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Effiziente Berechnung von Kookkurrenzwerten unter Verwendung von öffentlichen Suchmaschinen-Indizes
(2012)
Im Kern der Bachelorarbeit steht die Berechnung der semantische Nähe zwischen zwei medizinischen Konzepten. Es ist das primäre Ziel, ein Verfahren zu implementieren, welches durch Verwendung von Suchmaschinen-Indizes Signifikanzwerte für die Konzeptrelationen von sogenannten Wiki-Graphen berechnet [Hei11]. Derartige Datenstrukturen finden in sogenannten Health Recommender Systemen (HRS) zur Berechnung von Empfehlungen Anwendung ([WP10], [Hei11]). Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Skalierbarkeit der zu entwickelnde Softwarekomponente. Da eine sehr hohe Anzahl an zu verarbeitenden Konzeptrelationen, d.h. Kanten im Wiki-Graphen, vorliegt und die Antwortzeit von öffentlichen Suchmaschinen-APIs limitiert ist, wurde eine verteilte Berechnung mit Hilfe eines Rechenclusters konzipiert.
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.
Aktuell ist die Installation, sowie die Konfiguration von RANDI2, sehr umständlich. Parameter oder sogar ganze Konfigurationsdateien werden für die vorhandene Infrastruktur des Anwenders angepasst. Obwohl jede Installation mit Eingaben bezüglich der Institution, verantwortlichen Personen, Logos und vielen anderen Einstellungen parametriert wird, verfügt das System zurzeit über keinen Mechanismus, der den Benutzer bei der Konfiguration unterstützt. Dadurch kann die Installation und Konfiguration meistens nur von erfahrenen Anwendern durchgeführt werden. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, ein Modul zu entwickeln, welches den Administrator dabei unterstützt, das System bei der Installation von RANDI2 optimal einzurichten.
In IT-Abteilungen von Krankenhäusern und Universitätskliniken nimmt Kommunikation und Informationsaustausch zwischen Arbeitsgruppen immer mehr an Bedeutung zu. Einheitliche Informationsprozesse innerhalb einer ITAbteilung sind also notwendig, damit vor allem im Bereich des Projektmanagements Klarheit und Stabilität vorhanden ist. Schon in der Projektinitiierungsphase soll damit Fehlerbehebung und -vermeidung stattfinden. Denn die Haupthebelstelle für Projektqualität liegt im Projektentstehungsprozess. Vor diesem Hintergrund befasst sich diese Abschlussarbeit mit der Untersuchung der IT-Projektmanagementprozesse in Bezug auf die Möglichkeit zur EDV-Unterstützung.
Entwicklung einer performanten Volume Rendering Komponente für das Operationsplanungssystem MOPS 3D
(2012)
Computergestützte Planung von chirurgischen Eingrien gehört in der heutigen Zeit zum klinischen Alltag. Besonders in der Neurochirurgie ist ein hohes Maÿ an Präzision erforderlich, so dass es hilfreich ist, die räumlichen Gegebenheiten des individuellen Gehirns, die für die Operation von Bedeutung sind, schon im Voraus zu kennen. MOPS 3D ist ein Operationsplanungssystem, das imstande ist, verschiedene medizinische Bilddaten einzulesen und dem Chirurgen eine dreidimensionale Darstellung des Körperinneren zu präsentieren. Statt mit der herkömmlichen Oberflächendarstellung kann dieses seit Kurzem auch mit Hilfe von Volumenvisualisierung (Volume Rendering) dargestellt werden, da das Volume Rendering Framework Voreen prototypisch in MOPS 3D integriert wurde. In der nachfolgenden Arbeit wird diese prototypische Integration auf Schwachstellen im Verhalten und auf Verbesserungspotential von Performanz und Stabilität untersucht. Danach werden entsprechende Verbesserungen und funktionale Neuerungen konzipiert und in der Volume Rendering Komponente implementiert.
Im Zeitalter der Informationsgesellschaft stellt das Internet eine zentrale Bedeutung für die Wissens- und Informationsbeschaung dar. Immer mehr Menschen informieren sich mit Hilfe des Internets über das Thema Gesundheit. Gerade im Gesundheitssektor ist es wichtig, aus der großen Masse an Informationen diejenigen Quellen herauszufinden, die inhaltlich korrekt, d.h. keine Fehlinformationen enthalten, und möglichst vollständig sind, da falsche Informationen für den Nutzer sogar gesundheitsschädliche Konsequenzen haben könnten. Als Laie medizinische Begriffe oder Zusammenhänge zwischen zwei oder mehreren Begriffen zu verstehen ist schwierig. Bei der Fülle an Informationen, die im Web angeboten werden ertrinkt der Nutzer sprichwörtlich an der Informationsflut. Die freie Online-Enzyklopädie Wikipedia scheint in diesem Kontext eine vielversprechende Quelle zur Informationsbeschaung zu sein. Der Gesundheitssektor der Wikipedia umfasst in der deutschen Sprache ca. 92.000 Artikel. In der englischen Sprache sind es ungefähr 350.000 Artikel. Im Rahmen einer Diplomarbeit an der Hochschule Heilbronn, wurde von B. Trinzcek ein Framework zur Darstellung der Wikipedia als Graph entwickelt. Durch die Verlinkungen in den Artikeln ist es möglich, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Artikeln und somit Begriffen zu visualisieren. Der durch das Framework erstellte Graph der Domäne Gesundheit wird als Gesundheitsgraph bezeichnet [27].
