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Ziel dieser Bachelorthesis ist es, den Datenbestand des Klinischen Krebsregisters am
Tumorzentrum Heilbronn-Franken auf seine Vollständigkeit, Vollzähligkeit und seine
Repräsentativität zu untersuchen.
Diese werden am Beispiel des Kolorektalen Karzinoms untersucht.
Folgende Fragen lassen sich formulieren:
• Lassen sich mit den in einem einrichtungsbezogenen klinischen Krebsregister, wie
dem am Gesundbrunnen Heilbronn, erhobene regionale Daten ggfs. überregionale und
eventuell sogar bundesweite Aussagen ableiten?
• Sind die erfassten Daten vollständig bzw. wie vollständig sind die Datenbestände der
registrierten Patienten?
• Sind die erfassten Daten im Tumorzentrum Heilbronn-Franken am Gesundbrunnen
Heilbronn vollzählig? Werden im Klinischen Krebsregister der SLK-Kliniken alle
Neuerkrankungen erfasst?
Informationslücken sind in der Notfallmedizin besonders folgenschwer, da sie zu einer
ineffizienten Versorgung der Patienten führen und lebensbedrohlich sein können. Sie
entstehen, wenn Patienten sich nicht mehr adäquat artikulieren können oder nicht wissen, welche Vorerkrankungen sie haben und welche Medikamente sie einnehmen. So kann es beispielsweise zu schwerwiegenden Wechselwirkungen zwischen Medikamenten kommen oder zu allergischen Reaktionen auf ein Medikament.
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System entwickelt werden, das diese Informationslücken zwischen Patienten und Erst- und Zweithelfern schließen soll. Es besteht aus einer mobilen Anwendung für Android Smartphones und NFC-Tags. Dazu schreiben
Patienten ihre medizinischen Notfalldaten mit der mobilen Anwendung auf einen NFC-Tag. Diesen NFC-Tag tragen sie in Form einer Halskette, eines Armbands, eines Schlüsselanhängers o. ä. bei sich. In einem Notfall können Erst- und Zweithelfer diesen
NFC-Tag mit der mobilen Anwendung auslesen und bekommen so Informationen über den Patienten geliefert.
Die implementierte mobile Anwendung kann testweise für Evaluationen eingesetzt werden.
Für einen produktiven Einsatz müssen allerdings organisatorische sowie rechtliche
Pflichten wie der Datenschutz oder das Medizinproduktegesetz berücksichtigt werden.
In der heutigen Zeit ist es auch für Ärzte nicht immer trivial, diagnostisch präzise Entscheidungen auf Grund von modernsten medizinischen bildgebenden Verfahren zu treffen. Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich damit wie man eine Software-anwendung mit Hilfe der Support Vector Machine (SVM), eine Technik des maschi-nellen Lernens, in ein bestehendes Framework wie z.B. MITK implementieren kann, um so vollautomatische Tests von Lebertumorsegmenierungen durchführen zu kön-nen. Durch die zusätzliche Integration einer Testklasse wird die entwickelte SVM validiert, um ein möglichst hohes Klassifikationsergebnis zu erreichen. Die in der Thesis entwickelte Softwarekomponente hat gezeigt, dass eine vollautomatische Segmentierung von Lebertumoren bei Patienten in zufriedenstellendem Maße möglich ist.
Eine Anwendung nur mit Gedanken steuern? — Das geht! Mit Hilfe von Brain-Computer-Interfaces (BCIs). Heutzutage gibt es viele BCI-Frameworks, bei denen die
unterschiedlichen Konzepte wie zum Beispiel P300-Speller, Imagined Movement oder SSVEP untersucht und angewendet werden können. Für diese Thesis wird das Framework Buffer-BCI verwendet. Es wurde untersucht, ob
sich dieses für eine Aufgabe im Praktikum Medizinische Signal- und Bildverarbeitung (PSB) des Studiengangs Medizinische Informatik eignet. An mehreren Probanden wurde getestet, ob Reproduzierbarkeit und Erkennungsgenauigkeit hoch genug sind,
um auch bei vielen unterschiedlichen Menschen vergleichbar funktionieren und sinnvolle Ergebnisse liefern zu können. Auch hinsichtlich zeitlicher Latenzen, der prinzipiellen Architektur des Frameworks und der Kommunikationskette für Ereignisse wurde Buffer- BCI untersucht.
