610 Medizin, Gesundheit
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In Zusammenarbeit mit dem Medizinproduktehersteller ulrich medical wird eine User Experience und Usability Studie an der Software der im Moment eingesetzten Kontrastmittelinjektoren durchgeführt. Das Unternehmen möchte eine neue Variante eines Kontrastmittelinjektors entwickeln, der als Basis eine verbesserte Version dieser Softwares enthält. Benutzerstudien können mit den unterschiedlichsten Methoden durchgeführt werden. Das geeignete Vorgehen muss definiert und die Testpersonen in Bezug zur eingesetzten Methode ermittelt werden. Bei Medizinprodukten muss zusätzlich auf strikte Auflagen in Normen und Gesetzen geachtet werden. Die Grundlage zur Methodenauswahl bildet eine Recherche zu Usability und User Experience Vorgaben für Medizinprodukte. Die Studie wird anhand quantitativer Daten eines Usability Tests im Labor, Fragebögen zur User Experience und qualitativen Post Test- Interviews evaluiert. In erster Linie dient diese Studie der Ermittlung von möglichen Verbesserungen, welche in der darauf folgenden Masterthesis vertieft und umgesetzt werden.
Haptisches Feedback ist nach zahlreichen Studien ein wichtiger Bestandteil in der medizinischen Robotik. Die meisten Systeme befinden sich jedoch noch im Forschungsstatus und verfolgen unterschiedliche Ansätze. In der Teleoperation wird mit sensorlosen und Sensor-Systemen geforscht. Sensoren bieten, im Gegensatz zu den Encodern in sensorlosen Systemen, genaue Messungen, sind allerdings teuer in der Anschaffung, schwer zu desinfizieren und müssen in OP-Besteck integriert werden. In Hands-On Systemen fühlt der Operateur im Gegensatz zu Teleoperationssystemen direkt die auftretenden Kräfte bei der Benutzung. Der Roboter bietet in diesen Systemen nur die benötigte Stabilität und Genauigkeit, gesteuert werden sie direkt durch den Menschen. Dagegen werden in Teleoperationssystemen gezielte Controller eingesetzt. Hier hat sich der für den OP entwickelte sigma.7 durchgesetzt. Gegenüber der für die Allgemeinheit entwickelten Konkurrenz bietet er haptisches Feedback in allen nötigen Freiheitsgraden und eine entsprechende Kraftrückkoppelung.
In der Kryochirurgie wird Kälte verwendet, um tumoröses Gewebe abzutöten. Dazu werden Kryosonden in den Tumor gestochen und stark abgekühlt. Hierbei gibt es verschiedene Herausforderungen, welchen computergestützt begegnet werden kann. Diese Arbeit gibt die Ergebnisse einer Literaturrecherche zu den Herausforderungen wieder. Die vorgestellten Arbeiten beschäftigten sich mit der Simulation des im Tumor entstehenden Eisballs, dem korrekten Positionieren der Kryosonden im Tumor, dem Überwachen des Eingriffs sowie dem Entwickeln von Simulationen für Trainingszwecke. Dabei zeigt sich, dass der Einsatz von computergestützten Lösungen die Kryochirurgie für Operateur und Patient verbessern kann.
OR-Pad - Entwicklung eines Prototyps zur sterilen Informationsanzeige am OP-Situs : meeting abstract
(2019)
Hintergrund: Oftmals werden Informationen aus der Krankenakte oder von Bildgebungsverfahren nur auf recht weit vom Operationsgebiet entfernten Monitoren, außerhalb der ergonomischen Sichtachse des Operateurs, dargestellt. Dies führt dazu, dass relevante Informationen übersehen werden oder ihr Informationspotenzial nicht ausgeschöpft werden kann. In Papierform mitgenommene Notizen befinden sich während der OP außerhalb des sterilen Bereichs und sind dadurch für den Operateur nicht ohne Weiteres zugänglich. Auch bei intraoperativen Einträgen für die OP Dokumentation ist der Operateur auf die Mithilfe der Assistenz angewiesen. Durch die zusätzlichen Kommunikationswege entstehen dabei ein personeller und zeitlicher Mehraufwand und das Fehlerpotenzial nimmt zu. Das anwendungsorientierte Forschungsprojekt OR-Pad - Nutzung von portablen Informationsanzeigen im Operationssaal - soll dem Operateur zu einem verbesserten Informationsfluss verhelfen. Die Idee entstand aus der klinischen Routine der Anatomie und Urologie des Universitätsklinikums Tübingen und wird nun durch Fördermittel vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg sowie vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung an der Hochschule Reutlingen zu einem High Fidelity-Prototypen weiterentwickelt.
