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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.
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.
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.
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.
Behandlungen von Tumoren zielen in erster Linie auf eine Verlängerung der Überlebenszeit des Patienten ab. Es ist für Ärzte eine Hilfe, wenn zu Beginn der Behandlung die voraussichtliche Überlebenszeit abgeschätzt werden kann. Dies geschieht aktuell oftmals mit Hilfe einer manuellen Einteilung in Risikoklassen. Für diese sind aus Erfahrungswerten typische Überlebenszeiten bekannt. In Zeiten der zunehmenden Digitalisierung ist es nur logisch den Versuch zu starten, die Klassifizierung automatisch vorzunehmen. In dieser explorativen Grundlagenarbeit werden zwei Data Mining–Verfahren — namentlich „naiver Bayes Klassifikator“ und „k–means Clustering“ — auf ihre Fähigkeit bezüglich der Überlebenszeitprognose hin untersucht. Dazu werden verschiedene Feature Selection Verfahren (Information Gain, Expertenselektion, Forward Selection, Backward Elimination und No Selection) getestet. Nach dem k–means Clustering können Kaplan–Meier–Kurven der einzelnen Cluster gezeichnet werden. Aus diesen kann eine Prognose der Überlebenszeit abgelesen werden. Der naive Bayes Klassifikator errechnet nach einer (äquifrequenten oder äquidistanten) Diskretisierung der Überlebenszeit für jeden Patienten individuell eine Überlebens–Wahrscheinlichkeits Verteilung. Das Training der Data Mining–Verfahren erfolgte auf der Basis von Datensätzen kolorektaler Tumorpatienten des Tumorregisters des Tumorzentrums Heilbronn–Franken.
This thesis examines the new major concepts for communicating radiotherapy-related data with DICOM, introduced in Supplement 147. As the existing DICOM information objects, used to transfer radiotherapy-related information, are mostly overloaded and static, new concepts to describe this data are developed at the moment in Supplement 147. These concepts facilitate a more convenient representation of new treatment devices and treatment techniques in DICOM and solve other issues with first-generation DICOM RT objects. Hence Supplement 147 is replacing the entire working concept strategy for a complete domain, and the supplement itself is extensive in comparison to other supplements, an overview whether all these concepts work together just by examining them on a drawing board is hardly possible. Therefore, this thesis investigates the information separation into different Information Object Definitions (IODs), the new radiation prescription object and the new concept to enable abstract access to volumetric objects, which are considered to be the major conceptual changes.
Die chronisch-obstruktive Lungenerkrankung (COPD) schränkt in ihren letzten Stadien die Lebensqualität der Patienten schwerwiegend ein und die einhergehenden Verschlechterungen des Gesundheitszustandes (Exazerbationen) können zum Tode führen. Für die Versorgung von COPD-Patienten im häuslichen Umfeld und Unterstützung im Alltag existieren bereits mobile und technische Geräte. Um eine weitergehende Unterstützung bedarfsgerecht zu planen, müssen Bedürfnisse der Patienten ermittelt und bereits existierende Lösungen zur COPD im Bereich Ambient Assisted Living (AAL) untersucht werden. Daraus können Anforderungen an eine elektronische Gesundheitsakte (eGA) zur Unterstützung von COPD-Patienten abgeleitet werden. Zur Ermittlung der Bedürfnisse wurden Vorgespräche mit COPD-Patienten geführt um einen Interviewleitfaden entwickeln zu können. Der Interviewleitfaden war Grundlage für semi-strukturierte Interviews mit Patienten der Medizinischen Klinik V des Universitätsklinikums des Saarlandes, die an den Untersuchungstagen zu einem Interview bereit waren. Insgesamt wurden zehn Patienten interviewt, zwei Frauen und acht Männer. Anhand der Ergebnisse aus den Interviews konnten wesentliche Bedürfnisse der COPD-Patienten ermittelt werden. Diese sind: Dauerhafter Erhalt von Informationen über die COPD; Kontakt zu Bekannten, Verwandten, Freunden und anderen COPD-Patienten; Mehr nichtmedikamentöse Behandlung; Sofortiger Einblick in die persönlichen medizinischen Daten. Sehr wichtig ist den COPD-Patienten auch, dass sie selbstständig Alltagstätigkeiten meistern können, beziehungsweise Unterstützung bei der Durchführung erhalten und sich in den eigenen vier Wänden sicher fühlen.