Ein Ergebnis dieser Thesis ist die Beschreibung der Architektur und der Kommunikationskette von Buffer-BCI. Ein weiteres Ergebnis ist eine Aufgabenstellung für das PSB bezüglich einer P300-Speller-Anwendung auf Basis des Buffer-BCI-Frameworks. Die Aufgabenstellung kann noch um Imagined Movement- oder SSVEP-Experimente
erweitert werden, was jedoch nicht mehr Teil dieser Thesis ist.
In dieser Bachelor-Thesis wird ein Ansatz zur robotergestützten Ultraschall-Bildgebun entwickelt. Es wird hierbei hauptsächlich die Kommunikation zwischen Roboter und
Computer, sowie die Steuerung des Roboters, betrachtet. Die Bilderfassung und Darstellung
ist nicht Teil dieser Arbeit. Ergebnis dieser Arbeit sind eine detaillierte Anforderungsanalyse, eine GUI zum Steuern der erstellten Roboterteilprogramme und das Roboterprogramm an sich. Auf Seiten
des Roboters sind Programme für das Beibringen von Positionen, das Anfahren
dieser und das Verfahren des Ultraschallkopfes an diesen (manuelle Steuerung mit einem Joystick) implementiert. Für eine Atembewegungskompensation sind Beispielprogramme erstellt worden. Die Kommunikation zwischen Roboter und Computer baut auf OpenIGTLink auf. Ein weiteres Ergebnis der Thesis ist die Architektur des Programms, die es ermöglicht, dem Roboter beliebig viele neue Befehle beizubringen.
An der NCT-Gewebebank in Heidelberg werden große Mengen menschlichen Gewebes vorgehalten, welche von Forschern hauptsächlich im Rahmen der Tumorforschung verwendet werden können. Da jede Dienstleistung im Zusammenhang mit diesem Gewebe, sowie die Herausgabe dessen zuerst bewilligt werden muss, müssen die forschenden Ärzte und Wissenschaftler einen Antrag an die Gewebebank stellen. Die
Antragsstellung erfolgt zum aktuellen Zeitpunkt über ein Online bereit gestelltes Formular, welches im besten Falle digital korrekt ausgefüllt, ausgedruckt und unterschrieben an das Sekretariat der NCT-Gewebebank geschickt wird. Da die Anträge dort wieder von Hand digitalisiert werden, soll der Vorgang online erfolgen und so die Antragsverwaltung erleichtern, sowie weniger anfällig für Fehler machen.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll ein Konzept entwickelt werden, wie ein Antragsportal funktionieren kann, über das die Forscher online Anträge stellen können.
Diese Arbeit ist auf die folgenden Ziele ausgerichtet:
- Modellierung des aktuellen Zustands des Prozesses der Antragstellung
- Modellierung eines möglichen zukünftigen Prozesses
- Vorstellung der möglichen Verbesserungen im Prozess
- Konzeptionierung eines Antragsportals
- Analyse der Umsetzung dieses Portals mit praktischen Ansätzen
Die Identifizierung von Angehörigen der Hochschule Heilbronn erfolgt in der Regel
über die Kombination aus Benutzername und Passwort. In verschiedenen Einsatzgebieten,
wie z.B. an einer Parkschranke, ist eine Eingabe der Benutzermerkmale nicht
möglich oder hinderlich. Hierfür soll die Mensakarte des Studentenwerks Heidelberg
als identifizierendes Merkmal erschlossen werden. Dies macht die Verknüpfung von
Benutzerkonto und Karte notwendig.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden zunächst verschiedene Umsetzungsmöglichkeiten
für mobile Anwendungen zur Verknüpfung von Benutzer und Karte unter Verwendung
der NFC-Technologie analysiert und ausgewertet. Anschließend wird ein
funktionaler Prototyp für Smartphones der Android-Plattform entwickelt, der die einfache
Einbindung weiterer Funktionalität ermöglichen soll.
