Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist eine Vorrichtung gegeben, bei der die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn und/oder die Reaktions-Stimulus-Submodelle
Die Norm ist bevorzugt eine Struktur der jeweiligen Submodelle oder weiterhin bevorzugt ein allgemeiner Parametersatz der jeweiligen Parameter PARM(·). Vorteilhaft wird hierdurch ein Grundmodell bereitgestellt, das durch die erfindungsgemäßen Verfahren auf das jeweilige Individuum angepasst werden kann.The standard is preferably a structure of the respective sub-models or, furthermore, preferably a general parameter set of the respective parameters PARM (·). This advantageously provides a basic model that can be adapted to the respective individual using the method according to the invention.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist bei der Vorrichtung eine Mensch-Maschine Schnittstelle vorhanden, mittels der aus mehreren möglichen Modellen ein Modell MODS-R des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn auswählbar ist, und/oder Interaktionen der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn veränderbar sind, und/oder die jeweiligen Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn des Modells MODS-R aus mehreren möglichen Stimulus-Reaktions-Submodellen Pn auswählbar sind und/oder die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn veränderbar sind, und/oder eine Interaktion der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn vorgebbar und/oder veränderbar ist, und/oder die Parameter PARM(Pn) aus mehreren möglichen Parametern PARM(Pn) auswählbar sind, und/oder die Parameter PARM(Pn) vorgebbar und/oder veränderbar sind, und/oder aus mehreren möglichen Modellen ein Modell MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
Die Mensch-Maschine Schnittstelle ist bevorzugt ein berührempfindlicher Bildschirm. The man-machine interface is preferably a touch-sensitive screen.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist eine Vorrichtung gegeben, bei der eine elektrische oder eine optische Schnittstelle vorhanden ist, mittels der aus mehreren möglichen Modellen ein Modell MODS-R des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn auswählbar ist, und/ oder Interaktionen der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn veränderbar sind, und/oder die jeweiligen Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn des Modells MODS-R aus mehreren möglichen Stimulus-Reaktions-Submodellen Pn auswählbar sind und/oder die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn veränderbar sind, und/oder eine Interaktion der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn vorgebbar und/oder veränderbar ist, und/oder die Parameter PARM(Pn) aus mehreren möglichen Parametern PARM(Pn) auswählbar sind, und/oder die Parameter PARM(Pn) vorgebbar und/oder veränderbar sind, und/oder aus mehreren möglichen Modellen ein Modell MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
Die elektrische oder optische Schnittstelle ist bevorzugt eine serielle Schnittstelle, weiterhin bevorzugt eines aus Ethernet, USB, WLAN, Thunderbolt, FireWire, (e)SATA.The electrical or optical interface is preferably a serial interface, further preferably one of Ethernet, USB, WLAN, Thunderbolt, FireWire, (e) SATA.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist eine Vorrichtung gegeben, bei der die Ausgabeschnittstelle mit einer Ausgabeeinheit zur Ausgabe von Daten über das Modell MODS-R* und/oder über das Modell MODR-S* verbunden ist.According to a further advantageous embodiment of the invention, there is a device in which the output interface is connected to an output unit for outputting data via the MOD SR * model and / or via the MOD RS * model.
Bevorzugt ist die Ausgabeeinheit eines aus: Virtual Reality Brille, Bildschirm, haptisches Ausgabeinterface, optisches Ausgabeinterface, olfaktorisches Ausgabeinterface.The output unit is preferably one of: virtual reality glasses, screen, haptic output interface, optical output interface, olfactory output interface.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist eine Vorrichtung gegeben, bei der eine Simulationseinheit vorhanden ist, wobei die Simulationseinheit zur Simulation und/oder Prädiktion der zeitabhängigen Prozesse PROZn(t) basierend auf vorgegebenen Stimuli Xn(t) mittels des Modells MODS-R* und/oder zur Simulation und/oder Prädiktion der zeitabhängigen Prozesse PROZn(t) basierend auf vorgegebenen Reaktionen Yn(t) mittels des Modells MODR-S* ausgeführt und eingerichtet ist.According to a further advantageous embodiment of the invention, a device is provided in which a simulation unit is present, the simulation unit for simulating and / or predicting the time-dependent processes PROZ n (t) based on predetermined stimuli X n (t) using the MOD SR model * and / or for simulating and / or predicting the time-dependent processes PROZ n (t) based on predetermined reactions Y n (t) using the MOD RS * model is implemented and set up.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist eine Vorrichtung gegeben, bei der die Prozesse PROZn ein dynamisches System abbilden, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn mit einem Phasenverzug ermittelt.According to a further advantageous embodiment of the invention, an apparatus is provided, in which the processes PROC n represent a dynamic system, each stimulus-response submodel P n for a given stimulus X n a response Y n n of the process PROZ determined with a phase delay .
