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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.
Im Sommer 2014 stellten Menschen auf der ganzen Welt Videos in das Internet, in denen sie mit Eiswasser überschüttet wurden. Grund dafür war die sogenannte ,,Ice Bucket Challange”. Der genaue Ursprung dieses Internetphänomens ist unbekannt. Sinn und Zweck ist eine Spendensammlung für die Erkrankung Amyotrophe Lateralsklerose, kurz ALS. [54] ,,Rund 100 Millionen US-Dollar kamen mit dieser einfachen Idee in 30 Tagen zusammen.” [6].
ALS ist eine ,,chronisch-degenerative Erkrankung des zentralen Nervensystems, die mit einer Atrophie der Skelettmuskulatur und Pyramidenbahnzeichen einhergeht” [41]. Die Ursache der Krankheit ist unbekannt, ein familiäres gehäuftes Auftreten lässt auf genetische Disposition hinweisen, andere Faktoren sind nicht auszuschließen. [54] Langfristig führt die Krankheit zum Absterben der Zellen, ,,die elektrische Impulse vom Gehirn indie Muskeln leiten” [54]. Dies führt zu einem Muskelschwund. Die aggresiv verlaufende Krankheit führt zu einer Lebenserwartung von 3-5 Jahren nach Eintritt, welche meist im Alter zwischen dem 50. und 70. Lebensjahr geschieht. [54]
Ein bekannter Betroffener dieser Krankheit ist der britische theoretische Physiker und Astrophysiker Stephen William Hawking. Der 1942 geborene Hawking erhielt im Alter
von 21 die Diagnose. Über die Jahre wurde seine körperliche Verfassung immer eingeschränkter, bis er 1985 durch die Folge einer Tracheotomie seine Stimme verlor. Ein kalifornischer Computer Programmierer wurde auf die Situation aufmerksam und entwickelte
einen Sprachcomputer, den Hawking über einen Druckknopf steuern konnte. Nach funktionsverlust der Hand wurde ein Interface entwickelt, welches dem Physiker die Steuerung des Sprachcomputers über eine Backenbewegung ermöglicht, die durch einen Infrarotsensor aufgenommen werden. Da die Krankheit weiter fortschreitet und nun auch seine Gesichtmuskulatur langsam lähmt, wird nach einer neuen Möglichkeit gesucht, die für den Physiker lebenswichtige Steuerung des Sprachcomputers zu ermöglichen. Eine Möglichkeit könnte das Eye Tracking darstellen, bei dem die Augenbewegungen verfolgtwerden. [14] [24] [15]
Im Folgenden wird sich mit dem Thema der Blickrichtungsverfolgung auseinandergesetzt und ein Ansatz für ein Eye Tracking System erforscht.
Alzheimer’s Disease affects millions of people worldwide, but till today, the gold standard
for definitive diagnosis of this disease is a biopsy. Nevertheless, with the progress
of the disease, a volume loss in the Hippocampus can be observed. Therefore, good
segmentation methods are crucial to facilitate quantification of this loss.
The focus of this work is on the development of a Machine Learning algorithm, more
precisely a Generative Adversarial Network, for the automated segmentation of the
human Hippocampus and its substructures in Magnetic Resonance Images. In particular,
the task is to determine if the integration of a pre-trained network that generates
segmentations into a Generative Adversarial Network scheme can improve generated
segmentations. In this context, a segmentation network in form of a U-net corresponds
to the generator. The discriminator is developed separately and merged in a second
step with the generator for combined training.
With a literature review regarding the automated segmentation of the Hippocampus,
current methods in this field and their medical and technological basics were identified.
The datasets were preprocessed to make them suitable for the use in a neural
network. In the training process, the generator was trained first until convergence.
Then, the Generative Adversarial Network including the pre-trained generator was
trained. The outcomes were evaluated via cross-validation in two different datasets
(Kulaga-Yoskovitz and Winterburn). The Generative Adversarial Network scheme
was tested regarding different architectural and training aspects, including the usage
of skip-connections and a combined loss function.