Der entwickelte Prototyp ist im Hochschulnetz testweise für die Registrierung und
Deregistrierung von NFC-Karten einsetzbar. Vor einer realen Nutzung des Systems
müssen der Datenschutz und andere organisatorische und rechtliche Pflichten, wie
zum Beispiel das Telemediengesetz, berücksichtigt werden.
Einleitung: Die Datenerhebung in klinischen Studien erfordert eine ausgiebige, gewissenhafte Dokumentation. Dafür werden nicht nur vom Personal Informationen gewonnen, sondern z.T. auch von Patienten mit Hilfe von Fragebögen erhoben. In der chilenischen PRECISO-Studie wird zur Verwaltung und Erfassung von Studiendaten OpenClinica (OC) verwendet. Zur mobilen Patientenbefragung soll die am Institut für Medizinische Informatik (IMI) der Universitätsklinik Münster (UKM) entwickelte Anwendung MoPat2 eingesetzt werden. Dafür sollen die "Operational Data Model" (ODM)-Import- und Export-Funktionen von OC und MoPat2, beispielhaft anhand der "Quality of Life" (QOL)-Bögen der PRECISO-Studie, auf ihre syntaktische und semantische Kompatibilität getestet, Diskrepanzen dokumentiert und die Implementierung in MoPat2 angepasst werden. Mit der Arbeit soll bewertet werden, mit welchen Arbeits-/Interpretationsschritten der ODM-Standard für solch ein Projekt ein geeignetes Datenaustauschformat darstellt.
Methodik: In allen Arbeitsschritten wurde iterativ getestet, Fehler analysiert und verbessert. Basierend auf der Analyse wurden an der Struktur der aus OC exportierten ODM-Datei Ände-rungen vorgenommen. Aus der ODM-Datei wurden die Metadaten in MoPat2 importiert und daraus der QOL-Fragebogen generiert. Mit dem QOL-Bogen wurden Befragungen getestet und Fehler ausgewertet. Für den Export aus MoPat2 wurde die Implementierung der ODM-Export-Funktion erweitert.
Ergebnisse: Nur durch Änderungen konnten die Metadaten nach MoPat2 importiert und zur Generierung des QOL-Bogens genutzt werden. Befragungen mit dem QOL-Bogen haben sich als möglich aber fehlerbehaftet erwiesen. Durch Implementierungen in MoPat2 konnten mit Hilfe eines ExportTemplates Patientendaten ODM-konform exportiert werden.
Diskussion: Der ODM-Standard ist im Anwendungsfall zum Datenaustausch zwischen OC und MoPat2 gut nutzbar, jedoch mussten trotz Verwendung des Standards diverse Änderungen vorgenommen werden. Die Ergebnisse zeigen somit auf, dass die ODM-Schnittstellen beider Anwendungen erweitert und aufeinander angepasst werden müssen, um einen fehlerfreien Studiendatenaustausch zu ermöglichen.
Diese Bachelorarbeit trägt den Titel „E-Learning in der Medizin im französischen Sprachraum insbesondere mit virtuellen Patienten“. Sie skizziert, was sich hinter E-Learning im medizinischen Bereich und virtuellen Patienten verbirgt und betrachtet die vorherrschende Situation in diesem Bereich in französischsprachigen Ländern/Regionen näher. Durch die Entwicklung von Informations-und Kommunikationstechnologie(IKT)hat sich der Austausch von Daten unabhängig von Raum und Ort stark weiterentwickelt. Dank dieser Evolution hat sich das Prinzip vom Lernen in nahezu allen Bereichen durch Suchmaschinen, Wissensdatenbanken oder Computersimulationen im Laufe der Zeit und speziell in den letzten 20 Jahren extrem stark verändert und spielt täglich eine große Rolle im Lernprozess von Menschen und dem Umgang mit vorhandenem Wissen. Im Allgemeinen hängt die Art des Lernens mit Hilfe von digitalen oder elektronischen Medien häufig mit der wirtschaftlichen Situation und internen Kultur eines Landes zusammen. Die positive Entwicklung des Landes und des sozialen Lebensstands der Menschen begünstigt demnach Fähigkeit neue Technologien einzusetzen und sie effektiv zu nutzen. Die Idee für die bestehende Arbeit entstand bei der Feststellung in der Fakultät für Informatik an der Hochschule Heilbronn, dass es noch keine Informationen über E-Learning und Einsatz von virtuellen Patienten in den französischsprachigen Ländern gibt. Dem Lernen mit Hilfe des Computers kommt in der Medizin eine große Bedeutung zu. Es ermöglicht sich selbst effektiv aus-und