610 Medizin, Gesundheit
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Informationstechnische Systeme, die den Arbeitsablauf im klinischen Bereich unterstützen, sind aktuell auf organisatorische Abläufe beschränkt. Diese Arbeit stellt einen ersten Ansatz vor, wie solch ein System in den perioperativen Bereich eingebracht werden kann. Hierzu wurde eine Workflow Engine mit einer perioperativen Prozess-Visualisierung verknüpft. Das System wurde nach Modell-View-Controller-Prinzip implementiert. Als "Controller" kommt die Workflow Engine zum Einsatz; also "Modell" ein Prozessmodell, mit den erforderlichen klinischen Daten. Der "View" wurde durch eine abgekoppelte Anwendung realisiert, welche auf Web-Technologien basiert. Drei Visualisierungen, die Workflow Engine sowie die Anbindung beider über eine Datenbankschnittstelle, wurden erfolgreich umgesetzt. Bei den drei Visualisierungen wurden jeweils eine Ansicht für den OP-Koordinator, den Springer und eine Ansicht für die Übersicht einer OP erstellt.
Die DGCH registriert vermehrt Klagen aus der klinischen Praxis hinsichtlich der nicht vollständigen Vernetzung bzw. Integration von Gerätesystemen im Chirurgischen OP. Die Anzahl, der Funktionsumfang und der Komplexitätsgrad der verwendeten Geräte nehmen ständig zu und machen die Bedienung immer aufwendiger und damit schwieriger und fehleranfälliger, sodass eine Verbesserung bei der Unterstützung im Ablauf wünschenswert ist. Die Sektion Computer- und telematikassistierte Chirurgie (CTAC) der DGCH hat es auf Veranlassung des Generalsekretärs deshalb übernommen, eine aktuelle Bestandsaufnahme vorzunehmen und mögliche Ansätze zur Verbesserung des derzeitigen Status zu bewerten.
Im Fokus der Arbeit steht die Unterstützung der Stentgraftauswahl bei endovaskulärer Versorgung eines infrarenalen Aortenaneurysmas. Im Rahmen der Arbeit wurde eine Methode zur Auswertung von Ergebnissen einer Finite Elemente-Analyse zum Stentgraftverhalten konzipiert, implementiert und im Rahmen einer deutschlandweiten Benutzerstudie mit 16 Chirurgen diskutiert. Die entwickelte Mensch-Maschine-Schnittstelle ermöglicht dem Gefäßmediziner eine interaktive Analyse berechneter Fixierungskräfte und Kontaktzustände mehrerer Stentgrafts im Kontext mit dem zu behandelnden Aortenabschnitt. Die entwickelte Methode ermöglicht eine tiefergehende Auseinandersetzung der Mediziner mit numerischen Simulationen und Stentgraftbewertungsgrößen. Hierdurch konnte im Rahmen der Benutzerstudie das Einsatzpotenzial numerischer Simulationen zur Unterstützung der Stentgraftauswahl ermittelt und eine Anforderungsspezifikation an ein System zur simulationsbasierten Stentgraftplanung definiert werden. Im Ergebnis wurde als wesentliches Einsatzpotenzial die Festlegung eines Mindestmaßes an Überdimensionierung, die Optimierung der Schenkellänge von bifurkativen Stentgrafts sowie der Vergleich unterschiedlicher Stentgraftdesigns ermittelt. Zu den wesentlichen Funktionen eines Systems zur simulationsbasierten Stentgraftauswahl gehören eine Übersichtskarte zu farbkodiertem Migrationsrisiko pro Stentgraft und Landungszone, die Visualisierung des Abdichtungszustandes der Stentkomponenten sowie die Darstellung von Stentgraft- und Gefäßdeformationen im 3D-Modell.
Tumorzellen on the move : mikrosystem-basierter Assay zur Untersuchung der Tumorzellen-Migration
(2016)
Die Invasion von Tumorzellen in umliegendes Gewebe und die Bildung von Metastasen transformieren einen lokal wachsenden Tumor in eine systemische und lebensbedrohliche Krankheit mit schlechter Prognose. Dabei spielt die aktive Migration der Tumorzellen eine entscheidende Rolle. Tumorzellen gelangen durch die aktive Zellbewegung in das Lymph- oder Blutsystem und breiten sich im Körper aus. Bei der Invasion in ein neues Organ migrieren die Zellen ebenfalls wieder in komplexer Weise durch das Gewebe und können schließlich dort Metastasen bilden. Auf Grund der enormen medizinischen Relevanz der Tumorzell-Invasion, wird die Bewegung von Tumorzellen seit Jahrzehnten unter Laborbedingungen umfassend untersucht und ist ein wichtiger Marker für die Aggressivität der Tumorzellen. Zur Bewegungsanalyse gibt es mehrere experimentelle und auch kommerziell erhältliche in-vitro Untersuchungsmethoden. Ziel des interdisziplinären Projektes „MigChip“ ist die Entwicklung, Herstellung und experimentelle Validierung eines Mikrofludik-Chips zur verbesserten, detailgenauen in-vitro Untersuchung der Tumorzellen-Migration.
