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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.
In dieser Arbeit wird eine Software entwickelt, um das Koppeln des Thalmic MYOArmbands
mit dem Stimulator MotionStim8 zu vereinfachen. In einer vorherigen Arbeit
[15] wurden für die Kopplung MATLAB Skripte benutzt. Diese sollen durch die
Software vollständig ersetzt werden. Auÿerdem soll der Stimulator eine drahtlose Anbindung
über zwei British Broadcasting Corporation (BBC) micro:bit Systeme erhalten.
Dazu wird zuerst eine Anforderungsanalyse durchgeführt, woraus konkrete UseCases der
Software formuliert werden konnten. Hierzu werden aus der Problemstellung und den
daraus resultierenden Zielen dieser Arbeit Funktionale und nicht-Funktionale Anforderungen
extrahiert. Es müssen Gesten, sowie deren Myo- und Stimulations-Daten verwaltet
werden können. Auch müssen sowohl Myo-Armband als auch MotionStim8 drahtlos
angebunden, sowie gekoppelt werden.
Nachdem die Anforderungen feststehen, wird ein Konzept zur Umsetzung entwickelt.
Dazu wird eine Entwicklungsumgebung gewählt und eine Softwarearchitektur ausgearbeitet.
Es wird ein Model-View-Controller (MVC)-Modell angestrebt. Für die Entwicklungsumgebung
der Steuersoftware wird VisualStudio, bzw. C#, und für die drahtlos
Anbindung Mu, bzw. MicroPython, verwendet. Auch wird eine Übersicht über die Komponenten
angefertigt. Daraus sind die Hardware-Schnittstellen, PC zu micro:bit, micro:
bit zu micro:bit, micro:bit zu MotionStim8, sowie Myo-Armband zu PC, ableitbar.
Für das Myo-Armband existieren bereits Software-Bibliotheken, welche eingebunden werden
können und somit das Entwickeln einer eigenen Schnittstelle nicht notwendig machen.
Zum Schluss der Konzeption werden Ideen für eine Benutzeroberäche erarbeitet. Dafür
werden die Nicht-Funktionalen Anforderungen, modularer Aufbau sowie Benutzerfreundlichkeit
und Übersichtlichkeit, aus der Anforderungsanalyse aufgegrien. In dieser Phase
werden bereits erste MockUps erstellt.
Die Implementierung ndet in zwei Schritten statt.
Die Drahtlosfunktion, bzw. der Python-Teil, kann separat entwickelt werden. Dafür werden
die seriellen Schnittstellen, PC zu micro:bit und micro:bit zu MotionStim8, sowie
die Übertragung zwischen den beiden micro:bits implementiert. Auÿerdem werden die
Befehle im micro:bit an die benötigte Command Structure des Stimulators angepasst.
Die Steuersoftware beinhaltet eine Graphical User Interface (GUI) mit modulübergreifenden
Funktionen. Die einzelnen Module, Myo Controller, Stimulation Controller und
Gesture Controller besitzen ihre eigene Oberäche und können in die GUI modular integriert
werden. Die Gesten-, Myo- und Stimulations-Daten können über das jeweilige
Modul verwaltet werden. Über das Beenden der Anwendung hinaus werden alle Daten
in einer Extensible Markup Language (XML)-Datei gespeichert. Die Kopplung des Myo-
Armbands mit dem MotionStim8 ndet über einen Mapper statt, welcher eine Mapping-
Matrix für eine Geste errechnet. Dafür müssen vorab Myo- und Stimulations-Daten für
jede Position dieser Geste gesetzt werden. Die Echtzeitfunktion wird übergeordnet über
die GUI gestartet und berechnet für eingehende Myo-Daten die Pulsweiten für die Stimulation.
Für diese Berechnung wird die Mapping-Matrix benötigt.
Hiernach kann die entwickelte Steuersoftware für die denierten Anforderungen, bzw.
