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In this bachelor thesis, different models for predicting the influenza virus are
examined in more detail.
The focus is on epidemiological compartmental models, as well as on different
Machine Learning approaches.
In particular, the basics chapter presents the SIR model and its various extensions.
Furthermore, Deep Learning and Social Network approaches are
investigated and the applied methods of a selected article are analysed in more
detail.
The practical part of this work consists in the implementation of a Multiple
Linear Regression model and an Artificial Neural Network. For the development
of both models the programming language Python was chosen using the
Deep Learning Framework Keras.
Tests were performed with real data from the Réseau Sentinelles, a French
organisation for monitoring national health.
The results of the tests show that the Neural Network is able to make better
predictions than the Multiple Linear Regression model.
The discussion shows ideas for improving influenza prediction including the
establishment of a worldwide collaboration between the surveillance centres as
well as the consolidation of historical data with real-time social media data.
Therefore, this work consists of a state-of-the art of models regarding the
spread of influenza virus, the development and comparison of several models
programmed in Python, evaluated on real data.
Alzheimer’s Disease affects millions of people worldwide, but till today, the gold standard
for definitive diagnosis of this disease is a biopsy. Nevertheless, with the progress
of the disease, a volume loss in the Hippocampus can be observed. Therefore, good
segmentation methods are crucial to facilitate quantification of this loss.
The focus of this work is on the development of a Machine Learning algorithm, more
precisely a Generative Adversarial Network, for the automated segmentation of the
human Hippocampus and its substructures in Magnetic Resonance Images. In particular,
the task is to determine if the integration of a pre-trained network that generates
segmentations into a Generative Adversarial Network scheme can improve generated
segmentations. In this context, a segmentation network in form of a U-net corresponds
to the generator. The discriminator is developed separately and merged in a second
step with the generator for combined training.
With a literature review regarding the automated segmentation of the Hippocampus,
current methods in this field and their medical and technological basics were identified.
The datasets were preprocessed to make them suitable for the use in a neural
network. In the training process, the generator was trained first until convergence.
Then, the Generative Adversarial Network including the pre-trained generator was
trained. The outcomes were evaluated via cross-validation in two different datasets
(Kulaga-Yoskovitz and Winterburn). The Generative Adversarial Network scheme
was tested regarding different architectural and training aspects, including the usage
of skip-connections and a combined loss function.
The best results were achieved in the Kulaga-Yoskovitz dataset with a Dice coefficient
of 90.84 % after the combined training of generator and discriminator with a joined
loss function. This improves the current state of the art method in the same task and
dataset with a Dice index of 88.79 % by Romero [Rom17]. Except of two cases in the
Winterburn dataset, the proposed combined method could always improve the Dice
results after the training of only the generator, even though only by a small amount.
Virtuelle und reale Objekte als natürliche Bewegungsgrenzen in der Virtual Reality Exposure Therapy
(2019)
Zur Behandlung von Angststörungen – welche mit zu den häufigsten psychischen Erkrankungen in Deutschland gehören – bietet die klassische Expositionstherapie gute Erfolgsaussichten [1]. In den letzten Jahren entwickelte sich die Virtual Reality Exposure Therapy (VRET), welche eine interessante Alternative darstellt. Eine Studie zeigte 2013 die Effektivität einer VRET [2]. Problematisch ist allerdings die Lokomotion in psychotherapeutischen Praxen mit geringem Raumangebot. Gängige Sicherheitssysteme zur Kollisionsvermeidung wie Lighthouse‘s Chaperone [3] [4] oder Occulus Guardian [5] zeigen bei Annäherung an die Grenzen des sicheren Bereiches eine auffällige optische Warnung an. Dies kann jedoch bei den Benutzern zu unerwünschten Präsenzeinbrüchen (breaks in presence) führen.
Simeone et al. [6] konnten nachweisen, dass in einer virtuellen Umgebung rein virtuelle Gegenstände oder Wände von den Benutzern als real wahrgenommen und umgangen werden. Dieser Effekt liess sich durch zusätzliche reale Gegenstände im Raum noch verstärken.
In dieser Masterarbeit wurde untersucht, ob sich die Ergebnisse von Simeone et al. [6] auch auf die Anwendung der VRET übertragen lassen.
