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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.
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].
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.
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.
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.
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.
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.