Eine der zentralen Aufgaben der medizinischen Bildverarbeitung ist es, den Arzt durch neue oder verbesserte Methoden zur Diagnostik und Therapieplanung bei medizinischen Entscheidungs- und Behandlungsprozessen zu unterstützen. Für viele Fragestellungen in der Medizin sind Untersuchungen von Gefäÿsystemen oder anderen tubulären Strukturen erforderlich. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Konzipierung und der Realisierung eines generischen Datenmodells für tubuläre Strukturen. Für die Darstellung dieser Strukturen wurde eine neue Visualisierungsmethode implementiert. Zudem wurden allgemein verwendbare und benutzerfreundliche Interaktionskomponenten entwickelt, die die Exploration, die Modikation, die Attributierung sowie die Analyse der modellierten Systeme ermöglichen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Aufnahmesoftware sowie der Optimierung einer Aufnahmeapparatur zur Messung von Autofluoreszenzlebensdauern und Autofluoreszenzintensitäten im Bereich der Retina. Mithilfe eines blauen Lasers werden fluoreszierende Moleküle in der Retina, Fluorophore, zum Abstrahlen von Licht, der so genannten Fluoreszenz, angeregt. Die Abklingzeit der Fluoreszenzintensität bis zum Ende der Lichtemission eines Moleküls, wird als Fluoreszenzlebensdauer bezeichnet. Die Software ermöglicht es, durch den Einsatz eines speziellen Detektors und einer sehr genauen Stoppuhr diese Fluoreszenzlebensdauer im Pikosekundenbereich zu messen. Anhand der für jeden Stoff individuellen Fluoreszenzlebensdauer können die Moleküle exakt bestimmt werden. Mit einem Messgerät, welches die im Auge vorkommenden Substanzen und deren Verhältnis zueinander messen kann, lassen sich bei Abweichungen von der Norm Diagnosen erstellen und eine Behandlung einleiten. Soft- und Hardware sind in der Lage, die Augenbewegung während einer Messung auszugleichen, sodass selbst bei Messungen im Bereich von einigen Minuten verlässliche Messdaten generiert werden. Ziel dieser Arbeit ist die Fertigstellung eines für den Routineeinsatz geeigneten Prototyps.
Cytoscape is an open source platform for complex network analysis and visualisation. The Pathway Interaction Database (PID) is a highly structured, curated collection of information about known biomolecular interactions and key cellular processes assembled into signalling pathways. Despite the obvious potential and advantageous usage of both tool (Cytoscape) and information source (PID), there has been no conclusive effort to merge and synergise them. This project aims to make use of the open source characteristics of Cytoscape and optimally visualise the biomolecular interactions found in the PID. This is made possible by the development of a plugin which imports a user-selected pathway file, converts it into a Cytoscape-readable file, and then visualises it. Finally, the user has options to further optimise the pathway by the use of a filter (Barcode – Affymetrix) that removes nodes from the network which are lowly expressed in the Affymetrix microarray data. The user then obtains visual results in a matter of seconds. Additionally, the process of subgraphing nodes through the shortest path method could be applied to the network. This can further assist the user in identifying the molecular pathways of the nodes of interest, a useful feature in network analysis.
Mit zunehmender Anzahl von Smartphones1 und Tablets2 steigt heutzutage auch die Bedeutung mobiler Anwendungen ständig. Die „kleinen“ Anwendungen können immer mehr Aufgaben übernehmen und können durch den Einsatz auf mobilen Geräten sehr flexibel eingesetzt werden. Aus diesem Grund entstand das vom US-Militär geförderte internationale Projekt MoLE3 (Mobile Learning Environment). Die Hochschule Heilbronn ist durch ihr Forschungslabor „e-Learning in Medicine“ des CeLTech4 (Centre for e-Learning Technology) an diesem Projekt beteiligt. Das Ziel des MoLE Projekts ist es, die Telekommunikationsinfrastruktur und die mobilen Geräte wirksam einzusetzen, um Wissen und Ressourcen einfacher miteinander zu teilen. Dazu wurde die „Global MedAid App“ entwickelt, die sowohl auf iOS5 als auch auf Android6 Geräten läuft. Die plattformübergreifende Open-Source7 App ist erweiterbar und beinhaltet eine Schnittstelle zu Lernplattformen.