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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.
Das neurochirurgische Operationsplanungssystem MOPS 3D wurde am Institut für Medizinische Biometrie und Informatik der Universität Heidelberg entwickelt. Es unterstützt den Chirurgen mit einer Vielzahl von Methoden bei der Operationsplanung und der Durchführung. Dabei hat sich der Funktionsumfang von MOPS 3D im Laufe der Zeit stetig erweitert. Seit neuem gehört hierzu die Möglichkeit der Volumenvisualisierung, diese wurde mit dem Framework Voreen, welches auf OpenGL basiert, realisiert. Eine weiter Neuerung, die für diese Diplomarbeit von maßgeblicher Bedeutung ist, ist die Entwicklung des OpenCLStandards. Durch diesen wird es nicht nur möglich Anwendungen hochgradig parallel auf der Grafikkarte auszuführen, es ist des Weiteren möglich mit OpenCL direkt auf Darstellungen, die durch OpenGL generierten wurden, zu operieren. Hierdurch ergeben sich vielversprechende Perspektiven bei der Entwicklung neuer Werkzeuge für das Planungssystem MOPS 3D. So wird in der nachfolgenden Arbeit eine neue unabhängige Segmentierungskomponente für das Planungssystem MOPS 3D konzipiert und implementiert. Dabei wird auf die Interoperabilität zwischen OpenGL und OpenCL gesetzt, um ein konstantes visuelles Feedback über den Segmentierungsverlauf an den Anwender in Form von 3D-Volumendarstellungen zu gewährleisten.
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.
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.
Bevor eine neue Therapie zur Medikation zugelassen wird, muss sie in einer klinischen Studie ihren Nutzen beweisen. Da heutzutage die besten Ergebnisse bei solchen Fragestellungen aus randomisierten klinischen Studien kommen, ist eine gute Randomisationssoftware für den Ablauf der Studie von einer großen Bedeutung. In Abhängigkeit von dem Studienaufbau wird ein geeigneter Randomisationsalgorithmus für die Zuweisung der Studienteilnehmer zu den Therapien gewählt. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine schon bestehende Open Source Software RANDI2 zu analysieren und um ein weiteres Randomisationsverfahren zu erweitern. Dieses Verfahren soll zu der Familie der response-adaptiven Randomisationsverfahren gehören. Im Weiteren werden unterschiedliche Randomisationsalgorithmen mit jeweiligen Vorteilen, Nachteilen und Funktionsweisen vorgestellt. Nachdem ein passendes Verfahren gefunden wird, werden die Möglichkeiten untersucht, ihn in schon vorhandene Software zu implementieren. Anschließend wird die Implementierung gemacht und das Ergebnis getestet. Nach der Erweiterung von RANDI2 soll bei einer response-adaptiven Studie schon während des Ablaufs festgestellt werden können, welche Therapie bessere Ergebnisse erzielt. Mit dieser Kenntnis können mehr Patienten während der Studie eine bessere Behandlung bekommen und früher von dem Nutzen profitieren.
Das deutsche Gesundheitswesen ist ein dichtes Netzwerk bestehend aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Akteuren im komplexen Zusammenspiel. Ständige Gesundheitsreformen aufgrund steigender Ausgaben im Gesundheitswesen sowie Fortschritte in der Medizin nehmen Einfluss auf die Informationsverarbeitung in diesem Netzwerk. Das hat zur Folge, dass immer mehr Anwendungssysteme zum Einsatz kommen, die hinsichtlich ihrer Zusammenarbeit besondere Herausforderungen stellen. Häufig können die komplexen Abläufe bei der Zusammenarbeit der Anwendungssysteme erst durch ein Modell, welches die Realität abstrahiert, verstanden werden. In diesem Zusammenhang wird das deutsche Gesundheitswesen durch ein virtuelles Gesundheitssystem modelliert, welches die Akteure des deutschen Gesundheitswesens nachbildet. Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wird die Population durch einen Generator abgebildet. Der Generator generiert anhand der Patientendaten der Population ereignisbasierte Nachrichtenprofile, die dem virtuellen Gesundheitssystem zur Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt werden.
Die chronisch-obstruktive Lungenerkrankung (COPD) schränkt in ihren letzten Stadien die Lebensqualität der Patienten schwerwiegend ein und die einhergehenden Verschlechterungen des Gesundheitszustandes (Exazerbationen) können zum Tode führen. Für die Versorgung von COPD-Patienten im häuslichen Umfeld und Unterstützung im Alltag existieren bereits mobile und technische Geräte. Um eine weitergehende Unterstützung bedarfsgerecht zu planen, müssen Bedürfnisse der Patienten ermittelt und bereits existierende Lösungen zur COPD im Bereich Ambient Assisted Living (AAL) untersucht werden. Daraus können Anforderungen an eine elektronische Gesundheitsakte (eGA) zur Unterstützung von COPD-Patienten abgeleitet werden. Zur Ermittlung der Bedürfnisse wurden Vorgespräche mit COPD-Patienten geführt um einen Interviewleitfaden entwickeln zu können. Der Interviewleitfaden war Grundlage für semi-strukturierte Interviews mit Patienten der Medizinischen Klinik V des Universitätsklinikums des Saarlandes, die an den Untersuchungstagen zu einem Interview bereit waren. Insgesamt wurden zehn Patienten interviewt, zwei Frauen und acht Männer. Anhand der Ergebnisse aus den Interviews konnten wesentliche Bedürfnisse der COPD-Patienten ermittelt werden. Diese sind: Dauerhafter Erhalt von Informationen über die COPD; Kontakt zu Bekannten, Verwandten, Freunden und anderen COPD-Patienten; Mehr nichtmedikamentöse Behandlung; Sofortiger Einblick in die persönlichen medizinischen Daten. Sehr wichtig ist den COPD-Patienten auch, dass sie selbstständig Alltagstätigkeiten meistern können, beziehungsweise Unterstützung bei der Durchführung erhalten und sich in den eigenen vier Wänden sicher fühlen.
