Temperature has a reliable and nearly instantaneous influence on mechanical responses of cells. As recently published, MCF-10A normal epithelial breast cells follow the time-temperature superposition (TTS) principle. Here, we measured thermorheological behaviour of eight common cell types within physiologically relevant temperatures and applied TTS to creep compliance curves. Our results showed that superposition is not universal and was seen in four of the eight investigated cell types. For the other cell types, transitions of thermorheological responses were observed at 36 °C. Activation energies (EA) were calculated for all cell types and ranged between 50 and 150 kJ mol-1. The scaling factors of the superposition of creep curves were used to group the cell lines into three categories. They were dependent on relaxation processes as well as structural composition of the cells in response to mechanical load and temperature increase. This study supports the view that temperature is a vital parameter for comparing cell rheological data and should be precisely controlled when designing experiments.

Diese Arbeit beinhaltet Ergebnisse der ersten klinischen Studie zur Charakterisierung der mechanischen Eigenschaften von Zellen in einem Tumor mit der dafür notwendigen Probengröße. Dies ermöglichte die Erstellung eines umfassenden Bildes von Subpopulationen innerhalb eines Tumors mit großem diagnostischem Potential. Die Änderung der Einzelzellmechanik von Tumorzellen wird durch Veränderung des Zytoskeletts, einem komplexes Polymernetzwerk in Zellen, hervorgerufen. Mit Hilfe von Zellgiften wurde das Zytoskelett gezielt manipuliert, um den Einfluss einzelner Faktoren auf die Biomechanik zu bestimmen. Aus Gewebeproben von Brustkrebspatienten wurden Zellen mit Hilfe enzymatischer Aufspaltung des extrazellulären Kollagennetzwerkes isoliert. Als Kontrollsystem wurden Primärzellen aus Brustreduktionsgewebe und aus Fibroadenomen, gutartigen Gewebeneubildungen der Brustdrüse, verwendet. Unter Einsatz des Optischen Stretchers, einer Zweistrahl-Laserfalle, wurden suspendierte Zellen für zwei Sekunden einer konstanten Zugspannung ausgesetzt und das Deformations- wie auch das anschließende Relaxationsverhalten beobachtet. Dabei ergaben sich wesentliche Unterschiede zwischen Tumor- und Kontrollproben. Neben Zellen mit ähnlichen Steifigkeiten, enthielten Tumorproben Subpopulationen sehr weicher Zellen, wie sie in Normalgewebe nicht zu finden sind. Desweiteren war das Relaxationsverhalten der Tumorzellen stärker elastisch dominiert. Einzelne Zellen kontrahierten sogar aktiv gegen die Zugspannung. Versuche, das Zytoskelett mittels Zellgiften künstlich in einem Zustand zu bringen, der in Krebszellen beobachtet wurde, ergaben zwar ebenfalls die Zunahme weicherer Zellen, jedoch war das Relaxationsverhalten eher viskos dominiert. Fluoreszenzaufnahmen des Aktin-Zytoskeletts sowie der fokalen Adhäsionen, die das Aktin-Netzwerk der Zelle mit dem Substrat verankern, zeigten Veränderungen bei Krebszellen im Vergleich zu Kontrollen. Darüber hinaus wurden Einflussfaktoren auf die Zellmechanik untersucht. Neben Kulturbedingungen, beeinflussen auch Alter und Medikation das biomechanische Verhalten. Die Steifigkeit der Krebszellen scheint vom Ursprungsgewebe beeinflusst zu werden, sodass Zellen verschiedener Krebsarten Steifigkeiten in unterschiedlichen Regimes zeigen. Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern wichtige Informationen für unser Verständnis der Karzinogenese und bilden die Grundlage für eine neue diagnostische Methode zur Bestimmung der Tumoraggressivität. Eine gezielte Untersuchung der gefundenen Subpopulationen in einem Tumor könnte dabei helfen, neue Therapieansätze zu entwickeln und damit die hohen Rezidivraten aggressiver Tumore zu vermindern.

