Informatik
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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.
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 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.
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.
A considerable amount of research in the field of modern robotics deals with mobile agents and their autonomous operation in unstructured, dynamic, and unpredictable environments. Designing robust controllers that map sensory input to action in order to avoid obstacles remains a challenging task. Several biological concepts are amenable to autonomous navigation and reactive obstacle avoidance.
We present an overview of most noteworthy, elaborated, and interesting biologically-inspired approaches for solving the obstacle avoidance problem. We categorize these approaches into three groups: nature inspired optimization, reinforcement learning, and biorobotics. We emphasize the advantages and highlight potential drawbacks of each approach. We also identify the benefits of using biological principles in artificial intelligence in various research areas.
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.
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?
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.
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.
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.