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Aside from hardware, a major component of a Brain Computer Interface is the software that provides the tools for translating raw acquired brain signals into commands to control an application or a device. There’s a range of software, some proprietary, like MATLAB and some free and open source (FOSS), accessible under the GNU General Public License (GNU GPL). OpenViBE is one such freely accessible software. This thesis carries out a functionality and usability test of the platform, looking at its portability, architecture and communication protocols. To investigate the feasibility of reproducing the P300 xDAWN speller BCI presented by OpenViBE, users focused on a character on a 6x6 alphanumeric grid which contained a sequence of random flashes of the rows and columns. Visual stimulus is presented to a user every time the character they are focusing on is highlighted in a row or column. A TMSi analog-to-digital converter was used together with a 32-channel active electrode cap (actiCAP) to record user’s Electroencephalogram (EEG) which was then used in an offline session to train the spatial filter algorithm, and the classifier to identify the P300 evoked potentials, elicited as a user’s reaction to an external stimulus. In an online session, the users tried to spell with the application using the power of their brain signal. Aspects of evoked potentials (EP), both auditory (AEP) and visual (VEP) are further investigated as a validation of results of the P300 speller.
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.
Der Zuwachs medizinischen Wissens ist gewaltig, man spricht von einer Verdopplung in unter 10 Jahren[01], dies macht die Analyse historischer Daten zwingend erforderlich. Um dieses Wissen zu beherrschen werden Datenbanken benötigt, in denen man Krankheits- und Therapieverläufe ablegen kann, um diese dann anschließend unter unterschiedlichsten Anforderungen zu analysieren. Im Falle der Krebstherapie gibt es hierfür sogenannte Krebsregister. Hier werden anonymisierte Daten der Patienten gespeichert, wie zum Beispiel der Verlauf der Krankheit und die Therapie. Ziel ist es, dass alle Krebsfälle in irgendeinem Krebsregister gehalten werden. Dies soll zu einer Verbesserung der medizinischen Leistung am Patienten, sowie der Sicherstellung, dass Patienten überall mit neuesten Therapietechniken und Leistungen versorgt werden, führen. Leider werden die Informationen in den Krebsregistern viel zu wenig genutzt, da viele Ärzte und Wissenschaftler oft nicht Ausreichend vertiefte Kenntnisse in Informationstechnologie und/oder Statistik haben. Diese Tatsache macht es für sie schwierig die riesigen Datenmengen, die vorhanden sind, richtig zu analysieren. Um dieses Problem zu beheben kann man nun in regelmäßigen Abständen einen Statistiker beauftragen, der solche Analysen durchführt. Oft haben Ärzte aber statistisch wenig anspruchsvolle Anfragen oder es fällt ihnen erst auf, nachdem der Statistiker wieder gegangen ist. Solange es also eine solche Schwierigkeit darstellt, die Daten richtig zu analysieren, sind die Krebsregister ein Datenfriedhof, deren riesiges Potential nicht ausgenutzt wird. Dieser Zustand ist sowohl für Patienten, als auch für die Ärzte, nicht zufriedenstellend und bedarf dringend einer Änderung. Die Ziele sind: 1. Eine Analyse einer Software zur statistischen Auswertung von Daten aus einem Krebsregister (OCDM-Software), sowohl im Bezug auf ihre Software-Architektur, als auch auf ihre Funktion. 2. Das Erstellen einer Anforderungsanalyse, welche die Erweiterungen beschreibt, die an der oben erwähnten OCDM-Software vorzunehmen sind. 3. Die Umsetzung dieser Anforderungsanalyse in die bestehende Anwendung. 4. Ein abschließender Systemtest der Anwendung, um einen reibungslosen Ablauf im Klinikalltag zu gewährleisten. Ziel der Erweiterung ist es, den Ärzten die Analyse der gesammelten Patientendaten zum Pankreaskarzinom zu vereinfachen und somit die medizinische Betreuung in der Klinik zu verbessern.
Leberpunktionen sind ein elementares Werkzeug zur Diagnosesicherung von Krebserkrankungen. Zentrale Erfolgsfaktoren sind neben dem Treffen der Zielregion die Vermeidung einer Verletzung von Risikostrukturen sowie eine geringe Eingriffsdauer. Es wurden bereits Navigationslösungen für Ultraschall vorgeschlagen, welche aber aufgrund ihrer Komplexität keine weite Verbreitung in der klinischen Praxis fanden. In dieser Masterarbeit wird auf Basis eines neuen, kompakten elektromagnetischen Feldgenerators ein Verfahren vorgestellt, welches das erste mal eine Ultraschallsonde und einen Feldgenerator zu einer einzigen mobilen Modalität verbindet. Mit dieser Modalität können gleichzeitig Patientenanatomie und Instrumente relativ zueinander erfasst und Ultraschallbilder aufgenommen werden. Um eine wart- und weiterentwickelbare Basis für weitere Eingriffe dieser Art zu schaffen, wurde eine Open-Source Umgebung für navigierte Ultraschallpunktionen in das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) integriert; In diesem Rahmen entstand das Ultraschallmodul MITK-US. In einer Phantomstudie wurde das Gesamtsystem evaluiert und erreichte eine Trefferquote von 92% bei einer mittleren Genauigkeit von 3.1mm (n=24). Diese Ergebnisse bestätigten, dass es sich bei der Methode um einen vielversprechenden Ansatz handelt.