The best results were achieved in the Kulaga-Yoskovitz dataset with a Dice coefficient
of 90.84 % after the combined training of generator and discriminator with a joined
loss function. This improves the current state of the art method in the same task and
dataset with a Dice index of 88.79 % by Romero [Rom17]. Except of two cases in the
Winterburn dataset, the proposed combined method could always improve the Dice
results after the training of only the generator, even though only by a small amount.
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.
Gammastrahlung ist hochenergetische elektromagnetische Strahlung, die zum Beispiel
beim Zerfall radioaktiver Stoffe auftritt und besteht aus ungeladenen Photonen. Jeder
dieser Gammastrahler strahlt Photonen mit einer für ihn spezifischen Energie aus, woran
man ihn auch erkennen kann. So hat jeder Gammastrahler sozusagen seinen eigenen
Fingerabdruck.
Wenn man wissen will, welche Gammastrahler in einer Probe vorhanden sind, kann auf
die Gammaspektroskopie zurückgegriffen werden. Diese misst, wie der Name schon sagt,
das Spektrum, also die Energie und die Intensität, der Gammastrahlen. Aus dem daraus
entstehenden Graphen kann dann anhand der Ausschläge abgelesen werden, welche
Gammastrahler in der Probe enthalten sind, da sich diese über ihr Energiemaß bestimmen
lassen.
Die beiden grundsätzlichen Bestandteile eines solchen Gammastrahlenspektrometers sind
ein Detektor und eine Strahlungsquelle, meist eine radioaktive Probe. Die Probe wird so
angebracht, dass sie auf den Detektor strahlt. Dieser registriert dann die Impulse, die
durch Wechselwirkung zwischen den Gammastrahlen und den Elektronen des Detektors
entstehen.
Es gibt zwei hauptsächlich auftretende Effekte. Der Wichtigste ist wohl der Photoeffekt.
Hierbei trifft ein Photon auf ein Elektron und das Photon wird vollständig vom Elektron
absorbiert, wodurch das Elektron aus seiner aktuellen Bindung, innerhalb des Atoms,
gelöst wird. Dies ist der wichtigste Effekt, weil er genau die Information liefert, die gesucht
wird. Das ist die exakte Energie, mit der ein radioaktives Nuklid abstrahlt. Den durch
gehäuftes Vorkommen dieses Effektes auftretenden Ausschlag nennt man Photopeak. Er
stellt die spezifische Energie von einem der, in der Probe vorhandenen, Gammastrahlern
dar. Anhand dieses Peaks ist es letztendlich möglich die enthaltenen Gammastrahler zu
identifizieren.
Der zweite Effekt nennt sich Compton-Effekt. Hierbei trifft ebenfalls ein Photon auf ein
Elektron. Dieses Mal wird das Photon aber nicht absorbiert, sondern gibt lediglich einen
Teil seiner Energie an das Elektron ab und wird dann in einem Winkel von 0° bis 180°
gestreut. Es setzt seinen Weg also mit geringerer Energie und damit größerer Wellenlänge
fort.
Leider ist das obige Spektrum im jetzigen Zustand noch lange nicht perfekt. Noch sind zu
viele Störungen und Fehlinformationen enthalten. Zwar könnte damit gearbeitet werden,
jedoch mit dem Risiko, dass eventuell Informationen verfälscht, oder sogar gar nicht
ausgelesen werden. Perfekt wäre es, wenn das Spektrum komplett der x-Achse anliegen
würde, vollkommen glatt, ohne Rauschen und nur die Photopeaks zu sehen wären.
Ein kleiner Teil der Störungen, die das Signal beeinflussen, kann schon im obigen Teil
erkannt werden. Es spielen nämlich viel mehr Effekte eine Rolle, als es im besten Fall sein
sollten.
