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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.
Ultraschallelastographie (USE) ist ein bildgebendes Verfahren, mit dem die Ausbreitung mechanischer Scherwellen, die durch externe Schwingungen in den menschlichen Körper eingekoppelt werden, mittels Ultraschall gemessen und dargestellt werden kann. Die Ausbreitungsgeschwindigkeit der Scherwellen steht dabei in einem direkten qualitativen Zusammenhang zu den elastischen Eigenschaften des Gewebes. Als apparative Palpation wird die transiente USE daher in der medizinischen Diagnostik bereits eingesetzt, denn viele Krankheiten, wie z.B. die Leberfibrose, gehen mit einer Veränderung der elastischen Kenngrößen der betroffenen Gewebe einher. Das im Rahmen dieser Arbeit weiter entwickelte USE-Diagnosesystem unterscheidet sich von der transienten USE dadurch, dass die angewandten Scherwellen zeitharmonisch sind und aus mehreren überlagerten Frequenzkomponenten bestehen. Um die Auswertung zu objektivieren und die Performance zu steigern wurde die bisherige interaktive retrospektive Auswertungsmethode durch einen vollautomatischen Algorithmus ersetzt. Dazu war es notwendig, manuelle Aussortierung schlechter Messungen ebenfalls zu automatisieren. Auf dieser Basis wurde zusätzlich ein Echtzeitauswertungsalgorithmus entwickelt, um erstmals unmittelbar während einer Untersuchung Resultate der Leberelastizitätsmessungen auszugeben. Die neuen Algorithmen wurden mit Softwarephantom, Rinderleberproben und gegenüber der Magnetresonanz-Elastographie (MRE) als Referenzmethode validiert. Es hat sich gezeigt, dass die vollautomatisch ermittelten Elastizitätsergebnisse mit denen der MRE gut übereinstimmen und die Performance gegenüber der bisherigen Auswertung deutlich gesteigert wurde. Nachfolgend wurden diese Algorithmen erfolgreich in einer Pilotstudie an gesunden Freiwilligen eingesetzt.
Viele schwerstkranke Patienten hegen den Wunsch die letzte Zeit ihres Lebens im häuslichen Umfeld, statt im Krankenhaus zu verbringen. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist eine gute Kommunikation zwischen allen Beteiligten des Versorgungsprozesses, damit ambulante und stationäre Versorgung gut aufeinander abgestimmt werden können. Derzeit gibt es nur wenige strukturierte Untersuchungen, welche Informationsbedürfnisse die im Bereich der palliativen Versorgung beteiligten Akteure besitzen und ob und in wieweit diese mit mobilen Anwendungen unterstützt werden können. Die vorliegende Arbeit untersucht, welche Akteure hauptsächlich am Prozess der palliativen Versorgung sowohl im ambulanten als auch im stationären Umfeld beteiligt sind und welche Informationsbedürfnisse diese haben. Weiterhin werden bisher verwendete Werkzeuge, Apps und Anwendungssysteme darauf untersucht, inwiefern sie diesen Informationsbedarf erfüllen. Die Untersuchungen basieren auf einer systematischen Literaturrecherche sowie Hospitationen in drei verschiedenen palliativen Einrichtungen: einer spezialisierten ambulanten Palliativversorgungs Einheit in Buchen im Odenwald, einer Palliativ-Station in Heidelberg sowie einer Palliativ-Einrichtung in Santiago de Chile. Es hat sich herausgestellt, dass die stationären Einrichtungen bereits sehr gute Strukturen für Informationsaustausch und -bereitstellung etabliert haben, diese jedoch im ambulanten Bereich weniger wirksam sind. Gründe hierfür liegen in der größeren örtlichen Distanz und den damit verbundenen längeren Kommunikationswegen im ambulanten Bereich. Ebenso ist bedingt durch den zusätzlichen Fahrtaufwand bei gleicher Patientenzahl und Visitendauer nur eine geringere Anzahl an Visiten möglich. Bisher sind hier aber vor allem die informationsverarbeitenden Prozesse aufgrund der geringen Größe der Einrichtungen und der hohen Individualität der Behandlung wenig automatisiert und automatisierbar. Die für die Palliativversorgung existierenden Softwareprodukte sind hierfür zu umfangreich oder nicht ausreichend adaptierbar. Es hat sich gezeigt, dass der Bedarf an mobiler, technischer Unterstützung vor allem in der ambulanten Palliativversorgung in den Bereichen Dokumentation und Abrechnung, aber auch bei der Bildung und Weiterbildung von Fachpersonal, Patienten und Angehörigen derzeit nicht gedeckt werden kann.
Im Zuge einer immer weiter voranschreitenden Digitalisierung der medizinischen Dokumentation und der Abläufe in den Kliniken, aufbauend auf die Einführung der elektronischen Patientenakte (EPA), ist Hagen Hupperts vom Geschäftsbereich IT der Berliner Charité überzeugt, dass „der Klinische Arbeitsplatz der Zukunft … mobil“ ist. Damit ist vor allem die mobile Visite gemeint, deren Infrastruktur und Möglichkeiten immer weiter optimiert werden (sollen). Grundsätzlich sind „Visiten … ein wichtiges Element im Behandlungsprozess und gehören im Krankenhaus zur täglichen Routine. Ärzte und Pflegekräfte gehen gemeinsam von Bett zu Bett, um den gesundheitlichen Zustand und die gesundheitliche Entwicklung der einzelnen Patienten zu bewerten und die weitere Behandlung zu planen.“ [1] In einem Pilotprojekt der Berliner Charité wurde die Nutzbarkeit von Tablet-PCs in Zusammenarbeit mit der Siemens AG und SAP untersucht. Die Fachabteilung der Neurologie arbeitet momentan mit dem Krankenhausinformationssystem i.s.h. med und dem digitalen Archiv Soarian Health Archive, kurz SHA. Nachdem in einer ersten Phase 2010 die Neurologische Klinik mit WLAN ausgestattet und in Eigenregie eine mobile Visite mit Laptops aufgebaut wurde, sollte nun der nächste Schritt mit Tablets gegangen werden. Über die App „SAP Electronic Medical Record (EMR)“ kann sowohl auf das KIS und das SHA zugegriffen werden, als auch auf das Bildarchivierungssystem.
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.