Dazu wurde eine Studie mit 2 Gruppen zu je 12 Probanden durchgeführt. Alle hielten 2 Vorträge in einer virtuellen Umgebung, je einen Vortrag mit Avatar und einen ohne. Während eine Gruppe sich in einer virtuellen Umgebung mit ausschliesslich virtuellen Objekten bewegte, waren in der anderen Gruppe zusätzlich reale Gegenstände vorhanden.
In der vorliegenden Masterarbeit konnte gezeigt werden, dass die Ergebnisse von Simeone et al. [6] auch für VRET Anwendungen gültig sind. Virtuelle Objekte werden auch von Patienten eines VRET Systems als Begrenzungen akzeptiert. Zudem lassen sich physische Objekte in die virtuelle Umgebung integrieren, ohne dass es zu Kollisionen mit den Benutzern kommt oder die Benutzer eine erhöhte Angst vor Kollisionen haben. Obwohl das Vorhandensein eines Avatars in der durchgeführten Studie keinen Einfluss auf die Ergebnisse hatte, wünschen sich die Benutzer einen Avatar in der VR.
Der sichere Aufenthaltsbereich kann also bereits in der virtuellen Umgebung durch virtuelle Objekte abgegrenzt werden, wodurch - zugunsten der Vermeidung von Präsenzeinbrüchen - auf ein System wie Lighthouse`s Chaperone [3] [4] verzichtet werden kann. Ausserdem müssen reale Gegenstände nicht aus dem Bewegungsbereich der Benutzer ausgeschlossen werden, sondern lassen sich in die virtuelle Umgebung integrieren. Dies stellt eine praktikable Möglichkeit dar, den für VRET nutzbaren Raum in psychotherapeutischen Einrichtungen zu optimieren. Somit stellt die VRET eine echte Alternative zur klassischen Expositionstherapie dar.
Medical imaging produces many images every day in clinical routine. Keeping up with the
daily image analysis task and this vast amount of data is quite a challenge for radiologists.
However, these analysis tasks can be automated with well-proven automatic segmentation
methods. Segmentation reviewing of an expert is necessary because learningbased
automatic segmentation methods may not perform well on exceptional image
data. Creating valid segmentations by reviewing them also improve the learning-based
methods.
Combining established standards with modern technologies creates a flexible environment
to efficiently evaluate multiple segmentation algorithm outputs based on different metrics
and visualizations and report these analysis results back to a clinical system environment.
The presented software system can inspect such quantitative results in a fast and intuitive
way, potentially improving the daily repetitive segmentation review and rework of a
research radiologist. The presented system is designed to be integrated into a virtual
distributed computing environment with other systems and analysis methods. Critical
factors for this particular environment are the handling of many patient data and routine
automated analysis with state of the art technology.
First experiments show that the time to review automatic segmentation results can be
roughly divided in half while the confidence of the radiologist is enhanced. The system
is also able to highlight individual slices which are essential for the expert’s review
decision. For this highlighting, different metric scores are compared and evaluated.
Aufgrund der unterschiedlichen Wiederbelebungsabläufe zwischen Erwachsenen
und Kindern, müssen bei der Reanimation eines Kindes andere Behandlungsmaßnahmen
durchgeführt werden. So müssen z.B. Medikamente anders dosiert werden.
Hinzu kommt, dass eine Reanimation an einem Kind nur selten durchgeführt wird.
Dadurch sind Mediziner mit einer Wiederbelebungsmaßnahmen an Kindern aufgrund
mangelnden Routine unsicher bzw. führen falsche Behandlungsmaßnahmen
durch. Zwar sind bereits Leitlinien in digitaler Ausführung vorhanden, jedoch
werden diese in einer für eine Reanimation ungeeigneten Form ausgegeben und
können so nur schlecht in einer Wiederbelebungsmaßnahme genutzt werden. Um
Behandlungsfehler zu minimieren wird in dieser Arbeit untersucht, ob eine Datenbrille
zur Darstellung der Leitlinien verwendet werden und der Mediziner diese
mittels Sprachkommandos steuern kann. Um die Qualität der Sprachsteuerung im
Umgang mit den Leitlinien festzustellen, wurde eine Evaluation dieser durchgeführt.