Einer der Störeffekte zum Beispiel, ist der bereits oben erwähnte Compton-Effekt. Dieser
trägt nichts zum Photopeak bei, sondern liefert einen Impuls, dessen Energie bis zu einem
gewissen Punkt, dieser „Punkt“ wird auch Compton-Kante genannt, unterhalb der
spezifischen Energie des Photons liegt. Wenn die spezifische Energie eines Photons zum
Beispiel 600keV betragen würde, dann könnte durch den Compton-Effekt eine Energie
von 400keV geliefert werden. Es ist also möglich, dass angenommen wird es seien zwei
unterschiedliche Gammastrahler in der Probe vorhanden. Glücklicherweise sind die
Impulse, die durch den Compton-Effekt entstehen relativ gleich verteilt und erreichen
kaum die Intensität eines Photopeaks. Dennoch zieht jeder Photopeak einen solchen
Rattenschwanz aus schwächeren Impulsen, welche von 0keV bis zur Energie der
Compton-Kante reichen, hinter sich her. Dies wird auch Compton-Kontinuum genannt. Da
im niedrigeren Bereich des Energiespektrums immer mehr Compton-Kontinuen
aufeinandertreffen, je nachdem wie viele Photopeaks, also unterschiedliche
Gammastrahler, in der Probe vorhanden sind, bildet sich dort oft ein sichtbarer Hügel, oder
eine Steigung. Umgekehrt flacht das Spektrum im höheren Bereich immer weiter ab, da
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Abbildung 1: Beispielspektrum
weniger Compton-Kontinuen vorhanden sind.
Das Compton-Kontinuum trägt einen Großteil zum Untergrund bei. Der Untergrund füllt
fast den kompletten Bereich zwischen Gammaspektrum und x-Achse aus. Ebenso spielt
hier auch die Umgebungsstrahlung eine Rolle, welche eigentlich immer vorhanden ist und
die man nur schwer ausschließen kann.
Ein weiterer Störfaktor ist das in der Elektrotechnik bekannte Rauschen, welches auch im
obigen Spektrum sehr gut erkannt werden kann.
Dies sind nur einige Störungen, die eine Rolle spielen.
Es werden somit sehr viele Störgrößen ungewollt mit betrachtet und diese Störgrößen
müssen durch Werkzeuge, wie zum Beispiel Algorithmen, entfernt werden. Da ich mich in
dieser Bachelorarbeit auf die Untersuchung von Algorithmen zur Bestimmung des
Untergrundes beziehe, werde ich mich im Weiteren auf diese beschränken und die
anderen Probleme größtenteils außer Acht lassen.
Nun gibt es natürlich bereits Algorithmen, mit denen sich der Untergrund von Gammaspektren
bestimmen lässt. Das Problem hierbei ist, dass diese meist nur bei bekannten
Spektren funktionieren, auf die sie, mehr oder weniger, speziell zugeschnitten sind. Wenn
diese Algorithmen eins zu eins auf ein unbekanntes Spektrum angewandt würden, kann es
schnell vorkommen, dass die Untergrundbestimmung misslingt und weit vom angestrebten
Ergebnis entfernt ist.
Einen einzelnen Algorithmus zu entwickeln, der für alle Spektren einsetzbar wäre, ist aber
auch keine Möglichkeit. Der Aufwand und die Kosten wären noch viel zu hoch. Außerdem
würde sich keine Firma finden,welche sich an solch ein Projekt wagen würde, da auch viel
zu wenige Abnehmer dafür vorhanden sind.
Darum werde ich in dieser Arbeit kleinere, einfachere Algorithmen genauer untersuchen,
um zu verstehen, wie sich diese auf unterschiedliche Spektren anwenden lassen. Das
damit entstehende Ergebnis ist wahrscheinlich nicht perfekt, aber gut genug, um damit
arbeiten zu können.
Ziel dieser Arbeit ist es, zwei Algorithmen zur Untergrundbestimmung zu evaluieren und
einen Überblick über folgende Themen zu geben:
– Einen Ausblick über die Auswirkungen der einzelnen Parameter der Algorithmen zu
geben, um zum Beispiel schnell abschätzen zu können, welcher Parameter in
einem konkreten Fall verändert werden muss.
– Einen groben Rahmen festzulegen, in dem die einzelnen Parameter gewählt
werden können, sodass mit hoher Wahrscheinlichkeit ein gutes Ergebnis erreicht
wird.
– Stärken und Schwächen der Algorithmen herausarbeiten, um zum Beispiel die
Verwendung eines Algorithmus auszuschließen, der sich für den beabsichtigten
Zweck nur schwer oder gar nicht einsetzen ließe.
