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Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Triangulations-Algorithmus basierend auf dem Marching Cube Algorithmus konzeptioniert und implementiert. Der Algorithmus soll in der Software für die Strahlentherapieplanung VIRTUOS verwendet werden und die speziellen Anforderungen dieser Software erfüllen. Diese sind im Kapitel 1.3 beschrieben. Der Algorithmus soll eine Triangulation von Konturen mit Subpixel-Auflösung mit dem Marching Cube Verfahren ermöglichen. Diese Triangulation soll kanten- bzw. punkterhaltend sein. Somit darf sich die Position existierender Konturpunkte nicht ändern. Die Anzahl der erzeugten Dreiecke soll möglichst gering sein. Des Weiteren soll der Algorithmus in seiner Performanz optimiert sein. Die Implementierung des in dieser Arbeit beschriebenen Algorithmus ist wie VIRTUOS in C/C++ geschrieben und soll die bisherige Delaunay Triangulation ablösen.
In dieser Arbeit wurde am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg eine Anwendung für das Trainieren von Klassifikatoren, das Klassifizieren und für die Durchführung eines Leave-One-Out-Tests entwickelt. Auf der Grundlage von Methoden aus einem bereits existierenden Programm, das zum automatischen Erkennen von osteolytischen und osteoblastischen Läsionen bei Patienten mit einem multiplen Myelom genutzt wird, wurde eine Benutzeroberfläche implementiert, die das aufwendige und manuelle Anpassen an neue Fragestellungen erleichtern soll. Zusätzlich soll eine Visualisierung von Merkmalen dem Benutzer beim Trainieren eines Klassifikators die Auswahl verdeutlichen und vereinfachen. Damit die Anwendung auch für andere Klassifikationsaufgaben genutzt werden kann, wurde eine Erweiterungsmöglichkeit der grafischen Benutzeroberfläche auf Basis von XML integriert.
In dem transregionalen Sonderforschungsbereich SFB/TRR 77 untersuchen Heidelberger und Hannoveraner Wissenschaftler Entstehungsmechanismen und neue Therapieansätze des Leberzellkarzinoms, einer der tödlichsten Tumorerkrankungen unserer Zeit. Die IT-Plattform Pelican, die ein Teil des Gebiets Z2 ist, soll dem Forschungsverbund die softwaregestütze Analyse und die nachhaltige Bereitstellung von Leberkrebs-Forschungsdaten ermöglichen [Ganzinger et al. 2011]. Ein Teil von Pelican soll eine gemeinsame Informationsplattform anbieten, die die biomedizinischen Daten der verschiedenen medizinischen und biologischen Projekte integriert und den beteiligten Projektgruppen biostatistische Programme und projektübergreifende Auswertungen zur Verfügung stellt. Die Integration von Gewebe-, Molekül-, Genetik- und Klinikdaten in eine gemeinsame Plattform ermöglicht Datenerhaltung und umfassende Analysen. Die integrierte Analyse begegnet durch die Verknüpfung verschiedener Forschungsprojekte des SFB/TRR 77 den Herausforderungen der Multidisziplinarität klinischer Forschung und Genforschung. Mit dem Next-Generation DNA Sequencing ist durch Kostenreduzierung und immenser Zeiteinsparung die DNA Sequenzierung einem breiten Spektrum an Wissenschaftlern zugänglich geworden und hat Kompetenzen zur Sequenzierung von zentralen Stellen in die Hände vieler individueller Forscher gelegt [Shendure and Ji 2008, Ding et al. 2010, Wetterstrand 2011]. Die Kombination dieser hochentwickelten Technologien aus der Gentechnik und rechnerbasierten Werkzeugen erlaubt die Beantwortung biologischer Fragestellungen in erheblich umfangreicherer Art und Weise als dies bisher möglich gewesen ist [Shaer et al. 2013]. Die rasche Entwicklung des Next-Generation Sequencing beinhaltet auch das Konstruieren neuer Ansätze zur bioinformatischen Datenanalyse, ohne die kein Informationsgewinn, wie beispielsweise die Entdeckung von Genvariationen, möglich wäre. Das dabei neu gewonnene Wissen kann zu erheblichen Fortschritten in der Krebsforschung führen, beispielsweise wenn es um das Identifizieren der Genomveränderungen einer Tumorzelle geht [Ding et al. 2010]. Anstatt Sequenzierungen in kleinem Maßstab durchzuführen, können Forscher inzwischen Sequenzierungen in weit umfangreicherem Ausmaß realisieren, in denen Informationen von multiplen Genen und Genomen vermessen, dokumentiert und in Datenbanken gespeichert werden können. Die DNA Sequenzen werden nach der Sequenzierung in einer Kette aus vielen Prozessschritten – eine bioinformatische Pipeline – analysiert und verarbeitet. Zu den Einzelschritte, wie zum Beispiel Alignment oder die Entfernung von Duplikaten, gibt es oftmals viele Alternativen.
Implementierung des "Bresenhams-Algorithmus" für die Benutzung in einem Rekonstruktionsalgorithmus
(2011)
In der Medizin nimmt die medizinische Bildgebung eine wichtige Rolle ein. Die Reaktionszeit chemischer Reaktionen im menschlichen Körper kann sehr kurz sein, so dass man diese Reaktionen nur schwer beobachten kann. Somit kann die Geschwindigkeit der bildgebender Verfahren in der Diagnostik eine ausschlaggebende Funktion haben. Des Weiteren sind bei der Bildgebung eingesetzte Strahlen potentiell gefährlich. Je länger die Aufnahme dauert, desto mehr Schaden kann angerichtet werden. Im Hinblick auf die Geschwindigkeit der bildgebenden Verfahren haben die unterschiedlichen Bildrekonstruktionsmethoden eine zentrale Bedeutung. Für die Benutzung in einem tomographischen Rekonstruktionsalgorithmus und somit für die Verbesserung der Geschwindigkeit und die Verringerung der eingesetzte Strahlen der Bildgebung, soll in dieser Arbeit der Bresenham-‐Algorithmus in Matlab implementiert werden. Mit Hilfe des Algorithmus werden alle Voxel eines Objektes ermittelt, die innerhalb des bestrahlten Bereichs liegen. Das Ergebnis des Algorithmus, sprich die Menge und die Koordinaten der bestrahlten Voxel, kann dann als Input für die Berechnung des relativen Volumenanteils oder für die Berechnung der Strahllänge im Voxel verwendet werden.