In dieser Arbeit wird ein dreidimensionales Modell des menschlichen Kopfes beschrieben, das es erlaubt, mit der Methode der Finiten Elemente mechanische Einfluesse auf den Kopf zu modellieren. Eine exakte Geometriebeschreibung eines individuellen Modells wird aus einem Kernspintomogramm des Kopfes gewonnen. Ausgehend von diesen medizinischen Bilddaten wird die diskrete Darstellung des Kopfes als Verbund finiter Elemente mit einem Gittergenerator gewonnen. Dieser schnelle und stabile Algorithmus ermoeglicht die Erstellung von raeumlich hochaufgeloesten Finite-Elemente-Repraesentationen des Schaedels und interner neuroanatomischer Strukturen. Es besteht die Auswahl zwischen anisotropen und isotropen Wuerfel- und Tetraedernetzen. Auf deren Basis werden die dem physikalischen Geschehen zugrundeliegenden Differentialgleichungen mittels der Finite-Elemente-Methode numerisch geloest. Die FE-Analysen umfassen statische, dynamische und modale Simulationsrechnungen. Die zur Durchfuehrung der Simulationen noetigen numerischen Verfahren wurden optimiert und auf einer parallelen Rechnerarchitektur implementiert. Jeder der oben genannten Analysearten ist eine klinisch-relevante Anwendung zugeordnet. Mit der nichtlinearen statischen Analyse werden die mechanischen Konsequenzen von Tumorwachstum untersucht, die dynamische Analyse dient dem Studium der Auswirkungen von fokalen Gewalteinwirkungen auf den Kopf und die modale Analyse gibt Aufschluss ueber das Schwingungsverhalten des Kopfes. Die Validierung des Modells wird durch den Vergleich von Simulationsergebnissen mit experimentell ermittelten Daten erzielt. / A new FEM-based approach to model the mechanical response of the head is presented.To overcome restrictions of previous approaches our head model is based on individual datasets of the head obtained from magnetic resonance imaging (MRI). The use of parallel computers allows to carry out biomechanical simulations based on FE meshes with a spatial resolution about five times higher than that of previous models. A totally automatic procedure to generate FE meshes of the head starting from MR datasets is used. Models for individual clinical cases can be set up within minutes and clinically relevant simulations (impact studies, tumor growth consequences) are carried out and discussed by comparing simulation results with experimentally obtained data.

Techn. University, Diss., 2007--Darmstadt.

Zugl.: Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2007

This doctoral thesis deals with the description of the mechanical behavior of arterial walls under supra-physiological loading conditions. After a brief description of the continuum mechanical basis, the focus is first set to continuum damage mechanics (CDM) formulations for soft biological tissues. Thereby, different phenomenological damage equations are introduced yielding smooth and non-smooth material tangent moduli at the induction of initial damage, respectively. The performance of the latter formulations is investigated in numerical calculations of inhomogeneous boundary value problems. Afterwards, a micromechanically motivated damage approach for arterial tissues is derived in the CDM framework, taking into account statistically distributed microscopical parameters. The model response is adjusted to experimental data of human arteries and used in a numerical simulation of a simplified atherosclerotic artery model showing the applicability of the proposed formulation in a finite element framework. Moreover, a relaxed incremental variational formulation from the literature, which in contrast to the CDM formulations avoids a potential loss of convexity, is extended in this work to account for arterial tissues by the inclusion of fiber dispersion and hysteresis behavior. A framework denoted as ’Optimal Uncertainty Quantification’ is utilized to compute bounds on the probability of failure in a simplified diseased artery model after several overexpansions. Therefore, a virtual experimental data set and two different rupture criteria are considered, which are based on fiber stretch and fiber damage, respectively. / Diese Dissertation behandelt die Beschreibung des mechanischen Verhaltens von Arterienwänden unter supraphysiologischen Belastungszuständen. Nach einer kurzen Beschreibung der kontinuumsmechanischen Grundlagen, wird der Schwerpunkt zunächst auf Formulierungen im Rahmen der Kontinuumsschädigungsmechanik (KSM) für biologische Weichgewebe gelegt. Dabei werden unterschiedliche phänomenologische Schädigungsfunktionen eingeführt, die zu stetigen bzw. unstetigen Tangentenmoduln bei Schädigungsiniziierung führen. Das Verhalten dieser Formulierungen wird in numerischen Berechnungen inhomogener Randwertprobleme untersucht. Danach wird ein mikromechanisch motivierter Schädigungsansatz im Rahmen der KSM unter Berücksichtigung statistisch verteilter mikroskopischer Parameter hergeleitet. Die Modellantwort wird an experimentelle Daten menschlicher Arterien angepasst und in einer numerischen Simulation eines vereinfachten atherosklerotischen Arterienmodells verwendet, wobei die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Formulierung im Rahmen der Finite-Elemente-Methode gezeigt wird. Zusätzlich wird eine inkrementelle Variationsformulierung für Schädigung aus der Literatur, die im Vergleich zu den KSM-Formulierungen einen möglichen Konvexitätsverlust vermeidet, durch Einbindung von Faserstreuung und Hystere-Verhalten für die Beschreibung arteriellen Gewebes erweitert. Im Rahmen einer Methode, die als ’Optimale Unsicherheitsquantifizierung’ bezeichnet wird, werden Grenzwerte für die Versagenswahrscheinlichkeit an einem vereinfachten Modell einer erkrankten Arterie nach mehreren Überdehnungen berechnet. Dafür werden ein virtueller experimenteller Datensatz und zwei unterschiedliche Versagenskriterien berücksichtigt, die auf der Faserdehnung bzw. auf der Faserschädigung basieren.