weiterzubilden, effizienter (schneller!) auf benötigte Informationen zuzugreifen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Lernenden nicht in direktem Kontakt mit dem Lehrenden und anderen Lernenden stehen müssen. Das Zieldieser Arbeit ist, ein Licht in das Konzept von E-Learning und virtuellen Patienten in der französischen Welt zu bringen .Zum tieferen Verständnis werden im ersten Teil der Arbeit Begriffe und Definitionen vorgestellt, zudem die Grundlagen, Voraussetzungen und Ziele für ein effektives E-Learning erläutert. Im zweiten Teil der Arbeit werden das E-Learning und der virtuelle Patientin Bezug auf ihre Potentiale und vorhandene Ausprägungen analysiert. Die Vor-und Nachteile von E-Learning werden im Bezug auf seine Verwendung gegeben. Da sich diese Arbeit vornehmlich auf den französischen Sprachraum konzentriert, ist zur Einordnung der Ergebnisse ein Vergleich mit anderen Sprachräumen sinnvoll. Dadurch soll gezeigt werden inwiefern sich die sich das E-Learning mit virtuellen Patienten zu dem in anderen Sprachräumen unterscheidet.
Im Rahmen dieser Arbeit wird eine eigens entwickelte Plagiatserkennungsoftware für Java-Programme namens Plagiarism Finder vorgestellt. Der Plagiatserkennungsprozess dieser Software basiert auf dem Java-Bytecode. Es werden die Grundlagen der Plagiatserkennung und des Java-Bytecodes umfassend erläutert. Des Weiteren wird die Funktionsweise, der Entwurf, die Benutzeroberfläche und die Evaluierung von Plagiarism Finder dargestellt. Hierbei wird auf folgende von der Wissenschaft bisher nicht betrachteten Aspekte eingegangen:
-Die Art der Normalisierung des Bytecodes vor dem Vergleich.
-Wie gelöst werden kann, dass das Verschieben von Methoden keinen Einfluss auf die ermittelten Ergebnisse hat.
-Wie bei der Plagiatserkennung Vorlagen gefiltert werden können. Die Arbeit kommt zu dem Resultat, dass sich die Ergebnisse von Plagiarism Finder stabil gegenüber Änderungen des Wortlautes, des Textsatzes und dem Verschieben von Methoden verhalten. Änderungen an Kontrollstrukturen (z.B. For- statt While- Schleifen), an Zugriffsmodifikatoren und an der Anzahl von Methoden führen zu einem instabilen Verhalten der Ergebnisse. Alles in allem kann Plagiarism Finder mit einer etablierten Plagiatserkennugssoftware
wie JPlag [MP00] mithalten. Auf Grundlage der untersuchten Daten ist Plagiarism Finder im Erkennen von Plagiaten leicht schlechter als JPlag. Plagiarism Finder ist hingegen deutlich besser im Erkennen von nicht plagiierter Software. Bei wortwörtlichen Kopien sowie bei Änderungen an der Textgestaltung und an Bezeichnungen sind die Ergebnisse der Programme nahezu identisch.
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Kapitel 1 stellt die Problematik der Arbeit dar. Nach einer Darlegung der Gefälligkeit des Computer-Trainings werden die vorliegende Software “Gesichter“ und ihre Schwächen sowie mögliche Verbesserungen angesichts des aktuellen Stands der Technik vorgestellt. Die Vorgehensweise wird in der Zielsetzung beschrieben. Im Kapitel 2 werden wichtige medizinische und technische Konzepte vorgestellt, die für die Realisierung der neuen Applikation erforderlich sind. Außerdem wird das menschliche Gehirn vorgestellt. Es wird anschließend gezeigt, wie eine erworbene Hirnschädigung zu Stande kommt und welche Strukturen im Gehirn dabei betroffen sind. Kapitel 3 beschäftigt sich hauptsächlich mit der Untersuchung der vorliegenden Software sowie mit der konkreten Evaluierung der Vorgehensweise und der Auswahl der geeigneten Technologie zur Realisierung der neuen Anwendung. Kapitel 4 beschreibt, wie die Implementierung realisiert wurde. Dabei wird auf die Implementierung einzelner definierten Anforderungen eingegangen. In Kapitel 5 werden Testfälle, die mit dem neuen Programm durchgeführt werden können, vorgestellt. Das letzte Kapitel 6 fasst die Arbeit zusammen. Hierbei werden alle erreichten Ergebnisse entsprechend der Zielsetzung vorgestellt. Abschließend werden im Ausblick Erweiterungsmöglichkeiten für das neue Programm vorgeschlagen.
