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An architectural concept for implementing the socio-technical workflow of Digital Pathology in Chile
(2014)
Virtual Microscopy opens up the possibility to remotely access high quality images at large scales for scientific research, education, and clinical application. For clinical diagnostics, Digital Pathology (DP) presents a novel opportunity to reduce variability [Bauer et al., 2013] due to the reproducible access to Whole Slide Imaging, quantitative parameters (e.g. HER2 stained membrane) [Al-Janabi et al., 2012], second opinion and Quality Assurance [Ho et al., 2013]. Despite of the mentioned advantages, the challenge remains to incorporate DP into the pathologists workflow within a heterogeneous environment of systems and infrastructures [Stathonikos
et al., 2013]. Different issues must be solved in order to optimize the impact of DP in the daily clinical practice [Daniel et al., 2012] [Ho et al., 2006]. The integration needs precise planning and comprehensive evaluation for adopting this technology
[Stathonikos et al., 2013]. This thesis will focus on an organizational development approach based on a Socio-Technical System (STS). The socio-technical approach covers: (i) the technical issue: tissue-scanner, NDP.view, NDP.serve, analysis software, and (ii) the social issue: pathologists, technicians. In order to improve the integration, a joint optimization (of i and ii) is necessary. The developed STS approach will optimize the integration of DP towards improved workflows in clinical environments. The improved workflows will reduce the pathologists turnaround time, improve the certainty of the diagnostics, and provide a more effective patient care within the covered institutions. An overt multi-site Participatory Observation, Questionnaires, and Business Process Modelling Notation will be used to analyse the existing pathological workflows. Based on this, the system will be modelled with the 3lgm2 Toolkit [Winter et al., 2007] under consideration of various technical subsystems that are present in the clinical environment. Afterwards, the interfaces between subsystems and its possible interoperabilities will be evaluated, taking into account the different existing standards and guidelines for image processing and management, as well as business processes in DP. In order to analyse the existing preconditions a questionnaire will be evaluated to establish a robust and valid view. In addition, the overt participatory observation will support this elevation, giving a deeper insight on the social part. This observation also covers the technical side including the whole pathological process. The socio technical model will then reveal measurable potential for optimization with incorporated DP (e.g. higher throughput for slides). The organizational development approach consists of a Socio-Technical System based on overt multi-site participatory observations, questionnaires, business process modelling and 3LGM2, will optimize the use of Digital Pathology in the daily clinical practice and raise the acceptance to incorporate integrate the new technology within the dayly workflow through the user centred process of incorporation.
• Perform and evaluate a questionnaire and a participant observation of pathologists work days in private & public institutions
• Create and evaluate a 3lgm2 model
• Model the current pathological process (viewpoint of pathologist & technical assistant) & perform and evaluate a contextual inquiry to elevate the pathologists requirements & expectations towards the system
• Test the future WF according the model parameters.
This project will detect unsuspected interrelations and interdependencies within the socio- technical workflow with a pathology laboratory. The observation will reveal the action conformity as well as the environment in which the process has to be embedded. Furthermore it will establish an optimized workflow for a specific clinical environment to prepare the implementation of DP. Additionally it will be possible to
quantify digitized images in order to improve decision making and lastly to improve patient care. In the future it will be possible to extend automated image analysis in order to support clinical decision support. Depending on acceptance, this can lead towards an automated clinical decision support for cases with low complexity.
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.
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.
Auf dem Markt der Android Applikationen gibt es ein breites Spektrum an
Lernanwendungen. Allerdings exisitiert ein Mangel an gut strukturierten
inhaltlichen Zusammenfassungen der schulischen Themen, gerade im
Fach Mathematik.
Mein Ziel der Bachelorarbeit ist, eine Education App zu entwickeln, diese
im realen Betrieb zu testen und somit einen Lösungsansatz für den
Mangel an solchen Apps zu erhalten. Ich werde am Beispiel der 8. Klasse
Realschule im Fach Mathematik eine thematische Zusammenfassung
erzeugen und als App umsetzen. Mathematische Grundlage hierfür bildet
das Schulbuch Schnittpunkt 8 des Klettverlages (Differenzierende
Ausgabe, 2015).
Bugfixing und Evaluierung verläuft Hand in Hand, um am Ende des
Entwicklungsprozesses eine voll funktionsfähige, getestete App zu
bekommen.
Mit Hilfe eines Fragebogens wird dabei direkt auf die Zielgruppe
eingegangen.
Die App wird im Anschluss des Entwicklungsprozesses nach dem Open-
Closed Prinzip fungieren. Ist also für Erweiterungen offen. Diese Funktion
erreiche ich durch genau definierte Schnittstellen. Es wird möglich sein,
neue Klassen ebenso wie Schularten hinzuzufügen. Als
Entwicklungsumgebung dient mir IntelliJ, als Testgerät ein Samsung
Smartphone.
Die App wird den Namen MaTHive Spectre tragen, um direkt auf das
Potential aufmerksam zu machen und einen einprägsamen Namen zu
erhalten.
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.
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
Implementation of an interactive pattern mining framework on electronic health record datasets
(2019)
Large collections of electronic patient records contain a broad range of clinical information highly relevant for data analysis. However, they are maintained primarily for patient administration, and automated methods are required to extract valuable knowledge for predictive, preventive, personalized and participatory medicine. Sequential pattern mining is a fundamental task in data mining which can be used to find statistically relevant, non-trivial temporal dependencies of events such as disease comorbidities. This works objective is to use this mining technique to identify disease associations based on ICD-9-CM codes data of the entire Taiwanese population obtained from Taiwan’s National Health Insurance Research Database.
This thesis reports the development and implementation of the Disease Pattern Miner – a pattern mining framework in a medical domain. The framework was designed as a Web application which can be used to run several state-of-the-art sequence mining algorithms on electronic health records, collect and filter the results to reduce the number of patterns to a meaningful size, and visualize the disease associations as an interactive model in a specific population group. This may be crucial to discover new disease associations and offer novel insights to explain disease pathogenesis. A structured evaluation of the data and models are required before medical data-scientist may use this application as a tool for further research to get a better understanding of disease comorbidities.