Ziel: Ziel des OR-Pad Projekts ist es, während einer OP zum aktuellen Zeitpunkt klinisch relevante Informationen in unmittelbarer Nähe zum Operateur darzustellen. Mithilfe des Systems soll der Informationsfluss zwischen dem Eingriff sowie dessen Vor- und Nachbereitung optimiert werden. Der Operateur soll vorab relevante Informationen, wie aktuelle Röntgenbilder oder persönliche Notizen, zur intraoperativen Anzeige auswählen können, die dann am OP-Situs auf einer sterilen Informationsanzeige dargestellt werden. Durch die Positionierung soll eine ergonomische Sichtachse sowie die direkte Interaktion mit dem System ermöglicht werden. Kontextrelevante Informationen sollen basierend auf dem aktuellen OP-Verlauf durch die Entwicklung einer Situationserkennung automatisch bereitgestellt werden. Zur Optimierung des Informationsflusses gehört ebenfalls die Unterstützung der OP-Dokumentation. Für diese sollen während des Eingriffs manuell vom Operateur sowie automatisch vom System Einträge, wie Zeitpunkte oder intraoperative Aufnahmen, erstellt werden. Aus diesen soll nach dem Eingriff die OP-Dokumentation generiert und damit der Prozess qualitativer und zeiteffizienter gestaltet werden.
Methodik: Zur Erreichung des Ziels werden zunächst die klinischen Anforderungen spezifiziert und in ein Lastenheft überführt. Hierfür werden Interviews und Beobachtungen bei mehreren Interventionen durchgeführt. Nach dem User-Centered-Designprozess werden Personas und Nutzungsszenarien entworfen und mit klinischen Projektpartnern in mehreren Iterationen evaluiert. Es gilt eine Informationsarchitektur aufzubauen, die eine Einbettung klinischer Informationssysteme sowie Bild- und Gerätedaten aus dem OP-Netzwerk erlaubt. Eine Situationserkennung, basierend auf Prozessmodellen, soll zur Abschätzung des Operationsfortschritts entwickelt werden. Zur Befestigung der Informationsanzeige sollen geeignete Haltemechanismen eingesetzt werden. Das OR-Pad System soll laufend im Lehr- und Forschungs-OP der Hochschule Reutlingen getestet und im Sinne agiler Produktentwicklung mit den klinischen Projektpartnern abgestimmt werden. Der finale Funktionsprototyp soll abschließend in den Versuchs-OPs der Anatomie Tübingen getestet und evaluiert werden.
Ergebnisse: Über eine erste Datenerhebung mittels Contextual Inquiry konnten erste Anforderungen an das OR-Pad System erfasst werden, woraus ein Low-Fidelity-Prototyp resultierte. Die Evaluation über Experteninterviews führte in die zweite Iteration, in der das Konzept entsprechend der Ergebnisse angepasst wurde. Über Hospitationen am Uniklinikum Tübingen fand eine weitere Datenerhebung zur Erstellung von Szenarien für die intraoperativen Anwendungsfälle statt. Anhand der Anforderungen wurde ein Konzept für die Benutzerschnittstelle entworfen, die im weiteren Verlauf mit den klinischen Projektpartnern evaluiert wird.
Artefaktkorrektur und verfeinerte Metriken für ein EEG-basiertes System zur Müdigkeitserkennung
(2019)
Fragestellung: Müdigkeit ist ein oft unterschätztes, aber dennoch großes Problem im Straßenverkehr. Von rund 2,5 Mio. Verkehrsunfällen 2015 in Deutschland, waren 2898 Unfälle, mit insgesamt 59 Toten (~1,7 % der Todesfälle), auf Übermüdung zurückzuführen. Schätzungen gehen von einer Dunkelziffer von bis zu 20 % aus. In einer ersten eigenen Studie wurde überprüft, ob ein mobiles EEG in einem Fahrsimulator Müdigkeitszustände zuverlässig erkennen kann. Die Erkennungsrate lag lediglich bei 61 %. Ziel dieser Arbeit ist, das verwendete Messsystem zu verbessern. Dazu wird die Genauigkeit durch eine Artefaktkorrektur und mit Hilfe von verfeinerten Qualitätsmetriken erhöht. Eine erkannte Übermüdung wird dem Fahrer dann in angemessener Weise angezeigt, so dass er entsprechend reagieren kann.
Patienten und Methoden: Die Independent Component Analysis (ICA) ist ein multivariates Verfahren, um mehrere Zufallsvariablen zu analysieren. Für die Entscheidung, ob ein Fahrer gerade müde oder wach ist, wird der erstellte Merkmalsvektor für jede Sequenz mit ICA klassifiziert. Dafür wird ein trainierter Machine-Learning-Algorithmus eingesetzt, der in der Lage ist, auch unbekannte Datensätze in Klassen einzuteilen. Um die benötigten Frequenzwerte zu erhalten, wurde für jeden EEG-Kanal eine Fourier Transformation durchgeführt. Der erstellte Merkmalsvektor wird im nächsten Schritt durch ein Künstliches Neuronales Netz klassifiziert. Für das Training werden vorab erstellte Merkmalsvektoren mit den Klassen „Wach“ und „Müde“ versehen. Diese Daten werden zufällig gemischt und im Verhältnis 2:1 in eine Trainings- und Testmenge geteilt. Das Experiment wurde mit acht Personen mit jeweils zweimal 45 min Testfahrt durchgeführt.
