004 Informatik
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Im Bereich der Krebsdiagnose und -therapie gewinnen neue minimalinvasive Verfahren zunehmend an Bedeutung. Beispiele hierfür sind Nadelpunktionen, bei denen zur Diagnose eine Gewebsprobe entnommen (Biopsie) oder durch Zerstörung des Gewebes im Bereich der Nadelspitze eine Krebserkrankung therapiert wird (Ablation). Eine zentrale Herausforderung hierbei ist die genaue Platzierung der Nadel. Am deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) wurde ein computergestütztes Navigationssystem für Nadelinsertionen entwickelt, das sich im in-vivo Versuch als höchst akkurat zeigte. Trotz der vielversprechenden Ergebnisse kam das System bisher jedoch nicht am Patienten zum Einsatz. Dies ist unter anderem auf die schwierige Integration des Systems in den klinischen Workflow und die erhöhte Invasivität zurückzuführen. Vor diesem Hintergrund war das Ziel dieser Arbeit zum einen die Entwicklung einer flexiblen, erweiterbare Software für die navigierte Weichgewebepunktion, zum anderen die Weiterentwicklung des Navigationssystems durch die Einbindung eines neuen Feldgenerators für das elektromagnetische Trackingsystem NDI Aurora. Die Implementierung der Software erfolgte aufbauend auf der Bibliothek MITK und dem enthaltenen Modul MITK-IGT. Dabei wurde ein komponentenweiser Aufbau umgesetzt, welcher einen einfachen Austausch oder Erweiterungen der einzelnen Komponenten ermöglicht. Des Weiteren wurde der neue Feldgenerator bezüglich Genauigkeit und Präzision in der Einsatzumgebung evaluiert und es erfolgte ein Test des Navigationssystems unter klinischen Bedingungen. Abschließend kann festgestellt werden, dass durch die gezeigte Flexibilität und Erweiterbarkeit der entwickelten Software zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterentwicklung offen stehen. Bezüglich des Feldgenerators zeigte sich das vielversprechende Potential dieses Geräts für die Weiterentwicklung medizinischer Navigationssysteme.
Diese Arbeit entwirft und implementiert ein neues Modul, das den Arzt bei der Arztbriefschreibung am Ende des Behandlungsprozesses unterstützt. Das Modul Arztbriefgenerierung in ENTstatistics erlaubt es dem Arzt als Anwender, per Mausklick aus den strukturierten Daten Text zu generieren und diese in einem Arztbrief darzustellen. Dazu kann er Vorlagen mit flexiblem Inhalt definieren und in diese je nach Empfänger andere Informationen einfließen lassen. Sowohl Vorlage als auch Brief können in einem WYSIWYG-Editor bearbeitet werden. Der Arztbrief wird intern als HL7-CDA-Dokument hinterlegt, einem standardisierten XML-Format für Arztbriefe. Außerdem kann er in die Formate PDF und RTF transformiert werden, falls andere Programme den CDA-Standard noch nicht unterstützen.
This thesis presents a photmetric stereo method based on the work of Schulze [35], who in turn extended the research of Schroeder et al. [33,34] In this approach, three different lightings are obtained by illuminating the object by three colored light sources (red, green and blue). A video of the subject is captured from the front, the back and the side. The single frames are then extracted from the viedo, which are used for the 3D reconstruction of the subject. The aim of this work was to improve the presented method of Schulze with real patient subjects by getting a better sphere calibration and changing some parameters in the patient processing. As the graphical interface was implemented for persons with a technical background, it has been changed to become also more convenient to use for non-technically oriented staff
Access, Handling and Visualization Tools for Multiple Data Types for Breast Cancer Decision Support
(2011)
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among U.S women, besides skin cancer. More than 1 in 4 cancers among women are breast cancer. And though death rates have been decreasing since 1990, about 40,170 women in the U.S. were expected to die in 2009 from breast cancer. The progress of molecular profiling, in the last decade has revolutionized the understanding of cancer, but also introduced more complexity with new data such as gene expression, copy number variation, mutations and DNA methylation. These new data open up the possibility of differential diagnosis, much more precise prognosis as well as prediction of therapy response than any of the diagnostic tools that are available in the current practice. Additionally, epidemiological databases store clinically relevant information on hundreds of thousands of patients. However, with the abundance of all this information, clinicians will need new tools to access and visualize such data and use the information gained to treat new patients. The general problem will be to access, filter and analyze the data and then visualize them in a clinical context. This data ranges from clinico-pathological information, to molecular profiles from highthroughput genomic measurements and imaging data. Furthermore, data from patient populations is aggregated on epidemiological level and can be found under numerous clinical studies.
