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The Greifswald University Hospital in Germany conducts a research project called "Greifswald Approach to Individualized Medicine (GANI_MED)", which aims at improving patient care through personalized medicine. As a result of this project, there are multiple regional patient cohorts set up for different common diseases. The collected data of these cohorts will act as a resource for epidemiological research. Researchers are going to get the possibility to use this data for their study, by utilizing a variety of different descriptive metadata attributes. The actual medical datasets of the patients are integrated from multiple clinical information systems and medical devices. Yet, at this point in the process of defining a research query, researchers do not have proper tools to query for existing patient data. There are no tools available which offer a metadata catalogue that is linked to observational data, which would allow convenient research. Instead, researchers have to issue an application for selected variables that fit the conditions of their study, and wait for the results. That leaves the researchers not knowing in advance, whether there are enough (or any) patients fitting the specified inclusion and exclusion criteria. The "Informatics for Integrating Biology and the Bedside (i2b2)" framework has been assessed and implemented as a prototypical evaluation instance for solving this issue. i2b2 will be set up at the Institute for Community Medicine (ICM) at Greifswald, in order to act as a preliminary query tool for researchers. As a result, the development of a research data import routine and customizations of the i2b2 webclient were successfully performed. An important part of the solution is, that the metadata import can adapt to changes in the metadata. New metadata items can be added without changing the import program. The results of this work are discussed and a further outlook is described in this thesis.
Der Einsatz von virtuellen Szenen in der Medizin gewinnt zunehmend an Bedeutung, weil Navigations- und Planungshilfen für den Arzt geschaffen werden. Die Verwendung von komplexen Computersimulationen soll den Behandlungsprozess verkürzen und gleichzeitig die Behandlungsqualität durch eine gezielte Vorgehensweise verbessern. Wegen der hohen Komplexität von Bildverarbeitungsalgorithmen ist es jedoch schwierig, eine einfache Interaktion mit den medizinischen Daten zu ermöglichen. Zudem werden Benutzereingaben durch die Eingabegeräte wie Maus und Tastatur eingeschränkt, da diese in vielen Fällen keine einfache Steuerung zulassen. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Umsetzung intuitiver Interaktionskonzepte für den alltäglichen klinischen Gebrauch durch Verwendung von intuitiven Eingabegeräten (3D Maus, Wii Controller). Die Entwicklungen basieren auf dem Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ). Dabei wurden von einer einfachen Kamerafahrt in einer Volumenvisualisierung über die Realisierung eines Headtracking in einer virtuellen Realität bis hin zu der Interaktion mit 3D Objekten konkrete Anwendungsbeispiele erarbeitet, analysiert und bewertet.