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.
Augmented Reality Anwendungen können in der Medizin Eingriffe erleichtern, beispielsweise durch intraoperative Projektion von Zugangswegen oder Tumo-ren und Risikostrukturen auf den Patienten. Gründe, weshalb die Verwendung von Augmented Reality noch keinen Einzug in den Operationssaal gefunden hat, sind unter anderem eine erschwerte Tiefenwahrnehmung der virtuellen Objekte in der echten Szene und fehlende Möglichkeiten, um die Fülle der zusätzlich visualisierten Objekte zu kontrollieren. Diesen Hindernissen entgegenzutreten ist das Ziel dieser Arbeit. Weiterhin gehört eine echtzeitfähige Implementierung zu den Anforderungen dieser Arbeit, um die Visualisierung im Rahmen eines Projektes zu nutzen, welches Augmented Reality auf mobilen Geräten direkt am Patienten zeigt. Um diese Ziele zu erreichen, wurde zunächst eine Texturprojektion kombiniert mit einem selbstentwickelten Grafikkartenprogramm realisiert, um dem Betrachter die Orientierung innerhalb der Augmented Reality Szene zu erleichtern und die Berechnung der perspektivischen Projektion der Textur zugleich effizient zu halten. Um die Tiefenwahrnehmung in der Szene zu verbessern, wurde ein weiteres Grafikkartenprogramm entwickelt, welches in eine gegebene Oberfläche eine Öffnung zeichnet, durch welche der Betrachter in das Innere des Patienten blicken kann. Weiterhin wurde ein Konzept umgesetzt, mit dessen Hilfe die Anzahl an abgebildeten Objekten in der Augmented Reality Szene gesteuert werden kann. Dieses Konzept dient außerdem der Untergliederung von Objekten in verschiedene Familien, für die dann unterschiedliche Darstellungen umgesetzt werden können. Ergebnis ist sowohl eine sichtbar verbesserte Tiefenwahrnehmung als auch ein Konzept zur Kontrolle der Fülle an abgebildeten Informationen in einer echtzeitfähigen Implementierung.
Behandlungen von Tumoren zielen in erster Linie auf eine Verlängerung der Überlebenszeit des Patienten ab. Es ist für Ärzte eine Hilfe, wenn zu Beginn der Behandlung die voraussichtliche Überlebenszeit abgeschätzt werden kann. Dies geschieht aktuell oftmals mit Hilfe einer manuellen Einteilung in Risikoklassen. Für diese sind aus Erfahrungswerten typische Überlebenszeiten bekannt. In Zeiten der zunehmenden Digitalisierung ist es nur logisch den Versuch zu starten, die Klassifizierung automatisch vorzunehmen. In dieser explorativen Grundlagenarbeit werden zwei Data Mining–Verfahren — namentlich „naiver Bayes Klassifikator“ und „k–means Clustering“ — auf ihre Fähigkeit bezüglich der Überlebenszeitprognose hin untersucht. Dazu werden verschiedene Feature Selection Verfahren (Information Gain, Expertenselektion, Forward Selection, Backward Elimination und No Selection) getestet. Nach dem k–means Clustering können Kaplan–Meier–Kurven der einzelnen Cluster gezeichnet werden. Aus diesen kann eine Prognose der Überlebenszeit abgelesen werden. Der naive Bayes Klassifikator errechnet nach einer (äquifrequenten oder äquidistanten) Diskretisierung der Überlebenszeit für jeden Patienten individuell eine Überlebens–Wahrscheinlichkeits Verteilung. Das Training der Data Mining–Verfahren erfolgte auf der Basis von Datensätzen kolorektaler Tumorpatienten des Tumorregisters des Tumorzentrums Heilbronn–Franken.