UseCases, verwendet werden.
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.
Einleitung: Die Datenerhebung in klinischen Studien erfordert eine ausgiebige, gewissenhafte Dokumentation. Dafür werden nicht nur vom Personal Informationen gewonnen, sondern z.T. auch von Patienten mit Hilfe von Fragebögen erhoben. In der chilenischen PRECISO-Studie wird zur Verwaltung und Erfassung von Studiendaten OpenClinica (OC) verwendet. Zur mobilen Patientenbefragung soll die am Institut für Medizinische Informatik (IMI) der Universitätsklinik Münster (UKM) entwickelte Anwendung MoPat2 eingesetzt werden. Dafür sollen die "Operational Data Model" (ODM)-Import- und Export-Funktionen von OC und MoPat2, beispielhaft anhand der "Quality of Life" (QOL)-Bögen der PRECISO-Studie, auf ihre syntaktische und semantische Kompatibilität getestet, Diskrepanzen dokumentiert und die Implementierung in MoPat2 angepasst werden. Mit der Arbeit soll bewertet werden, mit welchen Arbeits-/Interpretationsschritten der ODM-Standard für solch ein Projekt ein geeignetes Datenaustauschformat darstellt.
Methodik: In allen Arbeitsschritten wurde iterativ getestet, Fehler analysiert und verbessert. Basierend auf der Analyse wurden an der Struktur der aus OC exportierten ODM-Datei Ände-rungen vorgenommen. Aus der ODM-Datei wurden die Metadaten in MoPat2 importiert und daraus der QOL-Fragebogen generiert. Mit dem QOL-Bogen wurden Befragungen getestet und Fehler ausgewertet. Für den Export aus MoPat2 wurde die Implementierung der ODM-Export-Funktion erweitert.
Ergebnisse: Nur durch Änderungen konnten die Metadaten nach MoPat2 importiert und zur Generierung des QOL-Bogens genutzt werden. Befragungen mit dem QOL-Bogen haben sich als möglich aber fehlerbehaftet erwiesen. Durch Implementierungen in MoPat2 konnten mit Hilfe eines ExportTemplates Patientendaten ODM-konform exportiert werden.
Diskussion: Der ODM-Standard ist im Anwendungsfall zum Datenaustausch zwischen OC und MoPat2 gut nutzbar, jedoch mussten trotz Verwendung des Standards diverse Änderungen vorgenommen werden. Die Ergebnisse zeigen somit auf, dass die ODM-Schnittstellen beider Anwendungen erweitert und aufeinander angepasst werden müssen, um einen fehlerfreien Studiendatenaustausch zu ermöglichen.
Die Identifizierung von Angehörigen der Hochschule Heilbronn erfolgt in der Regel
über die Kombination aus Benutzername und Passwort. In verschiedenen Einsatzgebieten,
wie z.B. an einer Parkschranke, ist eine Eingabe der Benutzermerkmale nicht
möglich oder hinderlich. Hierfür soll die Mensakarte des Studentenwerks Heidelberg
als identifizierendes Merkmal erschlossen werden. Dies macht die Verknüpfung von
Benutzerkonto und Karte notwendig.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden zunächst verschiedene Umsetzungsmöglichkeiten
für mobile Anwendungen zur Verknüpfung von Benutzer und Karte unter Verwendung
der NFC-Technologie analysiert und ausgewertet. Anschließend wird ein
funktionaler Prototyp für Smartphones der Android-Plattform entwickelt, der die einfache
Einbindung weiterer Funktionalität ermöglichen soll.
Der entwickelte Prototyp ist im Hochschulnetz testweise für die Registrierung und
Deregistrierung von NFC-Karten einsetzbar. Vor einer realen Nutzung des Systems
müssen der Datenschutz und andere organisatorische und rechtliche Pflichten, wie
zum Beispiel das Telemediengesetz, berücksichtigt werden.
