004 Informatik
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Aside from hardware, a major component of a Brain Computer Interface is the software that provides the tools for translating raw acquired brain signals into commands to control an application or a device. There’s a range of software, some proprietary, like MATLAB and some free and open source (FOSS), accessible under the GNU General Public License (GNU GPL). OpenViBE is one such freely accessible software. This thesis carries out a functionality and usability test of the platform, looking at its portability, architecture and communication protocols. To investigate the feasibility of reproducing the P300 xDAWN speller BCI presented by OpenViBE, users focused on a character on a 6x6 alphanumeric grid which contained a sequence of random flashes of the rows and columns. Visual stimulus is presented to a user every time the character they are focusing on is highlighted in a row or column. A TMSi analog-to-digital converter was used together with a 32-channel active electrode cap (actiCAP) to record user’s Electroencephalogram (EEG) which was then used in an offline session to train the spatial filter algorithm, and the classifier to identify the P300 evoked potentials, elicited as a user’s reaction to an external stimulus. In an online session, the users tried to spell with the application using the power of their brain signal. Aspects of evoked potentials (EP), both auditory (AEP) and visual (VEP) are further investigated as a validation of results of the P300 speller.
In dieser Arbeit wurde am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg eine Anwendung für das Trainieren von Klassifikatoren, das Klassifizieren und für die Durchführung eines Leave-One-Out-Tests entwickelt. Auf der Grundlage von Methoden aus einem bereits existierenden Programm, das zum automatischen Erkennen von osteolytischen und osteoblastischen Läsionen bei Patienten mit einem multiplen Myelom genutzt wird, wurde eine Benutzeroberfläche implementiert, die das aufwendige und manuelle Anpassen an neue Fragestellungen erleichtern soll. Zusätzlich soll eine Visualisierung von Merkmalen dem Benutzer beim Trainieren eines Klassifikators die Auswahl verdeutlichen und vereinfachen. Damit die Anwendung auch für andere Klassifikationsaufgaben genutzt werden kann, wurde eine Erweiterungsmöglichkeit der grafischen Benutzeroberfläche auf Basis von XML integriert.
In dem transregionalen Sonderforschungsbereich SFB/TRR 77 untersuchen Heidelberger und Hannoveraner Wissenschaftler Entstehungsmechanismen und neue Therapieansätze des Leberzellkarzinoms, einer der tödlichsten Tumorerkrankungen unserer Zeit. Die IT-Plattform Pelican, die ein Teil des Gebiets Z2 ist, soll dem Forschungsverbund die softwaregestütze Analyse und die nachhaltige Bereitstellung von Leberkrebs-Forschungsdaten ermöglichen [Ganzinger et al. 2011]. Ein Teil von Pelican soll eine gemeinsame Informationsplattform anbieten, die die biomedizinischen Daten der verschiedenen medizinischen und biologischen Projekte integriert und den beteiligten Projektgruppen biostatistische Programme und projektübergreifende Auswertungen zur Verfügung stellt. Die Integration von Gewebe-, Molekül-, Genetik- und Klinikdaten in eine gemeinsame Plattform ermöglicht Datenerhaltung und umfassende Analysen. Die integrierte Analyse begegnet durch die Verknüpfung verschiedener Forschungsprojekte des SFB/TRR 77 den Herausforderungen der Multidisziplinarität klinischer Forschung und Genforschung. Mit dem Next-Generation DNA Sequencing ist durch Kostenreduzierung und immenser Zeiteinsparung die DNA Sequenzierung einem breiten Spektrum an Wissenschaftlern zugänglich geworden und hat Kompetenzen zur Sequenzierung von zentralen Stellen in die Hände vieler individueller Forscher gelegt [Shendure and Ji 2008, Ding et al. 2010, Wetterstrand 2011]. Die Kombination dieser hochentwickelten Technologien aus der Gentechnik und rechnerbasierten Werkzeugen erlaubt die Beantwortung biologischer Fragestellungen in erheblich umfangreicherer Art und Weise als dies bisher möglich gewesen ist [Shaer et al. 2013]. Die rasche Entwicklung des Next-Generation Sequencing beinhaltet auch das Konstruieren neuer Ansätze zur bioinformatischen Datenanalyse, ohne die kein Informationsgewinn, wie beispielsweise die Entdeckung von Genvariationen, möglich wäre. Das dabei neu gewonnene Wissen kann zu erheblichen Fortschritten in der Krebsforschung führen, beispielsweise wenn es um das Identifizieren der Genomveränderungen einer Tumorzelle geht [Ding et al. 2010]. Anstatt Sequenzierungen in kleinem Maßstab durchzuführen, können Forscher inzwischen Sequenzierungen in weit umfangreicherem Ausmaß realisieren, in denen Informationen von multiplen Genen und Genomen vermessen, dokumentiert und in Datenbanken gespeichert werden können. Die DNA Sequenzen werden nach der Sequenzierung in einer Kette aus vielen Prozessschritten – eine bioinformatische Pipeline – analysiert und verarbeitet. Zu den Einzelschritte, wie zum Beispiel Alignment oder die Entfernung von Duplikaten, gibt es oftmals viele Alternativen.