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– Einen schnellen Überblick über die Möglichkeiten geben, um mit den Algorithmen
ohne großes Vorwissen zu arbeiten.
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.
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.
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.
Am Deutschen Krebsforschungszentrum wird im Rahmen des Projekts TPS++ erforscht, wie ein System für die adaptive Strahlentherapie (ART) konzipiert sein muss. Ziel der adaptiven Strahlentherapie ist, eine optimal auf den individuellen Patienten abgestimmte Behandlung durchzuführen. Basierend auf täglich erstellten Bilddaten müssen Behandlungszielvorgaben überwacht und der Plan innerhalb kürzester Zeit (Minuten) angepasst werden. Die größten Herausforderungen hierbei sind die Menge der zu verarbeitenden und zu visualisierenden Daten sowie die Anforderungen an Flexibilität, Grad der Automatisierung und Möglichkeiten der Interaktion.
Ziel dieser Arbeit ist die Gestaltung und Realisierung einer Benutzeroberfläche (GUI) für dieses neuartige, innovative System. Hierfür muss ein neues Konzept bezüglich der Benutzerführung, Flexibilität der GUI und der Interaktionsmöglichkeiten erstellt, umgesetzt und evaluiert werden. Die GUI muss so gestaltet sein, dass sie die Darstellung von Daten für verschiedenste bekannte Anwendungsszenarien sowie eine einfache Erweiterbarkeit für unbekannte Anwendungsszenarien und Daten leisten kann. Diese flexible Gestaltung der GUI ist notwendig, um adaptive Behandlungsstrategien weiter erforschen zu können. Aus Benutzeraktionen und den vorhandenen Daten muss das System erwünschte Benutzerhandlungen ableiten und die Daten in exakt der benötigten Darstellungsform für das aktuell zu bearbeitende Problem anzeigen.
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.
Every year, hundreds of thousands of patients are affected by treatment failure or adverse drug reactions, many of which could be revented by pharmacogenomic testing. To address these deficiencies in care, clinics require
automated clinical decision support through computer based systems, which provide clinicians with patient-specific ecommendations. The primary knowledge needed for clinical pharmacogneomics is currently being
developed through textual and unstructured guidelines.
In this thesis, it is evaluated whether a web service can annotate clinically relevant genetic variants with guideline information using web services and identify areas of challenge. The proposed tool displays a formal representation of pharmacogenomic guideline information through a web service and existing resources. It enables the annotation of variant call format (VCF) files with clinical guideline information from the Pharmacogenomic Knowledge Base (PharmGKB) and Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC).
The applicability of the web service to nnotate clinically relevant variants with pharmacogenomics guideline information is evaluated by translating five guidelines to a web service workflow and executing the process to annotate publically available genomes. The workflow finds genetic variants covered in CPIC guidelines and influenced drugs.
The results show that the web service could be used to annotate in real time clinically relevant variants with up-to-date pharmacogenomics guideline information, although several challenges such as translating variants into star allele nomenclature and the absence of a unique haplotype nomenclature
remain before the clinical implementation of this approach and the use on other drugs.
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 .
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.
Wird bei einem Patienten mit Kolorektalkarzinom der Tumor erfolgreich entfernt, beginnt die Nachsorgephase. Der Nachsorgeplan, welchen die Patienten bei der
Entlassung erhalten, orientiert sich an der S3-Leitlinie des Leitlinienprogramms für Onkologie. Der Patient kann selbst entscheiden, wo die Nachsorge stattfinden wird. Entweder lässt er seine Nachsorgeuntersuchungen in der Klinik durchführen (klinikinterne Nachsorge) oder er sucht einen niedergelassenen Onkologen auf (klinikexterne Nachsorge). Gegenstand dieser Arbeit ist die Analyse der klinikinternen und
-externen Nachsorge in Bezug auf die Einhaltung der S3-Leitlinie. Ziel ist es, festzustellen, ob anhand der erhobenen Daten Rückschlüsse auf die Leitlinientreue in Bezug auf die Nachsorge der Patienten gezogen werden kann. Im Rahmen dieser Thesis werden Patienten mit einem UICC-Stadium II oder III und einem Diagnosedatum zwischen 2009 und 2013 betrachtet. Basierend auf den Kriterien wurden 562 Datensätze aus dem GTDS exportiert. Nach anschließendem Bearbeiten und Aussortieren wurden 426 Patienten analysiert. Im seit 2001 in Heilbronn eingesetzten Gießener Tumordokumentationssystem (GTDS) werden die Falldaten der Tumorpatienten dokumentiert und gespeichert. Die Verlaufsdaten der
TNM-Dokumentation werden mindestens einmal jährlich zu den Patienten erhoben. Diese Daten werden analysiert, um die Leitlinientreue zu überprüfen.
