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1.1 Gegenstand und Motivation Die bereits in den 1970er-Jahren [1] entwickelte Technologie NAVSTAR GPS (GPS) arbeitet elektronisch und eignet sich 1 besonders zur Navigation in großen und freiliegenden Gebieten, da sie die Standorte der Endgeräte satellitengestützt errechnet. In Gebäuden stößt diese Technik aufgrund der Signaldämpfung durch Hindernisse, wie Decken, schnell an ihre Grenzen. GPS-Signale sind im Inneren eines Gebäudes um 20-30 dB (Faktor 100-1000) schwächer, als im Außenraum [2]. Auch die Differenzierung verschiedener Etagen ist mittels der GPS-Technologie nicht möglich. Die herkömmliche Navigation in Gebäuden wird zurzeit häufig mittels Pfeilen und Karten realisiert. Aufgrund immer größer werdender Gebäude und dem Wunsch, ortsbezogene Informationen zu übermitteln, steigt die Nachfrage einer elektronischen Indoor-Navigation stetig. Eine mögliche Lösung zur Indoor-Navigation bietet iBeacon. Dieser proprietäre Standard wurde 2013 von der Apple Inc.2 eingeführt und basiert auf der Bluetooth Low Energy-Technologie (BLE), welche durch einen geringen Energieverbrauch gekennzeichnet ist. Ursprünglich dient iBeacon dazu, einem BLE fähigem Endgerät mitzuteilen, dass es sich in der Reichweite eines iBeacons befindet. Das Endgerät kann so ortsspezifische Informationen an den Benutzer übermitteln, da das Endgerät den Standort des iBeacons kennt. So können z.B. Informationen zu einem Patienten eines Krankenhauses an den Tabletcomputer (Tablet) des medizinischen Personals übermittelt werden. Dies geschieht durch eine Abstandsmessung zwischen dem iBeacon und dem Endgerät. Unter der Hinzunahme zwei weiterer iBeacons kann theoretisch eine Positionsbestimmung des Mobiltelefons und damit eine Navigation durchgeführt werden.
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.
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.
Sudden cardiac arrest is a leading cause of death world wide, with about 100.000 to 150.000 cases each year in Germany alone [Weidringer and Sefrin, 2006]. This means that annually one out of 1000 citizens are affected [Bahr, 2007]. At standard conditions the human brain has a relative low ischemic1 tolerance. Therefore after 3 - 5 minutes without therapy, irreversible damage is to be expected. The rate of survival drops 7% - 10% each minute, without resuscitation [Bahr, 2007]. Since the arrival of the organized emergency medical service usually takes more than 5 minutes after the emergency call [Wahlen et al., 2003, Weisfeldt et al., 2010], the instant and adequate resuscitation by bystanders in this period is of vital importance. The advantage of basic life support2 (BLS) by laymen shows a fourfold higher rate of survival, once resuscitation has begun, until the arrival of the emergency medical service [Bahr, 2007].
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.
Für die fortwährende Optimierung von Behandlungsstrategien im Bereich der Strahlentherapie ist es notwendig, Behandlungspläne strukturiert miteinander zu vergleichen. Um die vielfältigen Datenmengen, die sich im Rahmen großer und übergreifender Forschungsprojekte, wie etwa dem ULICE-Projekt [18] ergeben, suffizient auswerten zu können, ist ein leichter Zugriff für alle Projektteilnehmer erstrebenswert. Dieser kann beispielsweise durch den Einsatz einer Telemedizinakte, wie sie z.B. von der Firma CHILI GmbH angeboten wird, erfolgen. Die Telemedizinakte muss unbedingt in der Lage sein, das Datenformat, in dem Therapiepläne abgespeichert werden (DICOM RT), zu verarbeiten. Daher wurde im ersten Schritt dieser Arbeit analysiert, welche Informationen im Rahmen eines DICOM RT Viewing Moduls im CHILI-PACS dargestellt werden können. Als zentrale Aufgabe wurde die Darstellung des Dosis-Volumen-Histogramms (DVH) ermittelt, für dessen Berechnung es Module für die Darstellung der segmentierten Strukturen (RT Structure Set) und die Dosisverteilung (RT Dose) geben muss. Außerdem soll es zu einem späteren Zeitpunkt leicht möglich sein, weitere Module für die Anzeige der übrigen DICOM RT Objekte zu integrieren. Nach der Spezifikation der geforderten Funktionalität wurde ein Konzept für deren Umsetzung erstellt und mit der Implementierung einer der Kernfunktionen begonnen. Durch diese Implementierung soll es anderen Programmierern erleichtert werden, das gewählte Konzept nachzuvollziehen und das DICOM RT Viewing Modul des CHILI-PACS entsprechend erweitern und anpassen zu können, bis letztendlich ein homogenes und vollständiges Gesamtsystem entsteht. Durch die Umsetzung eines Moduls zur Darstellung von RT Structure Sets ist es jetzt möglich, sich die segmentierten Strukturen eines DICOM RT Datensatzes im CHILIPACS anzeigen zu lassen. Es können gezielt einzelne Strukturen an- und abgewählt und deren Konturfarbe geändert werden. Die Darstellung der Konturen ist für die Axial-, die Coronal- und die Sagittalebene möglich. Eine Überprüfung der Funktionalität wurde mit den zur Verfügung stehenden DICOM RT Testdatensätzen durchgeführt.