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.
Clinical diagnosis ideally relies on quantitative measures of disease. For a number of diseases, diagnostic guidelines require or at least recommend neuroimaging exams to support the clinical findings. As such, there is also an increasing interest to derive quantitative results from magnetic resonance imaging (MRI) examinations, i.e. images providing quantitative T1, T2, T2* tissue parameters. Quantitative MRI protocols, however, often require prohibitive long acquisition times (> 10 minutes), nor standards have been established to regulate and control MRI-based quantification. This work aims at exploring the technical feasibility to accelerate existing MRI acquisition schemes to enable a -3 minutes clinical imaging protocol of quantitative tissue parameters such as T2 and T2* and at identifying technical factors that are key elements to obtain accurate results. In the first part of this thesis, the signal model of an existing quantitative T2-mapping algorithm is expanded to explore the methodology for a broader use including the application to T2* and its use in the presence of imperfect imaging conditions and system related limitations of the acquisition process. The second part of this thesis is dedicated to optimize the iterative mapping algorithm for a robust clinical application including the integration on a clinical MR platform. This translation of technology is a major step to enable and validate such new methodology in a realistic clinical environment. The robustness and accuracy of the developed and implemented model is investigated by comparing with the "gold standard" information from fully sampled phantom and in-vivo MRI data.
Quantitative assessment of Positron Emission Tomography (PET) imaging can be used for diagnosis and staging of tumors and monitoring of response in cancer treatment. In clinical practice, PET analysis is based on normalized indices such as those based on the Standardized Uptake Value (SUV). Although largely evaluated, these indices are considered quite unstable mainly because of the simplicity of their experimental protocol. Development and validation of more sophisticated methods for the purposes of clinical research require a common open platform that can be used both for prototyping and sharing of the analysis methods, and for their evaluation by clinical users. This work was motivated by the lack of such platform for longitudinal quantitative PET analysis. By following a prototype driven software development approach, an open source tool for quantitative analysis of tumor changes based on multi-study PET image data has been implemented. As a platform for this work, 3D Slicer 4, a free open source software application for medical image computing has been chosen. For the analysis and quantification of PET data, the implemented software tool guides the user through a series of workflow steps. In addition to the implementation of a guided workflow, the software was made extensible by integration of interfaces for the enhancement of segmentation and PET quantification algorithms. By offering extensibility, the PET analysis software tool was transformed into a platform suitable for prototyping and development of PET-specific segmentation and quantification methods. The accuracy, efficiency and usability of the platform were evaluated in reproducibility and usability studies. The results achieved in these studies demonstrate that the implemented longitudinal PET analysis software tool fulfills all requirements for the basic quantification of tumors in PET imaging and at the same time provides an efficient and easy to use workflow. Furthermore, it can function as a platform for prototyping of PET-specific segmentation and quantification methods, which in the future can be incorporated in the workflow.
