Simulation-enhanced High-density Magnetomyographic Quantum Sensor Systems for Decoding Neuromuscular Control During Motion

Projektinformationen

qMOTION

ID Finanzhilfevereinbarung: 101055186

DOI

10.3030/101055186

EK-Unterschriftsdatum 31 Mai 2022

Startdatum 1 September 2022

Enddatum 31 August 2027

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 3 499 763,00

EU-Beitrag

€ 3 499 763,00

Koordiniert durch

UNIVERSITY OF STUTTGART
Germany

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Veröffentlichungen

Other (1)

"Replication Data for: ""High-density magnetomyography is superior to high-density surface electromyography for motor unit decomposition: a simulation study"""

Autoren: Klotz, Thomas and Lehmann, Lena and Negro, Francesco and Röhrle, Oliver
Veröffentlicht in: DaRUS, the data repository of the University of Stuttgart, 2023
Herausgeber: University of Stuttgart
DOI: 10.18419/darus-3556

Peer reviewed articles (3)

PLoS Computational Biology

Autoren: Laura Schmid; Thomas Klotz; Oliver Röhrle; Randall K. Powers; Francesco Negro; Utku Ş. Yavuz
Veröffentlicht in: PLoS Computational Biology, Vol 20, Iss 1, p e1011487 (2024), 2023, ISSN 1553-734X
Herausgeber: PLOS Computational Biology
DOI: 10.1101/2023.09.06.556472

Optimizing NV magnetometry for Magnetoneurography and Magnetomyography applications

Autoren: Chen Zhang; Chen Zhang; Jixing Zhang; Matthias Widmann; Magnus Benke; Michael Kübler; Durga Dasari; Thomas Klotz; Leonardo Gizzi; Leonardo Gizzi; Oliver Röhrle; Philipp Brenner; Jörg Wrachtrup
Veröffentlicht in: Frontiers in Neuroscience, Vol 16 (2023), 2023, ISSN 1662-453X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.18419/opus-14242

High-density magnetomyography is superior to high-density surface electromyography for motor unit decomposition: a simulation study

Autoren: Thomas Klotz, Lena Lehmann, Francesco Negro, Oliver Röhrle
Veröffentlicht in: Journal of Neural Engineering, Ausgabe 20, 2023, ISSN 1741-2560
Herausgeber: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1741-2552/ace7f7