Informatik
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Die Popularität der drahtlosen Datenübertragung wächst, seit dem der Standard 802.11 im Jahr 1997 vom Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) für die private Nutzung ausgegeben wurde, stetig an. Hierbei beschränken sich die meisten Anwendungen auf das Wesentliche: die Übertragung von Nutzdaten zwischen einem Access Point und verschiedenen Endgeräten. Der konventionelle Weg der Datenverarbeitung in drahtlosen Netzwerk-Modulen sieht vor, dass zunächst digitale Daten in analogen Verfahren moduliert werden. Nach der Übertragung als elektromagnetische Welle, werden die analogen Daten wieder von eingebetteten Systemen in einen digitalen Datenstrom übersetzt und zum Weiterverarbeiten weitergereicht. Durch die steigende Rechenleistung von Computern gibt es auch andere Wege der Übertragung. Mit der Idee, den Datenstrom nicht analog weiterzuverarbeiten, sondern ihn in digitaler Form zu modulieren oder zu demodulieren entstanden die ersten ‚Software-Radios‘. Zu Beginn der drahtlosen Ära wurden Software-Radios zum Beispiel dazu genutzt, um Sicherheitslücken in Wi-Fi Übertragungen zu finden. Heutzutage finden Software-Radios immer mehr Anwendungen in wissenschaftlichen Bereichen abseits der üblichen Datenübertragung. Als alternative Vorreiter gelten die Arbeiten der Universität Washington „Whole-Home Gesture Recognition Using Wireless Signals“ (Quifan et al., 2013a) und die des Massachusetts Institute of Technology „See Through Walls with Wi-Fi“ (Adib F. and Katabi D., 2013). Die erst genannte Anwendung beruht auf der Theorie des Doppler-Effekts für elektromagnetische Wellen und zeigt auf, dass es möglich ist, die Übertragungsverfahren des IEEE 802.11 zu überwachen und Bewegungen nahe den Antennen zu erfassen. Die Zweite zeigt auf, dass ähnliche Ergebnisse auch ohne den Doppler-Effekt sondern nur durch die gemessenen Reflexionen von Signalen erreicht werden können. Die Möglichkeiten dieser Techniken reichen von einer Gestensteuerung, die ohne zusätzliche Sensoren am Menschen auskommt, bis zum Visualisieren von Bewegungen hinter Wänden.
Der Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist grundliegende Problematiken der Detektion des Doppler-Effekts in digitalen Modulationen aufzuzeigen. Hierfür werden Grundlagen der Empfangstechnik erläutert. Weiterhin wird der Einsatz aktueller Grafikkarten in Software-Radios zur Detektion des Doppler-Effekts untersucht.
In der heutigen Zeit ist es auch für Ärzte nicht immer trivial, diagnostisch präzise Entscheidungen auf Grund von modernsten medizinischen bildgebenden Verfahren zu treffen. Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich damit wie man eine Software-anwendung mit Hilfe der Support Vector Machine (SVM), eine Technik des maschi-nellen Lernens, in ein bestehendes Framework wie z.B. MITK implementieren kann, um so vollautomatische Tests von Lebertumorsegmenierungen durchführen zu kön-nen. Durch die zusätzliche Integration einer Testklasse wird die entwickelte SVM validiert, um ein möglichst hohes Klassifikationsergebnis zu erreichen. Die in der Thesis entwickelte Softwarekomponente hat gezeigt, dass eine vollautomatische Segmentierung von Lebertumoren bei Patienten in zufriedenstellendem Maße möglich ist.
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.
Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht die Entwicklung eines Verfahrens für das Erzeugen
von möglichst realitätsnahen Telepräsenzsimulationen für die Information von Patienten
in der Strahlentherapie sowie die Anwendung des Verfahrens in der Entwicklung
einer VR-Applikation auf Basis eines Demonstrators.
Nach einer Literaturrecherche bezüglich des aktuellen Stands der Aufklärung von Patienten
wurden die Grundlagen von Virtual und Augmented Reality hinsichtlich der
gegebenen Hardware ermittelt. Hierauf folgte die Auswahl von Software für das Scannen
von realen Objekten mit dem gegebenen Tablet in einem Bestrahlungsraum des
DKFZ sowie die Auswahl einer Game Engine für die Entwicklung des Demonstrators.
Daraufhin wurde ein Rekonstruktionsalgorithmus ausgewählt. Anschließend wurden
verschiedene Objekte im Bestrahlungsraum gescannt, sodass die Parameter des Algorithmus
iterativ hinsichtlich der Qualität der erzeugten Objekte für den Einsatz in
einer VR-Anwendung optimiert werden konnten. Daraufhin erfolgte eine Texturierung
der Oberfläche mit Kamerafotos. Nach einer Aufbereitung der Modelle wurden diese
in ein Virtual Environment importiert. Parallel dazu wurde nach der Auswahl der Unreal
Engine als Game Engine, der Demonstrator entwickelt, in welchen die gescannten
Modelle integriert wurden.