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.
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.
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.
Nach der Operation ist die Strahlentherapie die erfolgreichste und meist genutzte Krebstherapie. Sie wird bei mehr als 50% der Patienten angewandt, die an Krebs erkrankt sind. Das Ziel der Strahlentherapie ist es, eine Strahlendosis zu applizieren, die hoch genug ist, um die Tumorzellen zu töten. Dies ist sowohl aus physikalischer als auch aus technischer Sicht häufig eine schwere Aufgabe, da besonders maligne Tumore oft sehr nahe an Organen lokalisiert werden, die eine hohe Sensitivität gegenüber Strahlen aufweisen. Hierzu zählen Organe wie die Augen, Sehnerven, der Hirnstamm oder die Lunge[Sch06]. Aus diesem Grunde muss die Strahlentherapie sorgfältig geplant werden. Dies ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Szenarien zu simulieren und die beste Konfiguration zu finden, um eine Strahlentherapie auszuführen. Das optimalste Ergebnis ist dabei, dass der Tumor 100% der benötigten Strahlendosis erfährt und das umliegende Gewebe sowie die umliegenden Organe vollständig geschont werden. Eine Methode der Strahlentherapieplanung ist die Virtuelle Strahlentherapiesimulation die auch Gegenstand dieser Arbeit ist.
Im Rahmen der interdisziplinären Leberkrebsforschung des ‚SFB/TRR 77’ ‚Leberkrebs von der molekularen Pathogenese zur zielgerichteten Therapie’ fallen Genomdaten an, welche in unterschiedlichen Formaten gespeichert werden. Der ‚SFB/TRR 77’ wird technisch durch die integrierte Informationsplattform ‚pelican’ (platform enhancing livercancer networked research) unterstützt. ‚pelican’ erlaubt Forschern ihre (Genom-)Daten zentral zu speichern und Daten von anderen Projekten einzusehen. Die Informationsplattform ist nach dem Prinzip der modernen service-orientierten Architektur (SOA) aufgebaut, nach welcher Dienste über einheitliche Schnittstellen an unterschiedlichen Orten spezifische (Teil-)Aufgaben erfüllen, um so größere Prozesse zu realisieren. Damit die Genomdaten für umfassende Analysen einheitlich zur Verfügung stehen, bedarf es eines Genkonvertierungs-Dienstes zur Abbildung von Genbezeichnungen aufeinander, der in die SOA von ‚pelican’ integriert werden kann. Verschiedene Gendatenbanken und biomedizinische Standards wurden auf ihre Eignung untersucht, Gene eindeutig zu identifizieren. Auch die Tools des ‚cancer Biomedical Informatics Grid’ (caBIG) werden auf Methoden und Werkzeuge zur Unterstützung einer eindeutigen Genidentifikation analysiert. Aus den verschiedenen Genidentifikationsmöglichkeiten wird eine optimale Methode ausgewählt, mit der im Genkonvertierungs-Dienst gearbeitet werden kann. Diese ist das ‚Gensymbol’, da es Gendatenbank übergreifend ist und von dem Human Genome Organisation (HUGO) Gene No-menclature Committee (HGNC) standardisiert wird. Die Daten aus der HGNC-Datenbank werden in eine eigene MySQL-Datenbank transferiert. Auf Basis dieser Datenbank wird ein Webservice entwickelt, der dann in die SOA der Informationsplattform eingebunden werden kann. Der erstellte Webservice steht zur Abfrage von Genomdaten bereit. Mittels entsprechenden Tests wird die Funktionalität des neuen Services validiert.