Temperature has a reliable and nearly instantaneous influence on mechanical responses of cells. As recently published, MCF-10A normal epithelial breast cells follow the time-temperature superposition (TTS) principle. Here, we measured thermorheological behaviour of eight common cell types within physiologically relevant temperatures and applied TTS to creep compliance curves. Our results showed that superposition is not universal and was seen in four of the eight investigated cell types. For the other cell types, transitions of thermorheological responses were observed at 36 °C. Activation energies (EA) were calculated for all cell types and ranged between 50 and 150 kJ mol-1. The scaling factors of the superposition of creep curves were used to group the cell lines into three categories. They were dependent on relaxation processes as well as structural composition of the cells in response to mechanical load and temperature increase. This study supports the view that temperature is a vital parameter for comparing cell rheological data and should be precisely controlled when designing experiments.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse des Volleyballangriffsschlages von der Position vier unter Wettkampfbedingungen. Der Angriffsschlag von dieser Position ist oft die spielentscheidende Einflußgröße, da die meisten Punkte von dieser Position aus erzielt werden. Es handelt sich um einen komplexen Bewegungsablauf und es gibt eine Vielzahl an Untersuchungen, die sich mit der bewegungsanalytischen Untersuchung des Angriffsschlages befassen. Eine Herausforderung der generellen Problemstellung liegt darin, den Bewegungsablauf adäquat zu parametrisieren. Verschiedene Studien beschäftigten sich beispielsweise ausschließllich mit der Armbewegung während der Schlagphase oder mit der Beinbewegung während der Absprungphase. Die Dissertation ist darauf ausgerichtet eine breite Datenbasis für die Analyse von Volleyballangriffsschlägen zu schaffen. Der innovative Charakter der Arbeit liegt dabei in drei wesentlichen Punkten: - Definition leistungsrelevanter Parameter - Analyse von Angriffsschlägen unter Wettkampfbedingungen . große Stichprobe Insbesondere die Analyse von Angriffsschlägen während internationaler Wettkämpfe stellt dabei eine Herausforderung dar und hebt diese Arbeit von anderen Studien in der Literatur ab. Einerseits bietet dieser Ansatz die Möglichkeit "reale" Bewegungsabläufe im Spiel zu betrachten, andererseits verringert sich dadurch die Standardisierbarkeit der Umgebungsbedingungen. Die methodische Innovation liegt darin, zu untersuchen, welche Bewegungsabläufe unter echten Wettkampfbedingungen ausgeführt werden. Die wissenschaftliche Innovation liegt in der Identifikation und Definition leistungsrelevanter Parameter, die den Bewegungsablauf quantifizieren können. Damit kann ein Einblick gewonnen werden, was unter Spielbedingungen einen erfolgreichen Angriffsschlag ausmacht.