1.1 Gegenstand und Motivation Jeder von uns, der schon mal im Krankenhaus war und ein paar Tage dort verbringen musste, weiß wie einseitig und monoton der Alltag in solchen sterilen Räumen aus-sieht. Und wie froh man ist den ersten Schritt aus dem Krankenhaus zu machen, sich wieder mit Freunden zu treffen und den Alltag zu genießen. Nun gibt es auch schwer erkrankte Menschen, die dem Krankenhaus Alltag nicht nach ein paar Tagen entgehen können. Sie sind oft monatelang, ja sogar jahrelang, ans Kran-kenhaus gebunden. Besonders für Kinder und Jugendliche ist diese Situation ein großes Problem. Oft wird man von einem auf den nächsten Augenblick aus dem Alltag und dem sozialen Umfeld herausgerissen. Selbst, der bis dato doch nervende Schulalltag, fängt einem an zu feh-len. An das Beisammen sein mit Freunden im Klassenzimmer, oder auf dem Schulhof, ist auf einmal nicht zu denken. Stattdessen ist man an ein Krankenhausbett gefesselt und ist von medizinischen Geräten umgeben. Die Stiftung „Große Hilfe für kleine Helden“ will durch das Projekt „virtuelles Klas-senzimmer“ den erkrankten Schülern den virtuellen Besuch des Schulunterrichts ermög-lichen und somit auch den Kontakt mit Mitschülern und die sozialen Bindungen in ers-ter Linie zu pflegen und zu erhalten. Als Fundament für diese Arbeit dient die Abschlussarbeit „Konzeption und Implemen-tierung eines virtuellen Klassenzimmers für schwer erkrankte Kinder und Jugendliche mit Hilfe eines Telepräsenzrobotors“ von Frau Konstantina Georgiadou [3], welche auch den aktuellen Stand des Projekts beschreibt. Eine Überarbeitung des Projekts ist notwendig, da die Multimediale Hardware (Sound / Kamera / Mikrofone) immer noch kabelgebunden ist und somit die nötige Bewegungsfreiheit für den Telepräsenzroboter im Klassenzimmer oder dem Schulhof fehlt. 1.2 Problemstellung und Zielsetzung Zwar hat das Projekt beachtliche Schritte nach vorn gemacht, dennoch gibt es noch zahlreiche Probleme die zu bewältigen sind. Im Rahmen der Abschlussarbeit von Frau Georgiadou wurde ein Roboter Kit namens TurtleBot2 angeschafft. Das Kit beinhaltet eine Kobuki Basis, sowie eine Microsoft Kinect und ein ROS- kompatibles Netbook. Die vorhandene Hardware erweist sich als problematisch, da sie einige Hürden und Hindernisse darstellt die in dieser Abschlussarbeit eliminiert werden sollen. Das Projekt hat also nach diesem Stand eine große Schwäche. Die externen Geräte sind alle kabelgebunden. So benötigen die Station des mobilen Mikrofons, sowie die Audio-box eine externe Stromversorgung. Auch die Kamera, welche über das Netzwerk mittels LAN-Kabel fungiert, schränkt die Mobilität des TurtleBot2 erheblich ein. Da diese von Router und Steckdose abhängt. Ein ähnliches Problem liegt auch bei den Lautsprechern vor, diese sind ebenfalls von einer externen Steckdose abhängig. Das Ziel dieser Arbeit ist es, in erster Linie die eingeschränkte Mobilität des Turtle-Bot2, welche durch die kabelgebunden Geräte verursacht wird, zu beseitigen. Es sollen neue Hardware und Verbesserungsvorschläge für die medialen Probleme gefunden wer-den, wobei die Qualität von Ton und Bild nicht leiden dürfen. Ebenfalls soll eine An-richtung bzw. Verbesserungsvorschlag für den Schüler gefunden werden, welches ihm das Halten des Laptops erspart. Insgesamt soll sich der TurtleBot2 frei im Raum bewe-gen können und dem Schüler im Krankenhaus somit eine verbesserte Integration in die Normalität bzw. den Alltag ermöglichen.
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.