Ergebnisse: Der komplette Datensatz besteht aus 150.000 Signalwerten, welche zu ca. 7000 Sequenzen zusammengefasst werden. Durch die Anwendung der Qualitätsmetrik bleiben 4370 Sequenzen für das Training übrig. Bei invaliden Sequenzen aufgrund von EEG-Artefakten gibt es deutliche Unterschiede. Im „Wach“ Zustand werden dreimal so viele Sequenzen verworfen als im „Müde“ Zustand. Insgesamt werden bei wachen Probanden im Schnitt ca. 50 % der Sequenzen verworfen, bei Müden lediglich 25 %. Im Durchschnitt erreicht das System eine Erkennungsrate von 73 % für beide Zustände. Vergleicht man nun das Verhältnis von „Wach“ und „Müde“ und lässt „Leichte Müdigkeit“ außen vor, liegen die Ergebnisse bei über 90 %.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse zeigen, dass die Aufmerksamkeit während des Experiments abnimmt bzw. die Müdigkeit zunimmt. Dies verdeutlichen zum einen subjektive und objektive Beobachtungen von Müdigkeitsanzeichen. Zum anderen lassen sich messbare und klassifizierbare Unterschiede im EEG Signal nachweisen. Die als Merkmale eingesetzten Theta-Wellen zeigten eine niedrigere Amplitude gegen Ende des Experiments. Die Erweiterung der binären Klassifizierung führt zu einer weiteren Stabilisierung der Ergebnisse. Artefaktkorrektur und Qualitätsmetriken steigern die Güte der Daten weiter. Die entwickelte Anwendung zur Müdigkeitserkennung ermittelt messbare Zeichen von Müdigkeit und kann eine gute Entscheidung über die Fahrtauglichkeit treffen.
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.
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.
Die Erholung unseres Körpers und Gehirns von Müdigkeit ist direkt abhängig von der Qualität des Schlafes, die aus den Ergebnissen einer Schlafstudie ermittelt werden kann. Die Klassifizierung der Schlafstadien ist der erste Schritt dieser Studie und beinhaltet die Messung von Biovitaldaten und deren weitere Verarbeitung. Das non-invasive Schlafanalyse-System basiert auf einem Hardware-Sensornetz aus 24 Drucksensoren, das die Schlafphasenerkennung ermöglicht. Die Drucksensoren sind mit einem energieeffizienten Mikrocontroller über einen systemweiten Bus mit Adressarbitrierung verbunden. Ein wesentlicher Unterschied dieses Systems im Vergleich zu anderen Ansätzen ist die innovative Art, die Sensoren unter der Matratze zu platzieren. Diese Eigenschaft erleichtert die kontinuierliche Nutzung des Systems ohne fühlbaren Einfluss auf das gewohnte Bett. Das System wurde getestet, indem Experimente durchgeführt wurden, die den Schlaf verschiedener gesunder junger Personen aufzeichneten. Die ersten Ergebnisse weisen auf das Potenzial hin, nicht nur Atemfrequenz und Körperbewegung, sondern auch Herzfrequenz zu erfassen.
Mammographie-Geräte werden in der Diagnostik von Mammakarzinomen eingesetzt. Die ursprüngliche Technik wurde in den letzten Jahren von analogen Röntgenfilmen zu digital integrierten Systemen weiterentwickelt. Durch die Tomosynthese, bei der in einem Schnittbildverfahren mehrere Schichten des Organismus untersucht werden können, können auch überlagerte Strukturen sichtbar gemacht werden. Um als adäquate Grundlage zur Diagnostik von malignen Tumoren dienen zu können, müssen einige qualitative Anforderungen erfüllt werden. Bisher gibt es wenig Literatur, die Anforderungen und den Aufbau solcher Geräte systematisch beschreiben. Im Rahmen dieser Arbeit werden auf Basis der Literatur und bestehender Systeme die qualitativen Anforderungen identifiziert. Der prinzipielle Aufbau solcher Systeme wird anhand der einzelnen Systembausteine in der semiformalen Notationssprache SysML gezeigt. Die grundlegende Funktionsweise eines tomosynthesefähigen Mammographie Gerätes wird in dieser Arbeit zusammenfassend und anhand der einzelnen Systembausteine beschrieben. Diese Arbeit dient der Vermittlung eines umfassenden Verständnisses für die digitale Mammographie, um als Grundlage für die Dokumentation von qualitativen Anforderungen dienen zu können.