Der Zuwachs medizinischen Wissens ist gewaltig, man spricht von einer Verdopplung in unter 10 Jahren[01], dies macht die Analyse historischer Daten zwingend erforderlich. Um dieses Wissen zu beherrschen werden Datenbanken benötigt, in denen man Krankheits- und Therapieverläufe ablegen kann, um diese dann anschließend unter unterschiedlichsten Anforderungen zu analysieren. Im Falle der Krebstherapie gibt es hierfür sogenannte Krebsregister. Hier werden anonymisierte Daten der Patienten gespeichert, wie zum Beispiel der Verlauf der Krankheit und die Therapie. Ziel ist es, dass alle Krebsfälle in irgendeinem Krebsregister gehalten werden. Dies soll zu einer Verbesserung der medizinischen Leistung am Patienten, sowie der Sicherstellung, dass Patienten überall mit neuesten Therapietechniken und Leistungen versorgt werden, führen. Leider werden die Informationen in den Krebsregistern viel zu wenig genutzt, da viele Ärzte und Wissenschaftler oft nicht Ausreichend vertiefte Kenntnisse in Informationstechnologie und/oder Statistik haben. Diese Tatsache macht es für sie schwierig die riesigen Datenmengen, die vorhanden sind, richtig zu analysieren. Um dieses Problem zu beheben kann man nun in regelmäßigen Abständen einen Statistiker beauftragen, der solche Analysen durchführt. Oft haben Ärzte aber statistisch wenig anspruchsvolle Anfragen oder es fällt ihnen erst auf, nachdem der Statistiker wieder gegangen ist. Solange es also eine solche Schwierigkeit darstellt, die Daten richtig zu analysieren, sind die Krebsregister ein Datenfriedhof, deren riesiges Potential nicht ausgenutzt wird. Dieser Zustand ist sowohl für Patienten, als auch für die Ärzte, nicht zufriedenstellend und bedarf dringend einer Änderung. Die Ziele sind: 1. Eine Analyse einer Software zur statistischen Auswertung von Daten aus einem Krebsregister (OCDM-Software), sowohl im Bezug auf ihre Software-Architektur, als auch auf ihre Funktion. 2. Das Erstellen einer Anforderungsanalyse, welche die Erweiterungen beschreibt, die an der oben erwähnten OCDM-Software vorzunehmen sind. 3. Die Umsetzung dieser Anforderungsanalyse in die bestehende Anwendung. 4. Ein abschließender Systemtest der Anwendung, um einen reibungslosen Ablauf im Klinikalltag zu gewährleisten. Ziel der Erweiterung ist es, den Ärzten die Analyse der gesammelten Patientendaten zum Pankreaskarzinom zu vereinfachen und somit die medizinische Betreuung in der Klinik zu verbessern.
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.
Leberpunktionen sind ein elementares Werkzeug zur Diagnosesicherung von Krebserkrankungen. Zentrale Erfolgsfaktoren sind neben dem Treffen der Zielregion die Vermeidung einer Verletzung von Risikostrukturen sowie eine geringe Eingriffsdauer. Es wurden bereits Navigationslösungen für Ultraschall vorgeschlagen, welche aber aufgrund ihrer Komplexität keine weite Verbreitung in der klinischen Praxis fanden. In dieser Masterarbeit wird auf Basis eines neuen, kompakten elektromagnetischen Feldgenerators ein Verfahren vorgestellt, welches das erste mal eine Ultraschallsonde und einen Feldgenerator zu einer einzigen mobilen Modalität verbindet. Mit dieser Modalität können gleichzeitig Patientenanatomie und Instrumente relativ zueinander erfasst und Ultraschallbilder aufgenommen werden. Um eine wart- und weiterentwickelbare Basis für weitere Eingriffe dieser Art zu schaffen, wurde eine Open-Source Umgebung für navigierte Ultraschallpunktionen in das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) integriert; In diesem Rahmen entstand das Ultraschallmodul MITK-US. In einer Phantomstudie wurde das Gesamtsystem evaluiert und erreichte eine Trefferquote von 92% bei einer mittleren Genauigkeit von 3.1mm (n=24). Diese Ergebnisse bestätigten, dass es sich bei der Methode um einen vielversprechenden Ansatz handelt.