Dafür wurden die Anwendung mit zehn Personen getestet. Diese ergab, dass
die Nutzung der Sprachsteuerung durch Auswahl geeigneter Sprachkommandos
sowohl bei Zimmerlautstärke, als auch bei Straßenlärm möglich war. Somit ist die
Steuerung einer Datenbrille mit Sprachkommandos in einer Reanimation denkbar,
um den Mediziner durch Informationen zu unterstützen .
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist ein Konzept zum Lehren von Ontologie in der Informatik, des Ontologiemanagementsystems Protégé und des Wissensverwal-tungssytems ProKEt. Dies geschieht in Form von Präsentationen, welche mit Hilfe von PowerPoint erstellt wurden. Dabei wird auf die Installation, die Basics, Kernkonzepte und die Teilwissensbasen im Detail eingegangen. Diese Präsentationen sollen ein alter-natives Konzept für den Unterricht darstellen, um die Lernenden aktiv zu beteiligen, und stellen ein Angebot zum Lehren der entsprechenden Thematiken dar. Zur Überprüfung der Effizienz wird eine Evaluation durchgeführt.
Die Online-Enzyklopädie Wikipedia kann für die Analyse der Beziehungen zwischen
Konzepten als wertvolle Datenquelle dienen. Aus ihren klar deffinierten Strukturen,
wie z.B. der baumartigen Kategorisierung, Weiterleitungen, Infoboxen und Links zwischen
Artikeln ergibt sich die Möglichkeit, ausgehend von einem bestimmten Konzept
eine Fülle enzyklopädischen Wissens zu extrahieren, das für viele Anwendungszwecke
in der medizinischen Informatik genutzt werden kann. Trotz der einfachen Verfügbarkeit
von Wikipedia-MySQL-Backups ist es weder besonders intuitiv noch effizient,
diese Beziehungen direkt aus diesen relationalen Datenbanken abzuleiten. Stattdessen
wäre ein weitaus intuitiverer Ansatz für die Datenanalyse, die genannten Strukturen
und ihre Beziehungen zueinander als Knoten und Kanten in einem Graphen abzubilden.
Ausgehend von einem bestehenden Wikipedia-Graph-API zielte diese Arbeit
darauf ab, ein effizientes System zu entwickeln, das Wikipediastrukturen aus einem
MySQL-Backup extrahiert, diese verarbeitet und in eine Graphdatenbank speichert.
Eine Analyse von Graphdatenbank-Managementsystemen im Rahmen dieser Arbeit
ergab, dass Neo4j für diesen Anwendungszweck optimal geeignet ist, da seine Anfragesprache
Cypher eine intuitive Möglichkeit darstellt, Graphdaten zu analysieren. Das
Ergebnis dieser Arbeit ist NeoWiki, ein System, das sowohl eine Möglichkeit zur Generierung
von strukturellen Wikipedia-Graphen bietet als auch als Java Library die
Arbeit mit den erstellten Graph-Entitäten als Java-Objekten unterstützt. Obgleich
derzeit noch Raum für Verbesserungen hinsichtlich der Performance bei der Graphgenerierung
besteht, stellt NeoWiki doch bereits jetzt ein Tool zur intuitiven Analyse
von Wikipedia-Daten dar.
Konzeption und Entwicklung einer robotergestützten und ultraschallbasierten Lokalisationskontrolle
(2018)
Mit Hilfe der Image Guided Therapy wird versucht die Bestrahlung von Tumoren mittels
Bildgebung zu verbessern und die Nebenwirkungen durch die Bestrahlung für den
Patienten zu minimieren. Diese Arbeit verfolgt den Ansatz Ultraschall als echtzeitfähige
Bildverarbeitungsmodalität zu nutzen und darüber eine Lokalisationskontrolle
von Tumoren während der Bestrahlung zu ermöglichen.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung und Implementierung eines Gesamtkonzeptes
zur ultraschallbasierten und robotergestützten Lokalisationskontrolle. Ergebnis der
Arbeit ist eine auf dem medizinischen Bildverarbeitungsprogramm MITK basierte Applikation.
Diese erlaubt es ein 2D Ultraschallbild über ein Tracking-System oder den
Roboter zu referenzieren und mit registrierten Planungsdaten überlagert darzustellen.