Für das Erlernen der Technik des Speerwurfs wird ein Technikmodell verwendet, dem sowohl Erkenntnisse aus der Praxis als auch Forschungsergebnisse aus anderen Schlagwurfdisziplinen (Baseball, Handball) teilweise widersprechen. So wird im Baseball ein Antrieb des Wurfarms vor allem durch die vorgeschalteten Segmente beschrieben, während im Technikmodell des Speerwurfs Elemente, die einen aktiven Antrieb des Ellenbogens kennzeichnen, verankert sind. Wie genau der Antrieb der Gelenke und des Speers im Speerwurf erfolgt, war bisher noch nicht Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen. In dieser Arbeit wird die Frage aufgeworfen, inwieweit sich die Antriebsmechanismen im Speerwurf und im Baseball ähneln. Für die Beantwortung dieser Fragestellung wurde ein Körpermodell in Anlehnung an Roach (2012) entwickelt, das sich aus sechs starren Segmenten (Hand, Unterarm, Oberarm, Thorax, Abdomen, Becken) zusammensetzt. Dieses Modell wurde mit den Bewegungsdaten von zehn männlichen Speerwerfern des D/C–A-Kaders gespeist. Die Probanden wurden dazu mit 24 reflektierenden Markern an markanten Körperpunkten präpariert und ihre Speerwurfbewegung mit einem Infrarotkamerasystem aufgezeichnet. Zusätzlich wurde der Einfluss der Gerätelast auf die Antriebsmechanismen durch eine Variation der Gerätemasse untersucht (Unterlast/Überlast). Mithilfe der Fusion der Bewegungsdaten mit dem Körpermodell sowie den Methoden der inversen Kinematik und Kinetik erfolgte die Berechnung verschiedener biomechanischer Verläufe und Kenngrößen. Durch zusammenhangsprüfende Verfahren wurde der Einfluss dieser Kenngrößen auf die Abwurfparameter geprüft. Für Vergleiche zwischen den verschiedenen Speerlasten wurden unterschiedsprüfende Verfahren angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Großteil der für die Abwurfgeschwindigkeit nötigen Energie bereits vor dem Einsatz des Wurfarms erzeugt wird; der Arm selbst fungiert nur noch als Energieüberträger. Das Schultergelenk ist das letzte Gelenk, das durch einen Eintrag von Energie zur Endgeschwindigkeit beiträgt; Ellenbogen und Handgelenk sind lediglich Überträger. Dem Ellenbogen kommt trotzdem eine wichtige Rolle zu: Durch seine Beugung kann das Massenträgheitsmoment des Arms und somit die Vorspannung der Schultermuskulatur verändert werden. Eine Veränderung der Gerätemasse bewirkt weiterhin eine Veränderung der Antriebsmechanismen; Lasten, die nicht dem Wettkampfgewicht entsprechen, führen zu einer Störung des Energietransfers auf der Grundlage einer veränderten Belastung des aktiven und des passiven Bewegungsapparats. Aus den Ergebnissen können Ableitungen getroffen werden, die zu einer Ergänzung des Technikmodells und des Lehrwegs beitragen und weiterhin eine bessere Planung beidem Einsatz unterschiedlicher Wurfgeräte ermöglichen.:Abkürzungsverzeichnis VII Verzeichnis der Formelzeichen VIII Abbildungsverzeichnis IX Tabellenverzeichnis XIV 1 Einleitung 1 2 Theoretische Ausgangsposition 3 2.1 Grundlagen des Energietransfers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Aktueller Stand des Technikmodells im Speerwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.3 Erkenntnisse aus anderen Schlagwurfdisziplinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4 Einfluss schwerer und leichter Wurfgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3 Problemstellung und Forschungsfrage 24 4 Untersuchungsmethoden 26 4.1 Datenerfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.1 Probanden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.2 Eingesetzte Messverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.1.3 Versuchsablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.2 Körpermodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.1 Körpersegmentdefinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.2 Trägheitseigenschaften der Körpersegmente . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.2.3 Modellanpassungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3 Datenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.3.1 Bestimmung des Abwurfzeitpunkts und der Abwurfgeschwindigkeit . . . . . 35 4.3.2 Datenauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.3.3 Datenfilterung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3.4 Datenaufbereitung und -modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.4.1 Kinematik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.4.2 Kinetik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3.5 Gelenkkoordinatensysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.3.6 Normalisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3.6.1 Normalisierung kinetischer Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3.6.2 Normalisierung zeitlicher Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 V INHALTSVERZEICHNIS 4.3.7 Parametrisierung und statistische Auswertung . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.3.7.1 Parametrisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.3.7.2 Statistik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.4 Methodenkritik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 5 Ergebnisse 58 5.1 Veränderungen unter Variation der Gerätelast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.1.1 Unterlast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.1.2 Überlast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 5.1.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.1.3.1 Zusammenführung der Ergebnisse von Über- und Unterlast . . . . 77 5.1.3.2 Einordnung der Daten in vorliegende Studien . . . . . . . . . . . . 82 5.2 Energietransfer und -erzeugung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2.1 Energietransfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2.2 Energieerzeugung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2.3 Einfluss des Ellenbogens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 6 Diskussion 103 6.1 Energieerzeugung und -transfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6.2 Variation der Gerätelast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 7 Trainingspraktische Konsequenzen 119 8 Zusammenfassung und Ausblick 121 Literaturverzeichnis 123 Anhang 131 VI

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