Heutzutage ist es für Unternehmen immer wichtiger, dass man in kürzester Zeit die richtigen Informationen erhalten kann, um Entscheidungsprozesse optimal bilden zu können. Die Informationstechnologie lässt sich zurzeit in der Welt weit und breit nutzen. Sie kann nicht nur den Daten sammeln und austauschen, sondern auch kann die Informationen systematisch und rapid verarbeiten, verwalten, analysieren und interpretieren. Die wachsende Datenmenge und Komplexitat erfordert immer stärker Analyseinstrumente gewinnen an Bedeutung. In großen Unternehmen Umgebungen stoßen einfache Abfrage Werkzeuge für den Datenzugriff schnell an die Grenzen ihre Leistungsfähigkeit und der Performance-Gewinn wird auch zum zentralen Thema. Aus diesen Gründen wird das Unternehmen T-Mobile den Analysewerkzeuge, den sogenannten OLAP (Online Analytical Processing)-Tools, einsetzen, um die Daten in sogenannten mehrdimensionalen Tabellenstrukturen flexibel und schnell analysieren bzw. auswerten zu können. Ein weiterer Punkt warum das Analysieren der Call Daten interessant sein könnte ist das Überwachen von Fehlern. Durch diese Technologie kann die Lösungsqualität hinsichtlich der zu verarbeitenden Komplexität erhöht werden. Als Grundlage für die OLAP Anfragen wurde zunächst ein Data Warehouse aufgebaut, in dem die Daten aus dem Quellsystem integriert und strukturiert bereitgestellt werden. Des weiteren ist zu erstellen, in wie weit der Einsatz von Reporting-Tools und zusätzlicher OLAP-Werkzeuge, um die gewünschten Berichtsfunktionalitäten zu ermöglichen. Diese Funktionalitäten sollen Schließlich in geeigneter Weise umgesetzt und bereitgestellt werden. Dabei sind die Anforderungen der Mitarbeiter und damit der Benutzer des Systems und die Rahmenbedingungen der Firma T-Mobile, z.B. bezüglich Auswahl der Software, zu berücksichtigen.
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.
Mit der Entdeckung der Röntgenstrahlen im Jahre 1895 begründete Wilhelm Conrad Röntgen die medizinische Bildgebung. Diese ermöglichte erstmals, zu diagnostischen oder therapeutischen Zwecken einen Blick in das Innere des Menschen zu werfen, ohne dass sich dieser einer unter Umständen riskanten Operation unterziehen musste. Die Röntgentechnik gestattet allerdings nur die Projektion anatomischer Strukturen auf ein zweidimensionales Bild. Erst die Erweiterung der Bildgebung auf tomographische Verfahren, wie der Computer und Magnetresonanztomographie, erlaubte es, kontrastreiche, überlagerungsfreie 3D Schichtbilder zu erzeugen [13, S. 1]. Weitere Unterstützung hat die medizinische Bildgebung durch die Computertechnik erfahren, die eine digitale Nachbearbeitung der Bilder oder oft auch eine umfassende Bildanalyse ermöglicht. Im Zuge der technischen Weiterentwicklung kommen immer leistungsfähigere Computer zum Einsatz. Daher ist es nicht verwunderlich, dass medizinische Bilder heute hauptsächlich digital gespeichert, verschickt und bearbeitet werden. Auch entwickeln sich die bildgebenden Modalitäten weiter, was zu immer höher aufgelösten Bildern führt, in denen immer feinere Strukturen erkennbar sind. Simultan bedeutet das, dass für immer größere Datenmengen eine digitale Bearbeitung am Computer bewerkstelligt werden muss. Es ist deshalb ein zentrales Anliegen, effziente bildverarbeitende Algorithmen zu entwickeln.