Das Verfahren liefert ausreichend genaue Ergebnisse, um Konzepte in der Strahlentherapieaufklärung
vermitteln zu können. Der Effekt und die Akzeptanz der Technik
spielen eine weitere wichtige Rolle für den Einsatz der Methodik und müssen durch eine
Evaluation im klinischen Alltag validiert werden, wofür die Entwicklung einer klinisch
anwendbaren Software auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse notwendig wird.
Im Rahmen eines Kooperationsprojektes zwischen dem Heidelberger Institut für Medizinische Informatik und Biometrie (IMBI) und der Mund- Kiefer und Gesichtschirurgie (MKG) des Universitätsklinikums Heidelberg soll ein MITK-Plugin für die Segmentierung von knöchernen Strukturen aus Schichtbilddaten der Computertomographie (CT), sowie der digitalen Volumentomographie (DVT) mit möglichst wenigen Nutzerinteraktionen entwickelt und evaluiert werden.
Hierbei ist insbesondere eine hohe Segmentierungsqualität im Bereich des Kiefers und der Zähne relevant. Dabei erweisen sich Zahnspangen bzw. Zahnfüllungen als besondere Herausforderung. Die Arbeit, sowie das MITK-Plugin behandelt drei Aufgabenbereiche. Es handelt sich dabei um die Metallartefaktreduktion (MAR), Segmentierung und Oberflächenrekonstruktion. Die bildbasierte Artefaktreduktion kann auf CT-Datensätze entweder manuelle oder automatisch angewendet werden. Dabei stehen zwei verschiedene Methoden zur Auswahl. Es handelt sich dabei um die lineare Interpolation (LI) und die rohdatenfreien MAR (RFMAR). Ziel der Artefaktreduktion ist eine verbesserte 3D-Visualisierung. Dabei zeigen die Methoden stellenweise eine Verbesserung durch reduzierte schwarzer Schatten im Bereich der Metalle. Problematisch wirken sich neue Artefakte, welche durch die Reduktion enstehen, auf das Ergebnis der 3D-Visualierung aus. Für die Segmentierung sind zwei Verfahren implementiert worden. Es handelt sich dabei um ein eigenes automatisches Verfahren LCC (Largest Connected Component), und um einen Region Grower. Das automatische Verfahren ist hierbei robust gegenüber einer ungewollt segmentierten Patientenliege, hat aber den Nachteil dass unter Umständen nicht alle knöchernen Strukturen segmentiert werden. Für diesen Fall kann der Region Grower eingesetzt werden, welcher durch Benutzerinteraktion den Nachteil des LCC-Verfahrens ausgleicht. Die Verfahren zeigen im Bezug auf CT-Datensätze gute Ergebnisse. Durch den schlechten Knochenkontrast des verwendeten DVT-Gerätes müssen bei der Segmentierung der DVT-Datensätze Kompromisse eingegangen werden. Durch eine Histogramm-Analyse hat sich für die automatische Schwellwertbestimmung nach Otsu eine Mindestanzahl von drei Otsu-Schwellwerten ergeben. Weiterhin wurde das LCCVerfahren gegenüber einer Referenzsegmentierung eines MKG-Chirurgen evaluiert. Die Evaluierung zeigt, dass die Wahl zwischen drei und sechs Otsu-Schwellwerte keine signifikanten Auswirkungen auf die Genauigkeit der Segmentierung hat. Durch einen Kompromiss zwischen Laufzeit und Segmentierungsqualität wird die Verwendung von vier Otsu-Schwellwerten empfohlen.
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.
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.
Konzeption und Entwicklung einer robotergestützten und ultraschallbasierten Lokalisationskontrolle
(2018)
Mit Hilfe der Image Guided Therapy wird versucht die Bestrahlung von Tumoren mittels
Bildgebung zu verbessern und die Nebenwirkungen durch die Bestrahlung für den
Patienten zu minimieren. Diese Arbeit verfolgt den Ansatz Ultraschall als echtzeitfähige
Bildverarbeitungsmodalität zu nutzen und darüber eine Lokalisationskontrolle
von Tumoren während der Bestrahlung zu ermöglichen.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung und Implementierung eines Gesamtkonzeptes
zur ultraschallbasierten und robotergestützten Lokalisationskontrolle. Ergebnis der
Arbeit ist eine auf dem medizinischen Bildverarbeitungsprogramm MITK basierte Applikation.
Diese erlaubt es ein 2D Ultraschallbild über ein Tracking-System oder den
Roboter zu referenzieren und mit registrierten Planungsdaten überlagert darzustellen.
