600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
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Die meisten Internetzugriffe erfolgen heute über das Smartphone. Während vor dem Jahr
2010 überwiegend der PC dafür verwendet wurde, nutzten 2016 81% aller Internet-User
ein Mobiltelefon für den Online-Zugang [1]. Die digitale Modulation von HF-Signalen ist
dabei immer von Bedeutung, unabhängig ob WLAN oder ein Mobilfunkstandard, wie
LTE angewandt wird. Die Weiterentwicklung drahtloser Kommunikationstechnik für das
Internet erscheint als interessante Alternative zur leitungsbasierten Anbindung an das
Breitbandnetz. Der Ausbau mit Glasfaserkabeln ist kostenintensiv, zeitaufwendig und
bei der Versorgung abgelegener Orte für den Provider unrentabel. Aus technischer Sicht
können drahtlose Anbindungen sogar zu einer Verringerung zeitlicher Verzögerungen
führen. Die Ausbreitungsgeschwindigkeit elektromagnetischer Wellen ist in Luft höher
als in Kupfer oder Glas [2]. Das Mobilfunknetz ist allerdings nicht zur flächendeckenden
Internetversorgung von PCs vorgesehen. Alle Online-Zugriffe durch Mobilfunk in einem
bestimmten Gebiet erfolgen über die selbe Funkzelle einer Basisstation. Bei gleichzeitiger
Benutzung durch viele Teilnehmer, reduziert sich die Datenrate merklich. Einige Mobilfunkbetreiber
verbieten rechtlich die ausschließliche Nutzung des Mobilfunk-Internets für
PCs [3]. Die Zugangskosten für den Verbraucher sind deutlich teurer als bei DSL. Zudem
existieren kaum Tarife für unbegrenzten Zugang. Genauso wie beim Leitungsnetz sind lokale
Schwankungen der Internetgeschwindigkeit vorhanden. Während beim Kabelzugang
die Geschwindigkeit vorherbestimmt werden kann, ist sie beim Mobilfunk individuell
auszutesten. Notebooks und Desktop-PCs besitzen in der Regel keine Empfangseinrichtung
für Mobilfunk. LTE-Router übersetzten das Protokoll in den WLAN-Standard.
Diese Umwandlung erfolgt durch separate Geräte oder als integrierte Funktion in einem
Smartphone (Hotspot). Einige dieser Router bieten auch einen Kabelzugang zum PC,
um die Verluste der WLAN-Verbindung zu vermeiden. Sie werden häufig in Form von
USB-Sticks angeboten. Die private Nutzung des Mobilfunk-Internets für PCs ist also
mit Einschränkungen verbunden. Für Unternehmen ist dies meist nicht hinnehmbar.
Die geschilderten Hindernisse bedeuten allerdings nicht, dass das Internet grundsätzlich
leitungsgebunden vermittelt wird und in drahtlose Online-Technologien zukünftig keine
Investitionen fließen. Die Richtfunkanbindung von Basisstationen erfolgt, wenn sich
das Verlegen von Leitungen nicht lohnt (Abbildung 1). Die Umwandlung im Großen ähnelt
dem Prinzip der privaten Hotspots. Eine Richtfunkantenne empfängt die gebündelte
elektromagnetische Energie. Nach der Umwandlung senden mehrere Sektorantennen mit
Rundstrahlcharakteristik die Wellen in das Umfeld des Masts. Außerdem ist die weitere
Übertragung nach einer Richtfunkstrecke durch ein Kabel möglich. Dementsprechend
kann das Internet über Richtfunkabschnitte zum Verbraucher gelangen, auch wenn es
schließlich beim Router über ein Kabel ankommt.
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.
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.
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.
Ein Tumor ist eine örtlich umschriebene Zunahme des Gewebevolumens, im engeren
Sinn eine gewebliche Neubildung, ein Geschwür in Form eines enthemmten und
irreversiblen Überschusswachstums von körpereigenem Gewebe [33].
,,In Europa sind 3-5% [...] aller malignen Tumoren des Menschen Tumoren der Mundhöhle,
davon stellen die Plattenepithelkarzinome mit 95% den größten Anteil.” [28].
Nur 25-40% der Patienten mit Lymphknotenmetastasierung erreichen die 5-Jahres-Überlebensrate im Gegensatz zu ca. 90% der Patienten ohne Metastatisierung [29].
Oft werden diese Tumore spät erkannt und müssen deshalb durch eine Operation
entfernt werden. Das Plattenepithelkarzinom kann den Kiefer infiltrieren, die notwendige
Resektion des Tumors kann zu einer Verschlechterung der Ästhetik, zum Verlust der Kaufunktionalität und der Sprechfunktionalität führen.
Im Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD) werden verschiedene Verfahren zur
Rekonstruktion angewandt, wie die Rekonstruktion mithilfe der körpereigenen Fibula(dt.Wadenbein), deren Schaft dafür entnommen wird. Aus diesem Schaft werden Segmente gesägt, mit welchen dann der ursprüngliche Verlauf der Mandibula
(dt. Unterkiefer), in dem resezierten Bereich, rekonstruiert wird. Die Rekonstruktion
erfolgt mit einer speziellen Platte auf welcher die Fibulasegmente befestigt werden. Diese Platte wird anschließend am Restunterkiefer fixiert.
Die Schwierigkeit besteht in der Nachbildung des Unterkieferverlaufs und der Erhaltung
des Kiefergelenks. Bei dieser Operation muss die Ischämiezeit, die Zeit, welche ein Organ ohne Blutversorgung schadlos überstehen kann, berücksichtigt
werden. Ohne eine genaue Schnittführung ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass
die gesägten Segmente nachbearbeitet werden müssen, was wiederum ein zeitliches
Problem ist.
Deshalb wird Rekonstruktion mit Cutting-Guides (dt. Sägeschnittschablone) unterstützt. Diese Guides werden nach der Planung der Operation angefertigt. Sie
werden in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie (MKG) des UKHD von einem
Zahntechniker hergestellt. Alternativ gibt es industrielle Dienstleister, die diese Guides herstellen können. Diese sind jedoch wesentlich teurer als die in der MKG etablierte Lösung.
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.