Der Vergleich zwischen S3-Leitlinie und vorgenommenen Untersuchungen kann sich aufgrund lokaler Dokumentationspraxis nur auf den zeitlichen Ablauf der Untersuchungstermine beschränken, da im GTDS keinerlei Informationen zu der Art der vorgenommenen Untersuchung vorliegen. Um die zeitlichen Abläufe zu analysieren, werden aus den vorliegenden Datumswerten für jeden Patient ein Pfad bestehend aus Zuständen (Tumorfreiheit, Untersuchung 1, etc.) gebildet. Die Übergangswahrscheinlichkeiten
stellen einen Indikator für die Termintreue der Patienten dar. Es wurden 146 Patienten klinikintern und 149 Patienten klinikextern behandelt. 131 Patienten erhielten eine gemischte Nachsorge. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Informationen aus dem GTDS nicht ausreichen, um eine Leitlinienkonformität der Nachsorge von Kolorektalkarzinompatienten nachzuweisen, da im GTDS ausschließlich der Tumorverlauf dokumentiert wird, aber nicht, wie sich die Nachsorge im Speziellen gestaltet.
Development and validation of a neural network for adaptive gait cycle detection from kinematic data
(2020)
(1) Background: Instrumented gait analysis is a tool for quantification of the different
aspects of the locomotor system. Gait analysis technology has substantially evolved over
the last decade and most modern systems provide real-time capability. The ability to
calculate joint angles with low delays paves the way for new applications such as real-time
movement feedback, like control of functional electrical stimulation in the rehabilitation
of individuals with gait disorders. For any kind of therapeutic application, the timely
determination of different gait phases such as stance or swing is crucial. Gait phases are
usually estimated based on heuristics of joint angles or time points of certain gait events.
Such heuristic approaches often do not work properly in people with gait disorders due to
the greater variability of their pathological gait pattern. To improve the current state-ofthe-
art, this thesis aims to introduce a data-driven approach for real-time determination
of gait phases from kinematic variables based on long short-term memory recurrent neural
networks (LSTM RNNs).
(2) Methods: In this thesis, 56 measurements with gait data of 11 healthy subjects,
13 individuals with incomplete spinal cord injury and 10 stroke survivors with walking
speeds ranging from 0.2 m
s up to 1 m
s were used to train the networks. Each measurement
contained kinematic data from the corresponding subject walking on a treadmill for 90
seconds. Kinematic data was obtained by measuring the positions of reflective markers on
body landmarks (Helen Hayes marker set) with a sample rate of 60Hz. For constructing a
ground truth, gait data was annotated manually by three raters. Two approaches, direct
regression of gait phases and estimation via detection of the gait events Initial Contact
and Final Contact were implemented for evaluation of the performance of LSTM RNNs.
For comparison of performance, the frequently cited coordinate- and velocity-based event
detection approaches of Zeni et al. were used. All aspects of this thesis have been
implemented within MATLAB Version 9.6 using the Deep Learning Toolbox.
(3) Results: The mean time difference between events annotated by the three raters
was −0.07 ± 20.17ms. Correlation coefficients of inter-rater and intra-rater reliability
yielded mainly excellent or perfect results. For detection of gait events, the LSTM RNN
algorithm covered 97.05% of all events within a scope of 50ms. The overall mean time
difference between detected events and ground truth was −11.62 ± 7.01ms. Temporal
differences and deviations were consistently small over different walking speeds and gait
pathologies. Mean time difference to the ground truth was 13.61 ± 17.88ms for the
coordinate-based approach of Zeni et al. and 17.18 ± 15.67ms for the velocity-based
approach. For estimation of gait phases, the gait phase was determined as a percentage.
