Informatik
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Die Erfassung eines Elektromyogramms (EMG) ist bisher mit großem zeitlichen und finanziellen Aufwand verbunden. Zudem müssen die Elektroden, welche aufgebracht werden, an den richtigen Stellen fixiert werden. Dies ist essentiell und kann nur von Fachpersonal durchgeführt werden. Somit ist es mit großem Aufwand verbunden.
Durch das Myo-Armband [25] der Firma Thalmic Labs hat sich dies zum Positiven geändert, da hier das Armband nur über den Unterarm gestreift werden muss und durch dieses innovative ”Wearable Device” direkt Elektromyographie-Daten erfasst werden können.
Mithilfe dieses Armbands und einer wohl programmierten Schnittstelle, kann damit sogar eine Drohne ferngesteuert werden. Auch eine Prothese kann damit bewegt werden. Das beste Beispiel hierfür ist ,,Johnny Matheny”. Ihm wurde aufgrund von Krebs der linke Arm oberhalb des Ellenbogens amputiert. Speziell für ihn, wurde eine Prothese konstruiert, welche durch zwei Myo-Armbänder am Oberarm gesteuert werden kann. So kann er laut der Website [1] seine Prothese, wie seither seinen Arm, bewegen.
Es wurde zusätzlich die Idee entwickelt, mithilfe dieser erfassbaren Daten ein Elektrostimulationsgerät zu steuern und eine zuvor erfasste Bewegung zu stimulieren. Dies soll mithilfe des Elektrostimulator MotionStim8 [31] der Fa. Kraut + Timmermann, welcher unter anderem in der Rehabilitation von querschnittgelähmten Patienten Anwendung findet, realisiert werden.
Das Ziel der Arbeit sind grundlegende Untersuchungen zur Kopplung des Myo-Armbands [25] mit dem Motionstim8 [31]. Es soll untersucht werden, inwieweit aufbauend auf der Analyse des EMG-Datenstroms oder der vorhandenen Gestenerkennung geeignete Ansteuersignale für den Motionstim8 [31] erzeugt werden können, die z.B. die Übertragung der Geste/Bewegung einer Quell-Hand auf eine Ziel-Hand ermöglichen. Von Interesse ist unter anderem, welche Gesten beziehungsweise Bewegungen sich hierzu eignen, ob die Stimulation kontinuierlicher Bewegungen prinzipiell möglich ist und wie eine effiziente individuelle Kalibrierung für verschiedene Probanden erfolgen kann.
Im fortschreitenden Alter fällt es Menschen schwer, regelmäßig Medikamente zum richtigen Zeitpunkt einzunehmen. Oft wird dies durch eine große Anzahl verschiedener Medikamente
noch erschwert, die über den Tag eingenommen werden müssen.
In Zusammenarbeit mit dem Praktikum Informationssysteme/Telemedizinische Anwendungen an der Hochschule Heilbronn wird eine Smartwatch-Anwendung für die Apple Watch entwickelt. Diese basiert stark auf dezenten Benachrichtigungen am Handgelenk. Auch eine native Anwendung, die der Nutzer aktiv bedienen kann, wird erstellt. Die Anwendung ist aufgrund fehlender Prototypen-Werkzeuge für die Apple Watch nativ in Swift realisiert. Hierbei wird auf Swift als relativ neue Programmiersprache eingegangen. Die Evaluierung wird an stationären Patienten im Alter von 70-85 vorgenommen. Die Aussage der Befragung ergibt, dass sich eine Uhr als Medium sehr gut eignet, da sie etwas Vertrautes ausstrahlt. Die touchscreen-basierte Steuerung fällt aufgrund reduzierter sensomotorischer Fähigkeiten der Probanden negativ auf. Während die Benachrichtigung mit einhergehender Vibration sehr gut aufgenommen wird, ist die Interaktion mit der Uhr schwerfällig. Die Patienten haben Probleme eine native Anwendung zu starten. In
Zukunft könnten diese Probleme mit Hilfe von Accessibility Funktionen der Plattform gelöst werden. Weiter bietet die Uhr interessante Anwendungsmöglichkeiten Menschen im Alltag zu unterstützen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit war es, ein Programm zu entwickeln, welches die doppelte
Lichtbrechung und die Reflexion eines Laserstrahls berechnen kann. Hierbei wird zuerst auf
die physikalischen Grundlagen eingegangen. Anschließend wird das dazu verwendete Programm
mit dem Algorithmus inklusive den Berechnungen vorgestellt. Das Programm kann
die doppelte Lichtbrechung und auch die Reflexion eines Laserstrahls berechnen und zusätzlich
bestimmen, ob der Laserstrahl gebrochen oder total reflektiert wird. Die Prüfung dafür,
erfolgt über den Größenvergleich zwischen dem Einfallswinkel und dem kritischen Winkel.