Diese Arbeit liefert einen Konzeptentwurf, der die Integration verschiedener Systeme mit prozessrelevanten klinischen Diensten gewährleistet. Chirurgische Abläufe werden in Form von Prozessen modelliert. Die Wahl der Notation und die Art der Modellierung dieser Prozesse spielt in der heutigen Forschung in diesem Gebiet eine zentrale Rolle. Sind diese Prozesse modelliert, besteht die Möglichkeit, diese in einer Workflow-Engine automatisiert auszuführen. Im Rahmen der Entwicklung eines Workflow-Managment-Systems stellt sich die Frage, wie die Anbindung dieser Workflow-Engine mit anderen Systemen erfolgen soll. In der Arbeit werden Schnittstellen abstrakt in der Web Services Description Language (WSDL) definiert. Darum werden automatisiert Artefakte erzeugt. Auf der Grundlage dieser Artefakte erfolgt die Integration der Systeme. Die Workflow-Engine kommunizieren über SOAP-Nachrichten (Simple Object Access Protocol) mit den entsprechenden Systemen. Dieser Ansatz wurde mithilfe eines Prototyps validiert und umgesetzt.
Die Erfindung betrifft einen Rollstuhl mit einem Gestell mit Rädern, einem Sitz sowie zwei gegenüber dem Sitz verlagerbaren Fußplatten und ein Trainingsgerät zur Bewegungstherapie der unteren Extremitäten einer in dem Rollstuhl sitzenden Person. Um das Trainingsgerät vereinfacht auszubilden, enthält das Trainingsgerät unabhängig von einer Fahrbewegung des Rollstuhls betreibbar eine an dem Gestell befestigbare, von einer Steuereinheit gesteuerte Elektromaschine, welche zur wechselweise erzwungenen Verlagerung der beiden Fußplatten mit den Fußplatten mechanisch gekoppelt ist.
Die minimal-invasive Chirurgie (MIC) entwickelt sich durch den Einsatz von medizinischen Robotern wie dem da Vinci System von Intuitive Surgical stetig weiter. Hierdurch kann eine bessere oder gleichwertige Operation bei deutlich geringerer körperlicher Belastung des Operateurs erreicht werden. Dabei entstehen jedoch neue Problemstellungen wie beispielsweise Kollision zwischen Roboterarmen und die benötigte Zeit zum Einrichten einer geeigneten Roboterkonfiguration. Daher ist eine effiziente Vorbereitung und Planung der Interventionen erforderlich. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz für eine verbesserte Planung mit Augmented Reality (AR) und einer Robotik Simulationssoftware (RS). Die Robotik Simulation dient zur Berechnung einer Roboterkonfiguration unter Vorgabe der Port-Positionen. Augmented Reality wird verwendet, um die berechneten Pose in der realen Umgebung zu visualisieren und somit leichter in den Operationssaal zu übertragen.
Die Segmentierung und das Tracking von minimal-invasiven robotergeführten Instrumenten ist ein wesentlicher Bestandteil für verschiedene computer assistierte Eingriffe. Allerdings treten in der minimal-invasiven Chirurgie, die das Anwendungsfeld für den hier beschriebenen Ansatz darstellt, häufig Schwierigkeiten durch Reflexionen, Schatten oder visuelle Verdeckungen durch Rauch und Organe auf und erschweren die Segmentierung und das Tracking der Instrumente.
Dieser Beitrag stellt einen Deep Learning Ansatz für ein markerloses Tracking von minimal-invasiven Instrumenten vor und wird sowohl auf simulierten als auch realen Daten getestet. Es wird ein simulierter als auch realer Datensatz mit Ground Truth Kennzeichnung für die binäre Segmentierung von Instrument und Hintergrund erstellt. Für den simulierten Datensatz werden Bilder aus einem simulierten Instrument und realem Hintergrund zusammengesetzt. Im Falle des realen Datensatzes spricht man von der Zusammensetzung der Bilder aus einem realen Instrument und Hintergrund. Insgesamt wird auf den simulierten Daten eine Pixelgenauigkeit von 94.70 Prozent und auf den realen Daten eine Pixelgenauigkeit von 87.30 Prozent erreicht.
Segmentierung von Polypen in Koloskopie-Bilddaten : eine Potentialanalyse von Deep-Learning-Methoden
(2018)
Kolorektale Karzinome haben eine hohe Sterblichkeitsrate, wenn sie spät entdeckt werden. Eine frühzeitige Entfernung von bösartigen Polypen im Magen-Darm-Trakt, die deren Vorstufen bilden, bietet jedoch hohe Überlebenschancen. Bei Darmspiegelungen werden gerade kleine Polypen aber recht häufig übersehen. Zuverlässige bildverarbeitende Systeme, die Polypen in einem Koloskopie-Frame nicht nur detektieren, sondern pixelgenau segmentieren, könnten Ärzten bei Darmkrebs-Screenings helfen. Diese Arbeit analysiert den aktuellen Stand der Segmentierung von Polypen im Gastrointestinaltrakt. Weiterführend wird untersucht, inwiefern die in letzter Zeit sehr erfolgreichen Methoden des Deep Learning hier Vorteile bieten.
Durch das stetige Wachstum an neuen Technologien und Möglichkeiten steht der Verschmelzung von Technologien mit dem Menschen kaum noch etwas im Wege. Die Untersuchung der Implantate und die damit verbundenen Risiken sind ein Teil dieser Arbeit. Von Bedeutung sind hier die Funktionsweise und die IT-Sicherheitsaspekte. Alle in dieser Arbeit dargestellten Implantate benötigen eine Kommunikation nach außen. Diese Kommunikationsmöglichkeit birgt Risiken, die nicht nur auf die Daten der Träger beschränkt sind, sondern auch gesundheitliche Risiken beinhalten.