Mean squared error to the ground truth was 0.95 ± 0.55% for the proposed algorithm
using event detection and 1.50 ± 0.55% for regression. For the approaches of Zeni et al.,
mean squared error was 2.04±1.23% for the coordinate-based approach and 2.24±1.34%
for the velocity-based approach. Regarding mean absolute error to the ground truth, the
proposed algorithm achieved a mean absolute error of 1.95±1.10% using event detection
and one of 7.25 ± 1.45% using regression. Mean absolute error for the coordinate-based
approach of Zeni et al. was 4.08±2.51% and 4.50±2.73% for the velocity-based approach.
(4) Conclusion: The newly introduced LSTM RNN algorithm offers a high recognition
rate of gait events with a small delay. Its performance outperforms several state-of-theart
gait event detection methods while offering the possibility for real-time processing
and high generalization of trained gait patterns. Additionally, the proposed algorithm
is easy to integrate into existing applications and contains parameters that self-adapt
to individuals’ gait behavior to further improve performance. In respect to gait phase
estimation, the performance of the proposed algorithm using event detection is in line
with current wearable state-of-the-art methods. Compared with conventional methods,
performance of direct regression of gait phases is only moderate. Given the results,
LSTM RNNs demonstrate feasibility regarding event detection and are applicable for
many clinical and research applications. They may be not suitable for the estimation
of gait phases via regression. For LSTM RNNs, it can be assumed, that with a more
optimal configuration of the networks, a much higher performance is achieved.
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.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wird in Zusammenarbeit mit zwei Physiotherapeuten der IB Medizinischen Akademie Mannheim ein Konzept für das heimbasierte Training
in der Handtherapie erarbeitet. Das Konzept basiert auf der Thalmic Myo, einem Gestensteuerungssystem, das über den Arm gesteuert wird. Der Entwurf wird prototypisch in Verbindung mit einer Android Anwendung realisiert.
Das Myo-Armband ist mit Bewegungssensoren und Elektroden ausgestattet, womit sich Position von Hand und Arm im Raum erfassen und Bewegungen durch elektrische Signale
von Muskeln erkennen lassen. Basierend auf dieser Technologie, soll eine Möglichkeit zur
Verlaufskontrolle der Adhärenz, die Einhaltung der gemeinsam gesetzten Therapieziele, gewährleistet werden können.
Abschließend wird der Prototyp gemeinsam mit sieben Physiotherapeuten hinsichtlich
seiner Funktionalität untersucht und die Akzeptanz und das Nutzererlebnis evaluiert. Bei der Untersuchung wird das Studentenprojekt “LeapPhysio” hinzugezogen, das ähnliche Ziele verfolgt, jedoch auf einer anderen Technologie basiert. Es werden beide Technologien gegenübergestellt und auf ihre Eignung geprüft.
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?
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.
eHMIS is a Ugandan Hospital Information System (HIS), which targets the Sub-Saharan market. In its first version all forms were programmed statically and adaptations were done by code modifications. In 2014 the development of a second version of eHMIS based on Java started.
This work aims at introducing dynamic forms to this new version. While forms that are significantly important to the workflow of the application will remain static, others are replaced by forms that are dynamically designed by the user. By that, the application will become more flexible and local and situational tailoring will be possible without inducing extra costs.
In this thesis the design, implementation and testing of dynamic forms in eHMIS is discussed. The architecture is based on the questionnaire resource of FHIR®. The module enables the user to create questions and group them into sections and questionnaires. For each question the type of answer expected and other constraints can be defined. A user interface covering all functions was designed, so that no programming skills are required. In a first step dynamic forms were integrated in the application's workflow for recording symptoms, though other fields of application are possible. For testing, a usability experiment was conducted in Tororo Hospital in Eastern Uganda, using the thinking aloud method. Results were analysed and evaluated to detect usability problems and gain a general impression of user satisfaction.