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Ziel dieser Arbeit soll es sein, ein Verfahren zu entwickeln, das bildbasiert mit Hilfe eines Interpolationsmodells die Bewegung von Lungentumoren modellierbar macht, unter der Berücksichtigung, dass die Erkennbarkeit der Tumore während der Therapie nicht immer gewährleistet ist. Als erster Schritt soll daher ein geeignetes internes Surrogat für die Tumorbewegung ermittelt werden. Dessen Bewegungen während der Atmung des Patienten sollen mit Hilfe von kontinuierlich aufgenommenen zweidimensionalen Fluoroskopieaufnahmen quantifiziert werden. Anschließend sollen die gewonnenen Informationen als Eingabewerte für ein Interpolationsmodell genutzt werden, um diese Bewegung auf den Tumor im Inneren der Lunge zu propagieren. Dabei gilt es, ein geeignetes Modell zu entwickeln, das sich für die Modellierung von Tumoren auf Basis der Surrogatinformationen eignet und in der Lage ist, die Tumorbewegung möglichst wahrheitsgetreu zu modellieren. Eine Evaluation der Ergebnisse soll sowohl Aufschluss über eine geeignete Parametrisierung des Modells geben, als auch die Anwendbarkeit eines solchen Modells hinterfragen. Um eine Austauschbarkeit der Modelle gewährleisten zu können, soll eine Schnittstelle entwickelt werden, über die verschiedene Modelle angesprochen werden können. Weitergehend soll ein Ansatz entwickelt werden, der es ermöglicht, die relevanten Positionen des Surrogats ohne manuelle Interaktion während der Therapie zu bestimmen.
Ambulant studies are dependent on the behavior and compliance of subjects in their home environment. Especially during interventions on the musculoskeletal system, monitoring physical activity is essential, even for research on nutritional, metabolic, or neuromuscular issues. To support an ambulant study at the German Aerospace Center (DLR), a pattern recognition system for human activity was developed. Everyday activi-ties of static (standing, sitting, lying) and dynamic nature (walking, ascending stairs, descending stairs, jogging) were under consideration. Two tri-axial accelerometers were attached to the hip and parallel to the tibia. Pattern characterizing features from the time domain (mean, standard deviation, absolute maximum) and the frequency domain (main frequencies, spectral entropy, autoregressive coefficients, signal magni-tude area) were extracted. Artificial neural networks (ANN) with a feedforward topology were trained with backpropagation as supervised learning algorithm. An evaluation of the resulting classifier was conducted with 14 subjects completing an activity protocol and a free chosen course of activities. An individual ANN was trained for each subject. Accuracies of 87,99 % and 71,23 % were approached in classifying the activity protocol and the free run, respectively. Reliabilities of 96,49 % and 76,77 % were measured. These performance parameters represent a working ambulant physical activity monitor-ing system.
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.
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.
Die häufigste Todesursache in Deutschland sind Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems. Zwei häufig auftretende Krankheiten sind Aortenaneurysmen und Aortendissektionen. Für die Diagnose und die computerunterstützte OP-Planung wird eine semantische Annotation der präoperativ akquirierten Bilddaten benötigt. Dies wird herkömmlich durch eine manuelle Segmentierung der betroffenen Strukturen erreicht. Mit Verfahren aus der medizinischen Bildverarbeitung, darunter die deformierbaren Modelle, ist es möglich diese Segmentierung weitgehend zu automatisieren. In dieser Masterarbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das mit Hilfe von deformierbaren Modellen eine automatische Segmentierung der Aorta und Aortenpathologien in 2D-CTA-Aufnahmen ermöglicht. Hierfür wurde ein geeignetes deformierbares Modell identifiziert, welches mit üblichen Störungen von CTA-Aufnahmen zurecht kommt. Das Verfahren ist eine Kombination aus den Dual Snakes und den GVF-Snakes und wird Dual-GVF-Snakes genannt. Das Besondere an diesem Verfahren ist, dass nicht nur das Lumen der Aorta und eines Aortenaneurysmas, sondern auch die zwei Lumen einer Aortendissektion gleichzeitig segmentiert werden können. Realisiert wird dies durch eine Unterteilung der Kontur in Segmente mit unterschiedlichen Eigenschaften. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren wurde zur Segmentierung von Objekten in synthetischen und klinischen Bilder angewendet, wobei die klinischen Bilder die Aorta, ein Aortenaneurysma und verschiedene Aortendissektionen beinhalten. Zur Evaluierung wurde das Verfahren mit den GVF-Snakes und den AB-Snakes verglichen, indem der Abstand zwischen Referenzkonturen und berechneter Konturen ermittelt wurde. Ein Vorteil gegenüber GVF-Snakes ist, dass zwei Objekte segmentiert und voneinander unterschieden werden können. Im Gegensatz zu den GVF-Snakes und den AB-Snakes müssen weniger Parameter eingestellt werden und die Membran zwischen den beiden Lumen der Aortendissektion wird erkannt. Das Verfahren ist robuster gegenüber der Initialisierung und lierfert vergleichbare Ergebnisse wie das GVF-Snakes Verfahren mit gezielter Initialisierung.