Bevor eine neue Therapie zur Medikation zugelassen wird, muss sie in einer klinischen Studie ihren Nutzen beweisen. Da heutzutage die besten Ergebnisse bei solchen Fragestellungen aus randomisierten klinischen Studien kommen, ist eine gute Randomisationssoftware für den Ablauf der Studie von einer großen Bedeutung. In Abhängigkeit von dem Studienaufbau wird ein geeigneter Randomisationsalgorithmus für die Zuweisung der Studienteilnehmer zu den Therapien gewählt. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine schon bestehende Open Source Software RANDI2 zu analysieren und um ein weiteres Randomisationsverfahren zu erweitern. Dieses Verfahren soll zu der Familie der response-adaptiven Randomisationsverfahren gehören. Im Weiteren werden unterschiedliche Randomisationsalgorithmen mit jeweiligen Vorteilen, Nachteilen und Funktionsweisen vorgestellt. Nachdem ein passendes Verfahren gefunden wird, werden die Möglichkeiten untersucht, ihn in schon vorhandene Software zu implementieren. Anschließend wird die Implementierung gemacht und das Ergebnis getestet. Nach der Erweiterung von RANDI2 soll bei einer response-adaptiven Studie schon während des Ablaufs festgestellt werden können, welche Therapie bessere Ergebnisse erzielt. Mit dieser Kenntnis können mehr Patienten während der Studie eine bessere Behandlung bekommen und früher von dem Nutzen profitieren.
Mobile-Anwendungen nehmen eine zentrale Rolle in der IT-Branche ein und gewinnen zunehmend an Bedeutung. Unzählige Softwarelösungen, wie beispielsweise in den Bereichen Schulung, Banking, Navigation oder Logistik, stehen den privaten und kommerziellen Nutzern als Mobile-Anwendung zur Verfügung. An der Hochschule Heilbronn steht derzeit das Stundenplan-System „SPlan“ zur Verfügung, welches den Studierenden, Mitarbeitern und Dozenten einer Suchanfrage nach Stundenpläne und dem Raumbelegungspläne des jeweiligen Semesters ermöglicht. Für eine benutzerfreundlichere und effektivere Nutzung dieses Stundenplan-Systems entstand die Idee, dieses System im Rahmen meiner Diplomarbeit als Mobile-Anwendung bereit zu stellen. Das für diese Diplomarbeit konkretisierte Ziel ist nun, das Stundenplan-System „SPlan“ in eine Mobile-Anwendung, basierend auf dem Android-Betriebssystem, umzusetzen. Mithilfe der mobilen-Anwendung kann der Anwender die Stundepläne des betreffenden Semesters mit den entsprechenden Studiengängen und die jeweils zugehörigen Studentengruppen anzeigen lassen. Genauso können für den Raumbelegungspläne des betreffenden Semesters, die Standorte und die jeweils zugehörigen Räume definiert werden. Optional bietet sich die Möglichkeit, Einzelbuchungen und Blockveranstaltungen der beiden Suchanfragen anzeigen zu lassen. Außerdem werden die Suchanfragen automatisch anhand der gewählten benutzer-spezifischen Eingaben als Profil in der Anwendung gespeichert. Somit lässt sich die Anwendung personalisieren.
Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse der Secondary Use Systeme der Vanderbilt Universität, Nashville Tennessee (USA), und einem anknüpfenden Vergleich mit deutschen Konzepten und unter Berücksichtigung der deutschen Gesetzeslage. Dabei wurden, auf Basis einer vor Ort durchgeführten Analyse, wichtige Prozesse modelliert und im Anschluss mit den Datenschutzkonzepten der Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF) verglichen. Weiterhin wurde darauf eingegangen, inwiefern eine Übertragung der Prozesse und Methoden mit dem deutschen Datenschutz vereinbar wäre. Die Bewertung der Ergebnisse zeigt, dass ein Großteil der zugrundeliegenden Prozesse in Vanderbilt auf Deutschland übertragen werden können, jedoch bei gewissen Methoden andere Ansätze gewählt werden müssen. Es wird ebenfalls hervorgehoben, dass es trotz Schutzmaßnahmen und -mechanismen Risiken für die Privatsphäre gibt.