Insbesondere wenn der PROZn ein lineares System ist, reagiert das Stimulus-Reaktions-Submodell Pn mit einem Phasenverzug und einer Verstärkung auf den gegebenen Stimulus Xn bzw. Xn(t) mit einem Yn bzw. Yn(t), jedoch mit gleichen Frequenzen. Ist der PROZn ein nichtlineares System, reagiert das Stimulus-Reaktions-Submodell Pn mit einem Phasenverzug und einer Verstärkung auf den gegebenen Stimulus Xn bzw. Xn(t) mit einem Yn bzw. Yn(t) , wobei auch Xn(t) und das zugehörige Yn(t) unterschiedliche Frequenzen im Allgemeinen aufweisen.In particular when the PROZ n is a linear system, the stimulus-response sub-model P n reacts with a phase delay and a gain to the given stimulus X n or X n (t) with a Y n or Y n (t), but with the same frequencies. If the PROZ n is a non-linear system, the stimulus-response sub-model P n reacts with a phase delay and a gain to the given stimulus X n or X n (t) with a Y n or Y n (t), where also X n (t) and the associated Y n (t) generally have different frequencies.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren, aufweisend die Schritte:
- - Bereitstellen eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM(Pn) parametrisiert sind,
- - Bereitstellen eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
- - Messen der Stimuli Xn an dem Lebewesen als Messgrößen X̃n,
- - Ermitteln für die Messgrößen X̃n mittels der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils Reaktionen Yn(X̃n), für die ermittelten Reaktionen Yn(X̃n) mittels der Reaktions-Stimulus-Submodelle
- - Vergleichen der Messgrößen X̃n der Stimuli mit den ermittelten Stimuli X̂n(Yn(X̃n)) zur Ermittlung eines Vergleichsergebnisses VE1n(X̃n,X̂n(Yn(X̃n))),
- - Ändern der Parameter
- - Ausgeben der individualisierten Parameter
- - Providing a stimulus-response model MOD SR of a living being as a network of a number N interacting stimulus-response sub-models P n with n = 1, 2, ..., N and N≥2, the stimulus-response sub-models P n each have a physical and / or chemical process PROZ n of the subject describe, each stimulus-response submodel P n for a given stimulus X n a response Y n calculated in the process PROZ n, and wherein the stimulus-response submodels P n in each case are parameterized by parameter PARM (P n ),
- - Providing a reaction-stimulus model MOD RS of the living being as a network of a number N interacting reaction-stimulus sub-models
- - measuring the stimuli X n on the living being as measured variables X̃ n ,
- - Determine reactions Y n (X̃ n ) for the measured variables X̃ n by means of the stimulus-response sub-models P n , and for the determined reactions Y n (X̃ n ) by means of the reaction-stimulus sub-models
- - comparison of the measured variables X̃ n of the stimuli with the determined stimuli X̂ n (Y n (X̃ n )) to determine a comparison result VE1 n (X̃ n , X̂ n (Y n (X̃ n ))),
- - Changing the parameters
- - Output of the individualized parameters
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren, aufweisend die Schritte:
- - Bereitstellen eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM(Pn) parametrisiert sind,
- - Bereitstellen eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle
- - Messen der Stimuli Yn an dem Lebewesen als Messgrößen Ỹn,
- - Ermitteln für die Messgrößen Ỹn mittels der Reaktions-Stimulus-Submodelle
- - Ermitteln für die ermittelten Stimuli X̂n(Ỹn) mittels der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils Reaktionen Yn(X̂n(Ỹn)), und
- - Vergleichen der Messgrößen Ỹn der Reaktionen mit den ermittelten Reaktionen Yn(X̂n(Ỹn) zur Ermittlung eines Vergleichsergebnisses VE2n(Ỹn, Yn(X̂n(Ỹn))),
- - Ändern der Parameter
- - Ausgeben er individualisierten Parameter
- Providing a stimulus-response model MOD SR of a living being as a network of a number N of interacting stimulus-response sub-models P n with n = 1, 2, ..., N and N≥2, the stimulus-response sub-models P n each have a physical and / or chemical process PROZ n of the subject describe, each stimulus-response submodel P n for a given stimulus X n a response Y n of the process PROZ determined n, and wherein the stimulus-response submodels P n are each parameterized by parameter PARM (P n ),
