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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.
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.
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.