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3D-Ultraschall beim MITK
(2017)
In dieser Bachelorthesis wird ein Frei-Hand-3D-Ultraschallsystem entwickelt. Dieses
soll 3D-Ultraschallbildgebung im MITK ermöglichen. Basis hierfür sind ein konventionelles
2D-Ultraschallgerät und ein optisches Trackingsystem. Die nötigen Teilschritte
werden erläutert und beschrieben.
Ergebnis ist ein Plugin für das MITK, das aus aufgenommenen 2D-Ultraschallbildern
ein 3D-Volumen berechnet.
Ziel dieser Bachelorthesis ist es, den Datenbestand des Klinischen Krebsregisters am
Tumorzentrum Heilbronn-Franken auf seine Vollständigkeit, Vollzähligkeit und seine
Repräsentativität zu untersuchen.
Diese werden am Beispiel des Kolorektalen Karzinoms untersucht.
Folgende Fragen lassen sich formulieren:
• Lassen sich mit den in einem einrichtungsbezogenen klinischen Krebsregister, wie
dem am Gesundbrunnen Heilbronn, erhobene regionale Daten ggfs. überregionale und
eventuell sogar bundesweite Aussagen ableiten?
• Sind die erfassten Daten vollständig bzw. wie vollständig sind die Datenbestände der
registrierten Patienten?
• Sind die erfassten Daten im Tumorzentrum Heilbronn-Franken am Gesundbrunnen
Heilbronn vollzählig? Werden im Klinischen Krebsregister der SLK-Kliniken alle
Neuerkrankungen erfasst?
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.
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.
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.
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.
Die heutige Software-Entwicklung ist davon geprägt, dass Anwendungen immer komplexer
und aufwändiger werden. Gleichzeitig steigen die Erwartungen der Kunden an
die Qualität der Software.
Für die Software-Entwickler ist die Telemetrie zu einem unverzichtbaren Werkzeug
geworden. Sie ist ein wesentlicher Baustein, um die Beobachbarkeit (Observability)
von Applikationen zu erhöhen und somit die Grundlage für eine bessere Qualität in
der Software Entwicklung. Hierbei ist zu analysieren, welche Bedeutung die Telemetrie
für den gesamten Software Development Life Cyle hat.
Der aktuelle Stand der Software-Telemetrie wird am Beispiel des Projektes OpenTelemetry
dargelegt.
OpenTelemetry hat sich zum Ziel gesetzt, die universelle Plattform für den Austausch
von Telemetriedaten zu werden.
Die Ergebnisse des Projektes OpenTelemetry werden analysiert und bewertet.
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.