- - Providing a reaction-stimulus model MOD RS of the living being as a network of a number N interacting reaction-stimulus sub-models
- - measuring the stimuli Y n on the living being as measured variables Ỹ n ,
- - Determination for the measured variables Ỹ n by means of the reaction-stimulus sub-models
- - Determine for the determined stimuli X̂ n (Ỹ n ) by means of the stimulus-response sub-models P n each reactions Y n (X̂ n (Ỹ n )), and
- - Compare the measured variables Ỹ n of the reactions with the determined reactions Y n (X̂ n (Ỹ n ) to determine a comparison result VE2 n (Ỹ n , Y n (X̂ n (Ỹ n ))),
- - Changing the parameters
- - Output of individualized parameters
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der - gegebenenfalls unter Bezug auf die Zeichnung - zumindest ein Ausführungsbeispiel im Einzelnen beschrieben ist. Gleiche, ähnliche und/oder funktionsgleiche Teile sind mit gleichen Bezugszeichen versehen.Further advantages, features and details emerge from the following description in which at least one exemplary embodiment is described in detail - possibly with reference to the drawing. Identical, similar and / or functionally identical parts are provided with the same reference symbols.
Es zeigen:
-
1 das Konzept von Stimulus-Reaktions-Modellen und Reaktions-Stimulus Modellen zur Erläuterung der Erfindung, -
2 das Konzept von Stimulus-Reaktions-Modellen und Reaktions-Stimulus Modellen mit ihren jeweiligen Submodellen zur Erläuterung der Erfindung, -
3 eine Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, -
4 eine Vorrichtung gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung, -
5 ein Verfahren gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung, und -
6 ein Verfahren gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der Erfindung, und
-
1 the concept of stimulus-response models and reaction-stimulus models to explain the invention, -
2 the concept of stimulus-response models and reaction-stimulus models with their respective sub-models to explain the invention, -
3 a device according to an embodiment of the invention, -
4th a device according to a further embodiment of the invention, -
5 a method according to a further embodiment of the invention, and -
6th a method according to a further embodiment of the invention, and
- - Bereitstellen
S1 eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM(Pn) parametrisiert sind, - - Bereitstellen
S2 eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle - - Messen
S3 der Stimuli Xn an dem Lebewesen als Messgrößen X̃n, - - Ermitteln
S4 für die Messgrößen X̃n mittels der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils Reaktionen Yn(X̃n), - - Ermitteln
S5 für die ermittelten Reaktionen Yn(X̃n) mittels der Reaktions-Stimulus-Submodelle - - Vergleichen
S6 der Messgrößen X̃n der Stimuli mit den ermittelten Stimuli X̂n(Yn(X̃n)) zur Ermittlung eines Vergleichsergebnisses VE1n(X̃n, X̂n(Yn(X̃n))), - - Ändern
S7 der Parameter - - Ausgeben
S8 - • der individualisierten Parameter
- • von auf Basis der individualisierten Parameter
- • der individualisierten Parameter PARM (Pn)*, und/oder
- • von auf Basis der individualisierten Parameter PARM (Pn)* zu Pn * individualisierten Stimulus-Reaktions-Submodellen Pn, und/oder
- • eines von auf Basis der individualisierten Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn* zu MODS-R* individualisierten Modells MODS-R, und/oder
- • eines von auf Basis der individualisierten Reaktions-Stimulus-Submodelle
6 zeigt ein Verfahren, aufweisend die Schritte: - • der individualisierten Parameter
- - Bereitstellen
S1 eines Stimulus-Reaktions-Modells MODS-R eines Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn mit n = 1,2,...,N und N≥2, wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils einen physikalischen und/oder chemischen Prozess PROZn des Lebewesens beschreiben, wobei jedes Stimulus-Reaktions-Submodell Pn für einen gegebenen Stimulus Xn eine Reaktion Yn des Prozesses PROZn ermittelt, und wobei die Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils durch Parameter PARM (Pn) parametrisiert sind, - - Bereitstellen