Der Algorithmus ist für beliebige Laserstrahlen unter Berücksichtigung der Brechungsindexe
geeignet.
Aufgrund der unterschiedlichen Wiederbelebungsabläufe zwischen Erwachsenen
und Kindern, müssen bei der Reanimation eines Kindes andere Behandlungsmaßnahmen
durchgeführt werden. So müssen z.B. Medikamente anders dosiert werden.
Hinzu kommt, dass eine Reanimation an einem Kind nur selten durchgeführt wird.
Dadurch sind Mediziner mit einer Wiederbelebungsmaßnahmen an Kindern aufgrund
mangelnden Routine unsicher bzw. führen falsche Behandlungsmaßnahmen
durch. Zwar sind bereits Leitlinien in digitaler Ausführung vorhanden, jedoch
werden diese in einer für eine Reanimation ungeeigneten Form ausgegeben und
können so nur schlecht in einer Wiederbelebungsmaßnahme genutzt werden. Um
Behandlungsfehler zu minimieren wird in dieser Arbeit untersucht, ob eine Datenbrille
zur Darstellung der Leitlinien verwendet werden und der Mediziner diese
mittels Sprachkommandos steuern kann. Um die Qualität der Sprachsteuerung im
Umgang mit den Leitlinien festzustellen, wurde eine Evaluation dieser durchgeführt.
Dafür wurden die Anwendung mit zehn Personen getestet. Diese ergab, dass
die Nutzung der Sprachsteuerung durch Auswahl geeigneter Sprachkommandos
sowohl bei Zimmerlautstärke, als auch bei Straßenlärm möglich war. Somit ist die
Steuerung einer Datenbrille mit Sprachkommandos in einer Reanimation denkbar,
um den Mediziner durch Informationen zu unterstützen .
In this bachelor thesis, different models for predicting the influenza virus are
examined in more detail.
The focus is on epidemiological compartmental models, as well as on different
Machine Learning approaches.
In particular, the basics chapter presents the SIR model and its various extensions.
Furthermore, Deep Learning and Social Network approaches are
investigated and the applied methods of a selected article are analysed in more
detail.
The practical part of this work consists in the implementation of a Multiple
Linear Regression model and an Artificial Neural Network. For the development
of both models the programming language Python was chosen using the
Deep Learning Framework Keras.
Tests were performed with real data from the Réseau Sentinelles, a French
organisation for monitoring national health.
The results of the tests show that the Neural Network is able to make better
predictions than the Multiple Linear Regression model.
The discussion shows ideas for improving influenza prediction including the
establishment of a worldwide collaboration between the surveillance centres as
well as the consolidation of historical data with real-time social media data.
Therefore, this work consists of a state-of-the art of models regarding the
spread of influenza virus, the development and comparison of several models
programmed in Python, evaluated on real data.
