Das Ziel der Arbeitsgruppe "Computational Medicine" ist die Verbesserung des Verständnisses von Krankheitsmechanismen, die Prädiktion von Krankheitsentwicklungen und die individuelle Planung komplexer Therapien durch mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung. Dazu entwickeln wir effiziente, adaptive Simulations- und Optimierungsalgorithmen für partielle Differentialgleichungen in verschiedenen biomedizinischen Anwendungen. Die entstehenden Algorithmen werden mit Software-Prototypen der Arbeitsgruppe "Therapy Planning" kombiniert, um innovative Lösungen für die personalisierte Medizin zu schaffen.

Aktueller Forschungsschwerpunkt sind Gelenkserkrankungen, wo wir die mechanische Belastung der Gelenke simulieren, Implantatpositionen optimieren, und Abrieb berechnen. Weitere Themen sind Herzsimulation, medizinische Bildakquise und neurale Enwicklungsprozesse. Zunehmende Komplexität der biomechanischen und physiologischen Prozesse wird immer wichtiger auf dem Weg zu Mehrskalen- Multi-Physik-, und Hybridmodellen, etwa bei der Kopplung von metabolischen Prozessen und bewegungsabähngige Nährstoffversorgung, oder von Elektrophysiologie, Herzmuskelkontraktion, Blutfluss und Gewebeumbau.

Ein weiteres Thema von wachsender Bedeutung ist die Quantifizierung von Unsicherheiten in Modellen und Daten, die sich auf die aus Simulationen, Parameteridentifizierung und Optimierung gezogenen Schlüsse auswirken.

Die in der Gruppe entwickelten Algorithmen werden in der Finite-Elemente-Toolbox Kaskade7 implementiert, einer von uns entwickelten flexiblen C++-Bibliothek.