S2 eines Reaktions-Stimulus-Modells MODR-S des Lebewesens als Netzwerk einer Anzahl N interagierender Reaktions-Stimulus-Submodelle - - Messen
S3 der Stimuli Yn an dem Lebewesen als Messgrößen Ỹn, - - Ermitteln
S4 für die Messgrößen Ỹn mittels der Reaktions-Stimulus-Submodelle - - Ermitteln
S5 für die ermittelten Stimuli X̂n(Ỹn)mittels der Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn jeweils Reaktionen Yn(X̂n(Ỹn)), und - - Vergleichen
S6 der Messgrößen Ỹn der Reaktionen und die ermittelten Reaktionen Yn(X̂n(Ỹn))zur Ermittlung eines Vergleichsergebnisses VE 2n(Ỹn, Yn(X̂n(Ỹn))), - - Ändern (
S7 ) der Parameter - - Ausgeben
S8 - • der individualisierten Parameter
- • von auf Basis der individualisierten Parameter
- • der individualisierten Parameter PARM (Pn)*, und/oder
- • von auf Basis der individualisierten Parameter PARM (Pn)* zu Pn * individualisierten Stimulus-Reaktions-Submodellen Pn, und/oder
- • eines von auf Basis der individualisierten Stimulus-Reaktions-Submodelle Pn * zu MODS-R* individualisierten Modells MODS-R, und/oder
- • eines von auf Basis der individualisierten Reaktions-Stimulus-Submodelle
- • der individualisierten Parameter
- - Provide
S1 of a stimulus-response model MOD SR of a living being as a network of a number N of interacting stimulus-response sub-models P n with n = 1, 2, ..., N and N≥2, the stimulus-response sub-models P n each a physical and / or chemical process PROZ n of the subject describe, each stimulus-response submodel P n for a given stimulus X n a response Y n calculated in the process PROZ n, and wherein the stimulus-response submodels P n in each case by Parameters PARM (P n ) are parameterized, - - Provide
S2 a reaction-stimulus model MOD RS of the living being as a network of a number N interacting reaction-stimulus sub-models - - Measure up
S3 the stimuli X n on the living being as measured variables X̃ n , - - Determine
S4 for the measured variables X̃ n by means of the stimulus-response sub-models P n , reactions Y n (X̃ n ), - - Determine
S5 for the determined reactions Y n (X̃ n ) by means of the reaction-stimulus sub-models - - To compare
S6 of the measured variables X̃ n of the stimuli with the determined stimuli X̂ n (Y n (X̃ n )) to determine a comparison result VE1 n (X̃ n , X̂ n (Y n (X̃ n ))), - - To change
S7 the parameter - - Output
S8 - • the individualized parameters
- • of based on the individualized parameters
- • the individualized parameters PARM (P n ) *, and / or
- • of stimulus-response sub-models P n , and / or individualized on the basis of the individualized parameters PARM (P n ) * for P n *
- • one of the individualized on stimulus-response submodels P n * base to SR MOD * MOD individualized model SR, and / or
- • one of based on the individualized reaction-stimulus sub-models
6th shows a method comprising the steps: - • the individualized parameters
- - Provide
S1 of a stimulus-response model MOD SR of a living being as a network of a number N of interacting stimulus-response sub-models P n with n = 1, 2, ..., N and N≥2, the stimulus-response sub-models P n each a physical and / or chemical process PROZ n of the subject describe, each stimulus-response submodel P n for a given stimulus X n a response Y n calculated in the process PROZ n, and wherein the stimulus-response submodels P n in each case by Parameters PARM (P n ) are parameterized, - - Provide
S2 a reaction-stimulus model MOD RS of the living being as a network of a number N interacting reaction-stimulus sub-models - - Measure up
S3 the stimuli Y n on the living being as measured variables Ỹ n , - - Determine
S4 for the measured variables Ỹ n using the reaction-stimulus sub-models - - Determine
S5 for the determined stimuli X̂ n (Ỹ n ) by means of the stimulus-response sub-models P n , reactions Y n (X̂ n (Ỹ n )), and - - To compare
S6 the measured variables Ỹ n of the reactions and the determined reactions Y n (X̂ n (Ỹ n )) to determine a comparison result VE 2 n (Ỹ n , Y n (X̂ n (Ỹ n ))), - - To change (
S7 ) the parameter - - Output