Augmented Reality Anwendungen können in der Medizin Eingriffe erleichtern, beispielsweise durch intraoperative Projektion von Zugangswegen oder Tumo-ren und Risikostrukturen auf den Patienten. Gründe, weshalb die Verwendung von Augmented Reality noch keinen Einzug in den Operationssaal gefunden hat, sind unter anderem eine erschwerte Tiefenwahrnehmung der virtuellen Objekte in der echten Szene und fehlende Möglichkeiten, um die Fülle der zusätzlich visualisierten Objekte zu kontrollieren. Diesen Hindernissen entgegenzutreten ist das Ziel dieser Arbeit. Weiterhin gehört eine echtzeitfähige Implementierung zu den Anforderungen dieser Arbeit, um die Visualisierung im Rahmen eines Projektes zu nutzen, welches Augmented Reality auf mobilen Geräten direkt am Patienten zeigt. Um diese Ziele zu erreichen, wurde zunächst eine Texturprojektion kombiniert mit einem selbstentwickelten Grafikkartenprogramm realisiert, um dem Betrachter die Orientierung innerhalb der Augmented Reality Szene zu erleichtern und die Berechnung der perspektivischen Projektion der Textur zugleich effizient zu halten. Um die Tiefenwahrnehmung in der Szene zu verbessern, wurde ein weiteres Grafikkartenprogramm entwickelt, welches in eine gegebene Oberfläche eine Öffnung zeichnet, durch welche der Betrachter in das Innere des Patienten blicken kann. Weiterhin wurde ein Konzept umgesetzt, mit dessen Hilfe die Anzahl an abgebildeten Objekten in der Augmented Reality Szene gesteuert werden kann. Dieses Konzept dient außerdem der Untergliederung von Objekten in verschiedene Familien, für die dann unterschiedliche Darstellungen umgesetzt werden können. Ergebnis ist sowohl eine sichtbar verbesserte Tiefenwahrnehmung als auch ein Konzept zur Kontrolle der Fülle an abgebildeten Informationen in einer echtzeitfähigen Implementierung.
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.
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.
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.
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.
Es ist bekannt, dass Sport wichtig für unser Wohlbefinden ist. Darüber hinaus ist körperliche Aktivität gesundheitsfördernd. Bei fast allen kardiovaskulären Erkrankungen wird ergänzend zur medikamentösen Behandlung ein Gehtraining verschrieben („Sport auf Rezept“). Bedauerlicherweise wird Sport in der heutigen Gesellschaft viel zu sehr vernachlässigt. Ein konsequentes Gehtraining ist speziell im Bereich der peripheren Durchblutungsstörungen ausschlaggebend. In Anbetracht dessen ist es erforderlich, dass die Durchführung des Trainings mittels geeigneter Software von Ärzten engmaschig überwacht werden kann. In diesem Zusammenhang wird in Zusammenarbeit mit Herrn Prof. Dr. med. Thomas Dengler, Direktor der medizinischen Klinik I im Klinikum am Plattenwald, ein Dokumentations- und Überwachungssystem für medizinisches Gehtraining bei Patienten mit peripherer arterieller Verschlusskrankheit entwickelt.
Anhand der Beschleunigungssignale des Oberkörpers, die mit einem mobilen Messsystem (Brustgurt) aufgezeichnet wurden, sind Erkennungsverfahren für Kniebeugen und Liegestützen entwickelt worden. Die 20 rekrutierten Probanden sind in 2 Kollektive aufgeteilt. Das erste Kollektiv besteht aus 5 und das zweite Kollektiv auf 15 Probanden. Beide Probandenkollektive führten ein Bewegungsprogramm durch, das aus 5 Kniebeugen und 5 Liegestützen besteht. Somit konnten die Erkennungsverfahren mit 100 aufgezeichneten Bewegungen je Bewegungsart auf ihre Erkennungsrate getestet werden.
The aim of this master’s thesis is the design and implementation of a dedicated software system, for planning and implementation of occupational therapy intervention and research studies, in a driving simulator environment. In the first part, the concept based on user requirements is presented. It consists of architectural patterns and guidelines with the main focus on utility and application security. The result of this part is the design of a web application which supports integration in a clinical as well as a research environment. The second part presents the reference implementation of the previously introduced concept. It was developed under a case study in a research facility which hosts a driving simulator. A close cooperation and the influence the researcher’s experience led into a product which provides advanced usability for the target users. In conclusion, the thesis validated the concept indirectly under a testing phase of the reference implementation. It provides the base for a follow-up project to refine the software product and extend the concept to different fields of application.