Die Atemfrequenz ist neben anderen ein wichtiger Vitalparameter für die Erkennung von verschiedenen Erkrankungen des Atemsystems. Dennoch gibt es wenige Lösungen dafür, die Atemfrequenz aus der Ferne zu überwachen. Im Rahmen dieser
Arbeit soll deshalb ein dreidimensionaler Beschleunigungssensor für die Aufnahme der Brustkorbbewegung verwendet werden. Aus diesen Bewegungsdaten soll daraufhin mit Hilfe von digitalen Signalverarbeitungsmethoden die Atemfrequenz ermittelt werden. Der Beschleunigungssensor ermittelt die rustkorbbewegung mit einer Abtastrate von 50 Punkten pro Sekunde für jede Achse. Die Rohsignale werden achsenweise mit einem Butterworth-Bandpassfilter gefiltert und daraufhin mit Hilfe der Fast Fourier Transformation in die jeweiligen Frequenzspektren umgerechnet. Die einzelnen Achsen-Spektren werden zusammenaddiert und bilden so die Frequenzen des gesamten Signals ab. In dem Gesamtspektrum wird das absolute Maximum gesucht, das die dominante Frequenz des Signals angibt, aus welcher die Atemfrequenz berechnet werden kann.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen Open-Source Python-Prototypen zu entwickeln, der aus den Sensor-Rohdaten die Atemfrequenz ermitteln kann. Dieser soll nach Fertigstellung veröffentlicht werden. Die Ergebnisse des Prototypen sollen gegen die des „EarlySense VitalsGerätes evaluiert werden. Dabei sind für die Ergebnis-Datensätze die Korrelation berechnet sowie die statistische Signifikanz ermittelt worden. Die Evaluation hat gezeigt, dass der Prototyp gute Ergebnisse liefert, welche in den meisten Fällen eine statistisch signifikante Korrelation aufweisen.
Mobile Signalverarbeitung auf dem Raspberry Pi mit Aspekten der Vernetzung mehrerer Messgeräte
(2016)
Bei dem Raspberry Pi handelt es sich um einen Einplatinen-Computer, welcher ich seit dem Verkaufsstart im Jahr 2012 sehr groÿer Beliebtheit erfreut. Nicht zuletzt aufgrund des hohen Grades an Kompatibilität und der groÿen Online-Community wurden bis zum heutigen Tage unzählige Projekte realisiert. In der Zwischenzeit ist der Raspberry Pi in verschiedenen Anwendungsgebieten und Branchen anzutreffen. Dies ist insofern interessant, da dieser ursprünglich für den Einsatz in Bildungseinrichtungen auf Basis einer Stiftung entwickelt wurde [1]. Dabei stellen Anwendungen wie eine Smart-Home Steuerung, ein Multimedia-Center oder eine Wetterstation nur einen Bruchteil der Möglichkeiten dar. Grundlage dieser vielfältigen Anwendungsgebiete ist die Unterstützung sämtlicher standardisierter Hard- und Software-Schnittstellen, zum Beispiel USB, Audio-Klinke, Serial Peripheral Interface (SPI) oder Inter-Integrated Circuit (I2C). Dadurch wird die Einbindung von beispielsweise Global Positioning System (GPS)-Modulen, Wireless Local Area Network (WLAN)-Empfängern oder sogar der eigenen Spiegelreflexkamera ermöglicht. Weiterhin ist mit Hilfe eines Mikrofons die Entwicklung einer Sprachsteuerung denkbar. Der mögliche Anwendungsbereich des Raspberry Pi geht noch weit über die hier genannten Beispiele hinaus. Eine der Schnittstellen des Raspberry Pi stellen die sogenannten General Purpose Input Output (GPIO)-Ports dar. Hierbei handelt es sich um analoge und digitale Ein- und Ausgänge worüber Hardware-Komponenten direkt auf physikalischer Ebene eingebunden werden können. Der Raspberry Pi eignet sich auch zum Nachweis radioaktiver Strahlung.