S8 - • the individualized parameters
- • of based on the individualized parameters
- • the individualized parameters PARM (P n ) *, and / or
- • of stimulus-response sub-models P n , and / or individualized on the basis of the individualized parameters PARM (P n ) * for P n *
- • one of the individualized on stimulus-response submodels P n * base to SR MOD * MOD individualized model SR, and / or
- • one of based on the individualized reaction-stimulus sub-models
- • the individualized parameters
Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterung in der Beschreibung, definiert wird.Although the invention has been illustrated and explained in more detail by preferred exemplary embodiments, the invention is not restricted by the disclosed examples and other variations can be derived therefrom by the person skilled in the art without departing from the scope of protection of the invention. It is therefore clear that there is a multitude of possible variations. It is also clear that embodiments cited by way of example really only represent examples that are not to be interpreted in any way as a limitation, for example, of the scope of protection, the possible applications or the configuration of the invention. Rather, the preceding description and the description of the figures enable the person skilled in the art to specifically implement the exemplary embodiments, whereby the person skilled in the art, with knowledge of the disclosed inventive concept, can make various changes, for example with regard to the function or the arrangement of individual elements mentioned in an exemplary embodiment, without the To leave the scope of protection that is defined by the claims and their legal equivalents, such as further explanations in the description.
BezugszeichenlisteList of reference symbols
- 11
- erste Schnittstellefirst interface
- 22
- zweite Schnittstellesecond interface
- 44th
- SensorenSensors
- 66th
- VergleichsmittelComparison means
- 88th
- AdaptionsmittelAdaptation means
- 1010
- AusgabeschnittstelleOutput interface
- 1212
- Mensch-Maschine SchnittstelleHuman-machine interface
- 1414th
- elektrische oder eine optische Schnittstelleelectrical or an optical interface
- 1616
- AusgabeeinheitOutput unit
- 1818th
- SimulationseinheitSimulation unit
- 100100
- Vorrichtung contraption
- S1S1
- BereitstellenProvide
- S2S2
- BereitstellenProvide
- S3S3
- Messenmeasure up
- S4S4
- ErmittelnDetermine
- S5S5
- ErmittelnDetermine
- S6S6
- Vergleichento compare
- S7S7
- ÄndernTo change
- S8S8
- AusgebenOutput
Claims (10)
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---|---|---|---|
DE102019122744.5A DE102019122744A1 (en) | 2019-08-23 | 2019-08-23 | Biomechanical stimulus model |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102019122744.5A DE102019122744A1 (en) | 2019-08-23 | 2019-08-23 | Biomechanical stimulus model |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102019122744A1 true DE102019122744A1 (en) | 2021-02-25 |
Family
ID=74495474
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102019122744.5A Pending DE102019122744A1 (en) | 2019-08-23 | 2019-08-23 | Biomechanical stimulus model |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE102019122744A1 (en) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE69620783T2 (en) * | 1996-08-12 | 2002-11-28 | Univ California | SYSTEMS FOR GENERATING AND ANALYZING STIMULUS REACTION OUTPUT SIGNAL MATRICES |
WO2019018693A2 (en) * | 2017-07-19 | 2019-01-24 | Altius Institute For Biomedical Sciences | Methods of analyzing microscopy images using machine learning |
US20190224441A1 (en) * | 2017-12-31 | 2019-07-25 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement to enhance emotional response |
-
2019
- 2019-08-23 DE DE102019122744.5A patent/DE102019122744A1/en active Pending
Patent Citations (3)
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Wanigasekara, C. et. al.: Neural Network Based Inverse System Identification from Small Data Sets. (2019, July). In 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (pp. 1-6). IEEE * |
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