Die Darstellung ist dabei in quasi Echtzeit sowohl in 2D als auch in 3D möglich. Zur
Registrierung wurde ein optisches Tracking-System verwendet, welches über einen eigens
neu entwickelten Filter mit dem Roboter verknüpft werden kann. Weiter lässt
sich aus der Applikation heraus der Roboter steuern und es können automatisierte
Scanverfahren genutzt werden, um mit Hilfe eines 2D Ultraschallkopfes ein 3D Ultraschallbild
zu erstellen. Die Anwendung knüpft an bestehenden Funktionen an und
erlaubt es künftigen Nutzern die neu erstellten Komponenten auch getrennt voneinander
weiter zu verwenden. Dazu gehören Filter für die Zuordnung der Ultraschallbilder,
sowie ein Filter zum Kombinieren von verschiedenen Tracking-Systemen, als auch die
Möglichkeit den Roboter zu nutzen.
Dynamische Feldschwächung bei am einphasigen Netz betriebenen EC-Motoren mit schlankem Zwischenkreis
(2017)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Betrieb von einphasig gespeisten ECLüftermotoren
mit schlankem Zwischenkreis. Beim einphasigen Industrienetz besteht das
Problem, dass im Lüftermotor aufgrund der bis auf null Volt pulsierenden Zwischenkreisspannung
ein Luftspaltdrehmoment mit hohem Anteil an Oberschwingungen auftritt. Um
dies zu vermeiden, müssen in der Praxis diskrete Speicherelemente wie
Elektrolytkondensatoren und Eisenkerndrosseln als Energiespeicher in den Zwischenkreis
des Umrichters eingebaut werden. In der vorliegenden Arbeit wird ein neuartiges Verfahren
vorgestellt, welches ein nahezu konstantes Luftspaltdrehmoment bei einphasig gespeisten
EC-Lüftermotoren mit schlankem Zwischenkreis gewährleistet. Mit dem Verfahren, der so
genannten dynamischen Feldschwächung, können die bislang erforderlichen Energiespeicher
wie Spulen und Elektrolytkondensatoren ersetzt werden.
Zur Herleitung des Verfahrens der dynamischen Feldschwächung sind auf der Basis eines
sättigungsfrei und damit linear arbeitenden Lüftermotors die notwendigen mathematischen
Grundgleichungen entwickelt worden. Der Ansatz eines sättigungsfrei arbeitenden
Lüftermotors erlaubt die einfache Umsetzung einer Konstruktionsvorschrift für einen speziell
auf das Verfahren abgestimmten Motor auf Basis der regelungstechnisch relevanten
Motorparameter. Mithilfe eines nichtlinearen Kalman-Filters zur automatischen Bestimmung
der regelungstechnischen Motorparameter wird dann der gebaute sättigungsfrei arbeitende
Lüftermotor auf einem Prüfstand vermessen. Dabei hat sich gezeigt, dass das Verfahren der
dynamischen Feldschwächung eine gute Übereinstimmung zwischen den analytischen und
den simulierten Ergebnissen liefert.
Das Verfahren der dynamischen Feldschwächung kommt bei einer mittleren Motorleistung
von etwa P123 = 200 W und einem Wirkungsgrad von ca. η = 80 % mit einer sehr kleinen
Zwischenkreiskapazität von Czk = 14 μF aus. Im Vergleich dazu benötigt ein Serienlüftermotor
eine Zwischenkreiskapazität von Czk = 204 μF.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war es, ein Programm zu entwickeln, welches die doppelte
Lichtbrechung und die Reflexion eines Laserstrahls berechnen kann. Hierbei wird zuerst auf
die physikalischen Grundlagen eingegangen. Anschließend wird das dazu verwendete Programm
mit dem Algorithmus inklusive den Berechnungen vorgestellt. Das Programm kann
die doppelte Lichtbrechung und auch die Reflexion eines Laserstrahls berechnen und zusätzlich
bestimmen, ob der Laserstrahl gebrochen oder total reflektiert wird. Die Prüfung dafür,
erfolgt über den Größenvergleich zwischen dem Einfallswinkel und dem kritischen Winkel.
Der Algorithmus ist für beliebige Laserstrahlen unter Berücksichtigung der Brechungsindexe
geeignet.