Informationslücken sind in der Notfallmedizin besonders folgenschwer, da sie zu einer
ineffizienten Versorgung der Patienten führen und lebensbedrohlich sein können. Sie
entstehen, wenn Patienten sich nicht mehr adäquat artikulieren können oder nicht wissen, welche Vorerkrankungen sie haben und welche Medikamente sie einnehmen. So kann es beispielsweise zu schwerwiegenden Wechselwirkungen zwischen Medikamenten kommen oder zu allergischen Reaktionen auf ein Medikament.
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System entwickelt werden, das diese Informationslücken zwischen Patienten und Erst- und Zweithelfern schließen soll. Es besteht aus einer mobilen Anwendung für Android Smartphones und NFC-Tags. Dazu schreiben
Patienten ihre medizinischen Notfalldaten mit der mobilen Anwendung auf einen NFC-Tag. Diesen NFC-Tag tragen sie in Form einer Halskette, eines Armbands, eines Schlüsselanhängers o. ä. bei sich. In einem Notfall können Erst- und Zweithelfer diesen
NFC-Tag mit der mobilen Anwendung auslesen und bekommen so Informationen über den Patienten geliefert.
Die implementierte mobile Anwendung kann testweise für Evaluationen eingesetzt werden.
Für einen produktiven Einsatz müssen allerdings organisatorische sowie rechtliche
Pflichten wie der Datenschutz oder das Medizinproduktegesetz berücksichtigt werden.
Nach der Operation ist die Strahlentherapie die erfolgreichste und meist genutzte Krebstherapie. Sie wird bei mehr als 50% der Patienten angewandt, die an Krebs erkrankt sind. Das Ziel der Strahlentherapie ist es, eine Strahlendosis zu applizieren, die hoch genug ist, um die Tumorzellen zu töten. Dies ist sowohl aus physikalischer als auch aus technischer Sicht häufig eine schwere Aufgabe, da besonders maligne Tumore oft sehr nahe an Organen lokalisiert werden, die eine hohe Sensitivität gegenüber Strahlen aufweisen. Hierzu zählen Organe wie die Augen, Sehnerven, der Hirnstamm oder die Lunge[Sch06]. Aus diesem Grunde muss die Strahlentherapie sorgfältig geplant werden. Dies ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Szenarien zu simulieren und die beste Konfiguration zu finden, um eine Strahlentherapie auszuführen. Das optimalste Ergebnis ist dabei, dass der Tumor 100% der benötigten Strahlendosis erfährt und das umliegende Gewebe sowie die umliegenden Organe vollständig geschont werden. Eine Methode der Strahlentherapieplanung ist die Virtuelle Strahlentherapiesimulation die auch Gegenstand dieser Arbeit ist.
Entwicklung eines haptischen Interfaces für die roboterassistierte Ultraschallbildakquisition
(2021)
Motivation:
Die Bedienung eines Roboters bei einer roboterassistierten Ultraschallbildakquisition
zur Lagekontrolle eines Tumors während einer Strahlentherapie ist mit einem groÿen
Aufwand verbunden. Eine externe Applikation oder ein externes Bediengerät ist dazu
notwendig. In dieser Arbeit wird die intuitivere Möglichkeit erforscht, dem Roboter
Befehle durch Berührungen zu erteilen. Für eine solche Gestensteuerung wird anhand
von Sensordaten eines sensitiven Leichtbauroboters bewertet, inwieweit eine Steuerung
durch ein haptisches Interface umsetzbar ist und dafür ein Klassifikator entwickelt.
Methodik:
Die Erhebung der Sensordaten erfolgte an einem KUKA LBR-iiwa7-800 Roboter. Es
wurden acht repräsentative Gesten für ein haptisches Interface definiert. Diese Gesten
wurden an verschiedenen Roboterposen von Probanden ausgeführt, während Sensordaten
erhoben wurden. Die Messungen wurden im statischen Zustand des Roboters
und im Impedanzmodus des Roboters durchgeführt, da mithilfe des Impedanzmodus
die Atemkompensation während einer Ultraschallbildakquisition realisiert wird. Die
Messdaten wurden in Matlab ausgewertet.
