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

Información del proyecto

qMOTION

Identificador del acuerdo de subvención: 101055186

DOI

10.3030/101055186

Fecha de la firma de la CE 31 Mayo 2022

Fecha de inicio 1 Septiembre 2022

Fecha de finalización 31 Agosto 2027

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 3 499 763,00

Aportación de la UE

€ 3 499 763,00

Coordinado por

UNIVERSITY OF STUTTGART
Germany

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Publicaciones

Other (1)

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

Autores: Klotz, Thomas and Lehmann, Lena and Negro, Francesco and Röhrle, Oliver
Publicado en: DaRUS, the data repository of the University of Stuttgart, 2023
Editor: University of Stuttgart
DOI: 10.18419/darus-3556

Peer reviewed articles (3)

PLoS Computational Biology

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

Optimizing NV magnetometry for Magnetoneurography and Magnetomyography applications

Autores: 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
Publicado en: Frontiers in Neuroscience, Vol 16 (2023), 2023, ISSN 1662-453X
Editor: Frontiers
DOI: 10.18419/opus-14242

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

Autores: Thomas Klotz, Lena Lehmann, Francesco Negro, Oliver Röhrle
Publicado en: Journal of Neural Engineering, Edición 20, 2023, ISSN 1741-2560
Editor: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1741-2552/ace7f7