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Das neurochirurgische Operationsplanungssystem MOPS 3D wurde am Institut für Medizinische Biometrie und Informatik der Universität Heidelberg entwickelt. Es unterstützt den Chirurgen mit einer Vielzahl von Methoden bei der Operationsplanung und der Durchführung. Dabei hat sich der Funktionsumfang von MOPS 3D im Laufe der Zeit stetig erweitert. Seit neuem gehört hierzu die Möglichkeit der Volumenvisualisierung, diese wurde mit dem Framework Voreen, welches auf OpenGL basiert, realisiert. Eine weiter Neuerung, die für diese Diplomarbeit von maßgeblicher Bedeutung ist, ist die Entwicklung des OpenCLStandards. Durch diesen wird es nicht nur möglich Anwendungen hochgradig parallel auf der Grafikkarte auszuführen, es ist des Weiteren möglich mit OpenCL direkt auf Darstellungen, die durch OpenGL generierten wurden, zu operieren. Hierdurch ergeben sich vielversprechende Perspektiven bei der Entwicklung neuer Werkzeuge für das Planungssystem MOPS 3D. So wird in der nachfolgenden Arbeit eine neue unabhängige Segmentierungskomponente für das Planungssystem MOPS 3D konzipiert und implementiert. Dabei wird auf die Interoperabilität zwischen OpenGL und OpenCL gesetzt, um ein konstantes visuelles Feedback über den Segmentierungsverlauf an den Anwender in Form von 3D-Volumendarstellungen zu gewährleisten.
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.