Ziel der Arbeit soll die Entwicklung eines Gerätes zur Messung der Strahlendosis sein. Dazu gehört die Verwendung eines Geiger-Müller-Zählrohrs, welches mittels eines Arduino Shields ansprechbar ist. Weiterhin sollen im Rahmen dieser Arbeit verschiedene Möglichkeiten zur Weiterentwicklung des Systems betrachtet werden. Das Geiger-Shield, zu dem das Geiger-Müller-Zählrohr und das Arduino-Shield gehören, wurden von dem Hardware-Hersteller Libelium im Jahr 2011 entwickelt. Anlass war der Tsunami in Japan, welcher die Atom-Katastrophe von Fukushima nach sich gezogen hat [2]. Das Geiger-Shield sollte den Alltag der Menschen in Japan vereinfachen, indem sie selbst die Strahlendosis messen konnten. Mit einem Mikrocontroller, einem einfachen LC-Display und einem Akku konnte so jederzeit die aktuelle Strahlendosis bestimmt werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist ein Konzept zum Lehren von Ontologie in der Informatik, des Ontologiemanagementsystems Protégé und des Wissensverwal-tungssytems ProKEt. Dies geschieht in Form von Präsentationen, welche mit Hilfe von PowerPoint erstellt wurden. Dabei wird auf die Installation, die Basics, Kernkonzepte und die Teilwissensbasen im Detail eingegangen. Diese Präsentationen sollen ein alter-natives Konzept für den Unterricht darstellen, um die Lernenden aktiv zu beteiligen, und stellen ein Angebot zum Lehren der entsprechenden Thematiken dar. Zur Überprüfung der Effizienz wird eine Evaluation durchgeführt.
An der NCT-Gewebebank in Heidelberg werden große Mengen menschlichen Gewebes vorgehalten, welche von Forschern hauptsächlich im Rahmen der Tumorforschung verwendet werden können. Da jede Dienstleistung im Zusammenhang mit diesem Gewebe, sowie die Herausgabe dessen zuerst bewilligt werden muss, müssen die forschenden Ärzte und Wissenschaftler einen Antrag an die Gewebebank stellen. Die
Antragsstellung erfolgt zum aktuellen Zeitpunkt über ein Online bereit gestelltes Formular, welches im besten Falle digital korrekt ausgefüllt, ausgedruckt und unterschrieben an das Sekretariat der NCT-Gewebebank geschickt wird. Da die Anträge dort wieder von Hand digitalisiert werden, soll der Vorgang online erfolgen und so die Antragsverwaltung erleichtern, sowie weniger anfällig für Fehler machen.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll ein Konzept entwickelt werden, wie ein Antragsportal funktionieren kann, über das die Forscher online Anträge stellen können.
Diese Arbeit ist auf die folgenden Ziele ausgerichtet:
- Modellierung des aktuellen Zustands des Prozesses der Antragstellung
- Modellierung eines möglichen zukünftigen Prozesses
- Vorstellung der möglichen Verbesserungen im Prozess
- Konzeptionierung eines Antragsportals
- Analyse der Umsetzung dieses Portals mit praktischen Ansätzen
In dieser Bachelor-Thesis wird ein Ansatz zur robotergestützten Ultraschall-Bildgebun entwickelt. Es wird hierbei hauptsächlich die Kommunikation zwischen Roboter und
Computer, sowie die Steuerung des Roboters, betrachtet. Die Bilderfassung und Darstellung
ist nicht Teil dieser Arbeit. Ergebnis dieser Arbeit sind eine detaillierte Anforderungsanalyse, eine GUI zum Steuern der erstellten Roboterteilprogramme und das Roboterprogramm an sich. Auf Seiten
des Roboters sind Programme für das Beibringen von Positionen, das Anfahren
dieser und das Verfahren des Ultraschallkopfes an diesen (manuelle Steuerung mit einem Joystick) implementiert. Für eine Atembewegungskompensation sind Beispielprogramme erstellt worden. Die Kommunikation zwischen Roboter und Computer baut auf OpenIGTLink auf. Ein weiteres Ergebnis der Thesis ist die Architektur des Programms, die es ermöglicht, dem Roboter beliebig viele neue Befehle beizubringen.