Die Darstellung ist dabei in quasi Echtzeit sowohl in 2D als auch in 3D möglich. Zur
Registrierung wurde ein optisches Tracking-System verwendet, welches über einen eigens
neu entwickelten Filter mit dem Roboter verknüpft werden kann. Weiter lässt
sich aus der Applikation heraus der Roboter steuern und es können automatisierte
Scanverfahren genutzt werden, um mit Hilfe eines 2D Ultraschallkopfes ein 3D Ultraschallbild
zu erstellen. Die Anwendung knüpft an bestehenden Funktionen an und
erlaubt es künftigen Nutzern die neu erstellten Komponenten auch getrennt voneinander
weiter zu verwenden. Dazu gehören Filter für die Zuordnung der Ultraschallbilder,
sowie ein Filter zum Kombinieren von verschiedenen Tracking-Systemen, als auch die
Möglichkeit den Roboter zu nutzen.
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.
In der Kernresonanzspektroskopie, wie auch in anderen spektroskopischen Disziplinen, unterliegt die
Genauigkeit und Vollständigkeit eines Spektrums den verschiedenen Einstellungen des Messgeräts
sowie dem verwendeten Gerätetypen. Um das gemessene Spektrum besser analysieren zu können,
wird versucht, es an die Realität anzunähern. Eine allgemeine Annahme dazu ist, dass mehrere, sich
teilweise überlagernde Peaks das Spektrum bilden. Alle Peaks verlaufen dabei gemäß einer Funktion,
deren Modellparameterwerte variieren.
Es gibt verschiedene Ansätze zur Bestimmung des Spektrums, zum Beispiel die Modellanpassung und
die Maximum-Entropie-Methode. Eine große, gegen Unendlich strebende Anzahl an Peaks scheint
die gemessenen Spektrumdaten am besten nachzubilden. Dies ist jedoch wenig naturgetreu.
In dieser Arbeit gehe ich dem Bayes’schen Ansatz zur Datenanalyse nach, um die Peakanzahl auszumachen,
für die die größte Wahrscheinlichkeit in den Messdaten liegt.
Während meiner Diplomarbeit hat sich die anfängliche Annahme, dass die Peaks nach der Lorentz-
Funktion geformt sind, revidiert. Letztendlich habe ich versucht, die Bestimmung der Peakanzahl mit
Peaks in Form des Pseudo-Voigt-Profils durchzuführen.
Für die Berechnung der Posterior-Wahrscheinlichkeit einer Peakanzahl war es nötig, ein multiples
Integral zu lösen. Dieses entstand durch die Marginalisierung einiger Störparameter.
Ein Ziel dieser Diplomarbeit war es, das multidimensionale Integral numerisch zu berechnen. Umgesetzt
werden sollte dies mit dem VEGAS-Algorithmus, der das Monte-Carlo-Verfahren zur Integration
verwendet. Ich habe den Algorithmus und die Anwendungen der Arbeit in Matlab implementiert.
Um die Integration mit dem VEGAS-Algorithmus zu testen, habe ich eine Beispielanwendung zur
Integration unterschiedlich dimensionaler Rosenbrock-Funktionen durchgeführt.
Die Anwendung zur Bestimmung der Peakanzahl in einem Spektrum habe ich zunächst für simulierte
Daten mit zwei unterschiedlichen Formeln der Lorentzfunktion umgesetzt.
Die erste Lorentzfunktion enthält zwei Modellparameter, die Lage der Amplitude und die Halbwertsbreite,
und ist zu eins normiert. Bei ihr ist die Amplitude abhängig von der Halbwertsbreite.
Die zweite Formel besteht aus drei unabhängigen Modellparametern: der Amplitude, ihrer Lage und
der Halbwertsbreite. Damit ist sie für die Auswertung realer Messdaten geeigneter als die vorherige
normierte Lorentzfunktion.
Bei der Anwendung mit simulierten Daten mit drei Modellparametern sowie mit gemessenen Daten
und dem Modell des Pseudo-Voigt-Profils konnte die Anzahl der Peaks nicht bestimmt werden.
Die Schwierigkeit der Bestimmung der Peakanzahl mit dem VEGAS-Algorithmus lag anscheinend
bei der Integration über die Amplitude. Zur Klärung des Problems habe ich die Anwendung mit
dem Pseudo-Voigt-Profil und den realen Messdaten über einen anderen Lösungsweg zur numerischen
Integration, mit einer Likelihood-Matrix, untersucht.
Dadurch kam die Vermutung auf, dass die Diskretisierung in y-Richtung durch das Importance
Sampling des VEGAS-Algorithmus nicht konform mit der Messpunktverteilung ist. Ich habe versucht
über eine Präzisionsanpassung der Amplitudenstützwerte das Problem zu lösen, was teilweise gelang.
Die in dieser Arbeit erstellte Anwendung kann zur Plausibilitätsprüfung von Ergebnissen anderer
Bayes’ basierter Verfahren zur Peakanzahlbestimmung dienen.
Mit geschätzten Werten für die Modellparameter aller Peaks wird die multiple Integration mit dem
VEGAS-Algorithmus nicht gebraucht. Die Posterior-Wahrscheinlichkeiten können somit berechnet
werden und eine quantitative Bewertung der Ergebnisse unterschiedlicher Peakzahlen für das gemessene
Spektrum liefern.