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].
Viele Kinder und Jugendliche in Deutschland leiden unter verschiedenen langwierigen Krankheiten. Die Folge sind oftmals lange Krankenhausaufenthalte. Dadurch werden die Patienten und Schüler aus der Klassengemeinschaft gerissen. Durch die modernen Techniken besteht die Möglichkeit, diese Isolation zu vermindern. Der Begriff „ELearning“ kann mit dieser Problemstellung verknüpft werden. R. Clark und R. Mayer definieren es wie folgt: „We define e-learning as instruction delivered on a digital device such as a computer or mobile device that is intended to support learning.“ [2] Dieser Ansatz zur Problemlösung wird in dieser Thesis verfolgt. Aufgabe ist es, ein bereits bestehendes Projekt zu verbessern. Die Diplomarbeit „Konzeption und prototypische Realisierung eines virtuellen Klassenzimmers für kranke Kinder und Jugendliche“ ist die Grundlage der vorliegenden Arbeit und auch des bestehenden Projektes. Es wurde dort auf Standardtechnik zurückgegriffen, die keine befriedigende Qualität der Übertragung bot. Da das Projekt weiterverfolgt und weiterentwickelt werden soll, muss sich die Qualität der Übertragung verbessern.
Mit zunehmender Anzahl von Smartphones1 und Tablets2 steigt heutzutage auch die Bedeutung mobiler Anwendungen ständig. Die „kleinen“ Anwendungen können immer mehr Aufgaben übernehmen und können durch den Einsatz auf mobilen Geräten sehr flexibel eingesetzt werden. Aus diesem Grund entstand das vom US-Militär geförderte internationale Projekt MoLE3 (Mobile Learning Environment). Die Hochschule Heilbronn ist durch ihr Forschungslabor „e-Learning in Medicine“ des CeLTech4 (Centre for e-Learning Technology) an diesem Projekt beteiligt. Das Ziel des MoLE Projekts ist es, die Telekommunikationsinfrastruktur und die mobilen Geräte wirksam einzusetzen, um Wissen und Ressourcen einfacher miteinander zu teilen. Dazu wurde die „Global MedAid App“ entwickelt, die sowohl auf iOS5 als auch auf Android6 Geräten läuft. Die plattformübergreifende Open-Source7 App ist erweiterbar und beinhaltet eine Schnittstelle zu Lernplattformen.
Cytoscape is an open source platform for complex network analysis and visualisation. The Pathway Interaction Database (PID) is a highly structured, curated collection of information about known biomolecular interactions and key cellular processes assembled into signalling pathways. Despite the obvious potential and advantageous usage of both tool (Cytoscape) and information source (PID), there has been no conclusive effort to merge and synergise them. This project aims to make use of the open source characteristics of Cytoscape and optimally visualise the biomolecular interactions found in the PID. This is made possible by the development of a plugin which imports a user-selected pathway file, converts it into a Cytoscape-readable file, and then visualises it. Finally, the user has options to further optimise the pathway by the use of a filter (Barcode – Affymetrix) that removes nodes from the network which are lowly expressed in the Affymetrix microarray data. The user then obtains visual results in a matter of seconds. Additionally, the process of subgraphing nodes through the shortest path method could be applied to the network. This can further assist the user in identifying the molecular pathways of the nodes of interest, a useful feature in network analysis.
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].
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.
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.
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.
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.
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].