Die häufigste Todesursache in Deutschland sind Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems. Zwei häufig auftretende Krankheiten sind Aortenaneurysmen und Aortendissektionen. Für die Diagnose und die computerunterstützte OP-Planung wird eine semantische Annotation der präoperativ akquirierten Bilddaten benötigt. Dies wird herkömmlich durch eine manuelle Segmentierung der betroffenen Strukturen erreicht. Mit Verfahren aus der medizinischen Bildverarbeitung, darunter die deformierbaren Modelle, ist es möglich diese Segmentierung weitgehend zu automatisieren. In dieser Masterarbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das mit Hilfe von deformierbaren Modellen eine automatische Segmentierung der Aorta und Aortenpathologien in 2D-CTA-Aufnahmen ermöglicht. Hierfür wurde ein geeignetes deformierbares Modell identifiziert, welches mit üblichen Störungen von CTA-Aufnahmen zurecht kommt. Das Verfahren ist eine Kombination aus den Dual Snakes und den GVF-Snakes und wird Dual-GVF-Snakes genannt. Das Besondere an diesem Verfahren ist, dass nicht nur das Lumen der Aorta und eines Aortenaneurysmas, sondern auch die zwei Lumen einer Aortendissektion gleichzeitig segmentiert werden können. Realisiert wird dies durch eine Unterteilung der Kontur in Segmente mit unterschiedlichen Eigenschaften. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren wurde zur Segmentierung von Objekten in synthetischen und klinischen Bilder angewendet, wobei die klinischen Bilder die Aorta, ein Aortenaneurysma und verschiedene Aortendissektionen beinhalten. Zur Evaluierung wurde das Verfahren mit den GVF-Snakes und den AB-Snakes verglichen, indem der Abstand zwischen Referenzkonturen und berechneter Konturen ermittelt wurde. Ein Vorteil gegenüber GVF-Snakes ist, dass zwei Objekte segmentiert und voneinander unterschieden werden können. Im Gegensatz zu den GVF-Snakes und den AB-Snakes müssen weniger Parameter eingestellt werden und die Membran zwischen den beiden Lumen der Aortendissektion wird erkannt. Das Verfahren ist robuster gegenüber der Initialisierung und lierfert vergleichbare Ergebnisse wie das GVF-Snakes Verfahren mit gezielter Initialisierung.
Während der Therapie unbewegte Tumore lassen sich durch eine gezielte Bestrahlung präzise behandeln, bei gleichzeitiger Schonung des umliegenden Gewebes. Lässt sich eine Bewegung des Tumors während einer Bestrahlung aber nicht vermeiden, so werdenVerfahren benötigt, die eine solche Bewegung kompensieren. Diese Arbeit stellt einen Multi-Template-Ansatz vor, der eine direkte Bewegungserkennung des Tumors während der Bestrahlung ermöglicht. Um zu jeder Zeit eine individuelle und exakte Tumorposition zu erhalten, wurde ein bereits bestehendes System um eine Positionsbestimmung des Tumors innerhalb der Templates erweitert. Anschließend wurde ein Matching-Algorithmus in das System integriert. Die Ergebnisse wurden anhand eines Phantom- und Patientendatensatzes evaluiert und auf eine Eignung für ein Gating- oder Tracking- Verfahren überprüft.
Ziel dieser Arbeit soll es sein, ein Verfahren zu entwickeln, das bildbasiert mit Hilfe eines Interpolationsmodells die Bewegung von Lungentumoren modellierbar macht, unter der Berücksichtigung, dass die Erkennbarkeit der Tumore während der Therapie nicht immer gewährleistet ist. Als erster Schritt soll daher ein geeignetes internes Surrogat für die Tumorbewegung ermittelt werden. Dessen Bewegungen während der Atmung des Patienten sollen mit Hilfe von kontinuierlich aufgenommenen zweidimensionalen Fluoroskopieaufnahmen quantifiziert werden. Anschließend sollen die gewonnenen Informationen als Eingabewerte für ein Interpolationsmodell genutzt werden, um diese Bewegung auf den Tumor im Inneren der Lunge zu propagieren. Dabei gilt es, ein geeignetes Modell zu entwickeln, das sich für die Modellierung von Tumoren auf Basis der Surrogatinformationen eignet und in der Lage ist, die Tumorbewegung möglichst wahrheitsgetreu zu modellieren. Eine Evaluation der Ergebnisse soll sowohl Aufschluss über eine geeignete Parametrisierung des Modells geben, als auch die Anwendbarkeit eines solchen Modells hinterfragen. Um eine Austauschbarkeit der Modelle gewährleisten zu können, soll eine Schnittstelle entwickelt werden, über die verschiedene Modelle angesprochen werden können. Weitergehend soll ein Ansatz entwickelt werden, der es ermöglicht, die relevanten Positionen des Surrogats ohne manuelle Interaktion während der Therapie zu bestimmen.