Die Tiefe Hirnstimulation nutzt elektrische Impulse, um die neuronale Aktivität zu regulieren. Der Wirkmechanismus dieser Therapieform ist noch nicht vollständig geklärt, wobei sich dieser vermutlich abhängig von der Erkrankung aus mehreren physiologischen Prozessen zusammensetzt. In besonders empfindlichen und invasiven Bereichen wie dem Gehirn erweisen sich daher Simulationen mithilfe der Finite-Elemente-Methode (FEM) als nützliches Werkzeug zur Untersuchung der Wirkmechanismen, um die Tiefe Hirnstimulation künftig noch weiter zu optimieren.
Das Ziel dieser Masterarbeit bestand darin, Simulationen der Tiefen Hirnstimulation mit einem FEM-Ansatz zu ermöglichen, der sich in diesem Bereich noch nicht etabliert hat. Dabei handelt es sich um die sogenannte Mixed-FEM, die den Vorteil der ladungserhaltenden Eigenschaft besitzt. Um diese Mixed-FEM-Simulationen durchführen zu können, wurden in der vorliegenden Arbeit sowohl das mathematische Modell thematisiert als auch zwei geometrische Modelle erstellt. Basierend auf zwei Open Source Frameworks erfolgte im Anschluss daran die Implementierung des mathematischen Modells der Mixed-FEM. Zur Validierung dieses FEM-Ansatzes wurde parallel dazu eine klassische FEM (Kontinuierliche-Galerkin-FEM) implementiert.
Die Simulationsstudie lieferte bei qualitativer Betrachtung vielversprechende Ergebnisse bezüglich einer korrekten Funktionsweise der Implementierung und zeigte charakteristische Eigenschaften der Mixed-FEM auf. Dennoch rechtfertigen die Erkenntnisse dieser Arbeit den Einsatz der Mixed-FEM im Bereich der Tiefen Hirnstimulation noch nicht. Die quantitativen Untersuchungen deuteten darauf hin, dass für vertrauenswürdige Simulationsergebnisse noch weitere Arbeit investiert werden sollte. Die Wahl, Open Source Frameworks für die Implementierung zu verwenden, bietet einen hohen Grad der Anpassbarkeit. Dadurch liefert diese Masterarbeit einen fundierten Ausgangspunkt für weiterführende Forschungsarbeiten.