Ergebnisse:
Vier der definierten Gesten sind allein durch Bestimmung der kartesischen Kräfte x, y z
detektierbar und voneinander unterscheidbar. Diese vier Gesten sind Gesten, die durch
Berührung am Tool (Ultraschallkopf) oder Toolnähe (Roboterhand) ausgeführt werden.
Die Unterscheidung von Gesten, die am Roboterellenbogen ausgeführt wurden,
ist anhand der kartesischen Kräfte nicht möglich. An Roboterposen, die singularnahe
oder singulare Achsstellungen aufweisen, ist eine Detektion von Gesten ebenfalls problematisch.
Ansonsten ist eine Detektion posen- und nutzer-unabhängig durchführbar.
In Messungen während einer Atemkompensation wurden diese Gesten ebenfalls richtig
detektiert.
Fazit:
Ein haptisches Interface für roboterassistierte Ultraschallbildakquisition ist realisierbar
für Gesten, die am Roboter in der Nähe des TCPs ausgeführt werden. Für die Detektion
und Klassifizierung dieser Gesten ist die Krafteinschätzung am TCP ausreichend.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Triangulations-Algorithmus basierend auf dem Marching Cube Algorithmus konzeptioniert und implementiert. Der Algorithmus soll in der Software für die Strahlentherapieplanung VIRTUOS verwendet werden und die speziellen Anforderungen dieser Software erfüllen. Diese sind im Kapitel 1.3 beschrieben. Der Algorithmus soll eine Triangulation von Konturen mit Subpixel-Auflösung mit dem Marching Cube Verfahren ermöglichen. Diese Triangulation soll kanten- bzw. punkterhaltend sein. Somit darf sich die Position existierender Konturpunkte nicht ändern. Die Anzahl der erzeugten Dreiecke soll möglichst gering sein. Des Weiteren soll der Algorithmus in seiner Performanz optimiert sein. Die Implementierung des in dieser Arbeit beschriebenen Algorithmus ist wie VIRTUOS in C/C++ geschrieben und soll die bisherige Delaunay Triangulation ablösen.
Eine Anwendung nur mit Gedanken steuern? — Das geht! Mit Hilfe von Brain-Computer-Interfaces (BCIs). Heutzutage gibt es viele BCI-Frameworks, bei denen die
unterschiedlichen Konzepte wie zum Beispiel P300-Speller, Imagined Movement oder SSVEP untersucht und angewendet werden können. Für diese Thesis wird das Framework Buffer-BCI verwendet. Es wurde untersucht, ob
sich dieses für eine Aufgabe im Praktikum Medizinische Signal- und Bildverarbeitung (PSB) des Studiengangs Medizinische Informatik eignet. An mehreren Probanden wurde getestet, ob Reproduzierbarkeit und Erkennungsgenauigkeit hoch genug sind,
um auch bei vielen unterschiedlichen Menschen vergleichbar funktionieren und sinnvolle Ergebnisse liefern zu können. Auch hinsichtlich zeitlicher Latenzen, der prinzipiellen Architektur des Frameworks und der Kommunikationskette für Ereignisse wurde Buffer- BCI untersucht.
Ein Ergebnis dieser Thesis ist die Beschreibung der Architektur und der Kommunikationskette von Buffer-BCI. Ein weiteres Ergebnis ist eine Aufgabenstellung für das PSB bezüglich einer P300-Speller-Anwendung auf Basis des Buffer-BCI-Frameworks. Die Aufgabenstellung kann noch um Imagined Movement- oder SSVEP-Experimente
erweitert werden, was jedoch nicht mehr Teil dieser Thesis ist.