Background: An important factor in approaching the challenges of chronic diseases, requiring long-term management and high costs, is the active participation of the patient in the care process. Objectives: Facing the problem of lacking patient-tailored, comprehensive health management software, the aim of this thesis is to generate ideas for a graphical user interface (GUI) to support stroke patients in the management of their individual care process. The objectives are to prototype a GUI for a patient e-service and to evaluate its usefulness and usability with stroke patients. Methods: A scenario-based, user-centered design method was used to envision ideas for the user interface. Static prototypes were realized with the tool Pencil and for the implementation of a dynamic prototype web programming techniques were used. For the evaluation of the prototypes the methods of focus group discussion and cooperative evaluation were applied. Results: The situation of a representative stroke patient and his interaction with the e-service were described in scenarios. Graphical user interfaces of the involved system views were derived from the scenarios and illustrated with static wireframe prototypes. A welcome screen, a care process timeline overview, and a diary with data sharing functionality were designed. The diary functionality was further examined by implementing a prototypical web application. During the evaluation, feedback for further improvements was gathered, and assumptions about the user information and functionality needs could be verified. Conclusion: The developed prototypes represent a suitable graphical user interface and visualizations to support stroke patients in the management of their care process. An overview of appointments on the welcome screen, a diary to document and monitor health, a timeline overview of all time-related health information and a selected sharing functionality were found to be important features of a personal health system for stroke patients.
Diese Bachelorarbeit trägt den Titel „E-Learning in der Medizin im französischen Sprachraum insbesondere mit virtuellen Patienten“. Sie skizziert, was sich hinter E-Learning im medizinischen Bereich und virtuellen Patienten verbirgt und betrachtet die vorherrschende Situation in diesem Bereich in französischsprachigen Ländern/Regionen näher. Durch die Entwicklung von Informations-und Kommunikationstechnologie(IKT)hat sich der Austausch von Daten unabhängig von Raum und Ort stark weiterentwickelt. Dank dieser Evolution hat sich das Prinzip vom Lernen in nahezu allen Bereichen durch Suchmaschinen, Wissensdatenbanken oder Computersimulationen im Laufe der Zeit und speziell in den letzten 20 Jahren extrem stark verändert und spielt täglich eine große Rolle im Lernprozess von Menschen und dem Umgang mit vorhandenem Wissen. Im Allgemeinen hängt die Art des Lernens mit Hilfe von digitalen oder elektronischen Medien häufig mit der wirtschaftlichen Situation und internen Kultur eines Landes zusammen. Die positive Entwicklung des Landes und des sozialen Lebensstands der Menschen begünstigt demnach Fähigkeit neue Technologien einzusetzen und sie effektiv zu nutzen. Die Idee für die bestehende Arbeit entstand bei der Feststellung in der Fakultät für Informatik an der Hochschule Heilbronn, dass es noch keine Informationen über E-Learning und Einsatz von virtuellen Patienten in den französischsprachigen Ländern gibt. Dem Lernen mit Hilfe des Computers kommt in der Medizin eine große Bedeutung zu. Es ermöglicht sich selbst effektiv aus-und weiterzubilden, effizienter (schneller!) auf benötigte Informationen zuzugreifen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Lernenden nicht in direktem Kontakt mit dem Lehrenden und anderen Lernenden stehen müssen. Das Zieldieser Arbeit ist, ein Licht in das Konzept von E-Learning und virtuellen Patienten in der französischen Welt zu bringen .Zum tieferen Verständnis werden im ersten Teil der Arbeit Begriffe und Definitionen vorgestellt, zudem die Grundlagen, Voraussetzungen und Ziele für ein effektives E-Learning erläutert. Im zweiten Teil der Arbeit werden das E-Learning und der virtuelle Patientin Bezug auf ihre Potentiale und vorhandene Ausprägungen analysiert. Die Vor-und Nachteile von E-Learning werden im Bezug auf seine Verwendung gegeben. Da sich diese Arbeit vornehmlich auf den französischen Sprachraum konzentriert, ist zur Einordnung der Ergebnisse ein Vergleich mit anderen Sprachräumen sinnvoll. Dadurch soll gezeigt werden inwiefern sich die sich das E-Learning mit virtuellen Patienten zu dem in anderen Sprachräumen unterscheidet.
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.
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].
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.