610 Medizin, Gesundheit
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New approaches to respiratory assist: bioengineering an ambulatory, miniaturized bioartificial lung
(2019)
Although state-of-the-art treatments of respiratory failure clearly have made some progress in terms of survival in patients suffering from severe respiratory system disorders, such as acute respiratory distress syndrome (ARDS), they failed to significantly improve the quality of life in patients with acute or chronic lung failure, including severe acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease or ARDS as well. Limitations of standard treatment modalities, which largely rely on conventional mechanical ventilation, emphasize the urgent, unmet clinical need for developing novel(bio)artificial respiratory assist devices that provide extracorporeal gas exchange with a focus on direct extracorporeal CO2 removal from the blood. In this review, we discuss some of the novel concepts and critical prerequisites for such respiratory lung assist devices that can be used with an adequate safety profile, in the intensive care setting, as well as for long-term domiciliary therapy in patients with chronic ventilatory failure. Specifically, we describe some of the pivotal steps, such as device miniaturization, passivation of the blood-contacting surfaces by chemical surface modifications, or endothelial cell seeding, all of which are required for converting current lung assist devices into ambulatory lung assist device for long-term use in critically ill patients. Finally, we also discuss some of the risks and challenges for the long-term use of ambulatory miniaturized bioartificial lungs.
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.
The potentials and opportunities created by digitized healthcare can be further customized through smart data processing and analysis using accurate patient information. This development and the associated new treatment concepts basing on digital smart sensors can lead to an increase in motivation by applying gamification approaches. This effect can also be used in the field of medical treatment, e.g. with the help of a digital spirometer combined with an app. In one of our exemplary applications, we show how to control an airplane within an app by breathing respectively inhaling and exhaling. Using this biofeedback within a game allows us to increase the motivation and fun for children that need to perform necessary exercises.
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.
Due to the large interindividual variances and the poor optical accessibility of the ear, the specificity of hearing diagnostics today is severely restricted to a certain clinical picture and quantitative assessment. Often only a yes or no decision is possible, which depends strongly on the subjective assessment of the ENT physician. A novel approach, in which objectively obtainable, non invasive audiometric measurements are evaluated using a numerical middle ear model, makes it possible to make the hidden middle ear properties visible and quantifiable. The central topic of this paper is a novel parameter identification algorithm that combines inverse fuzzy arithmetic with an artificial neural network in order to achieve a coherent diagnostic overall picture in the comparison of model and measurement. Its usage is shown at a pathological pattern called malleus fixation where the upper ligament of the malleus is pathologically stiffened.
In summary, we believe that current “sleep monitoring” consumer devices on the market must undergo a more robust validation process before being made available and distributed in the general public. This is especially noteworthy as there have been first reports in the literature that inaccurate feedback of such consumer devices can worry subjects and may even lead to compromised well-being of the user.
Today, virtualizing pharma R&D is increasingly related with data analytics and artificial intelligence (AI), technologies that have been developed by software companies outside the healthcare sector. The process of virtualizing pharma R&D is closely related to the technological advancements that result in the generation of large data sets ranging from genomics, proteomics, metabolomics, medical imaging, IoT wearables and large clinical trials, making it necessary for pharma companies to find new ways to store and ultimately analyze information. As a consequence, pharma companies are experimenting with AI in R&D ranging from in-silico drug design to clinical trail participants identification or dosage error reduction.
Assistive environments are entering our homes faster than ever. However, there are still various barriers to be broken. One of the crucial points is a personalization of offered services and integration of assistive technologies in common objects and therefore in a regular daily routine. Recognition of sleep patterns for the preliminary sleep study is one of the Health services that could be performed in an undisturbing way. This article proposes the hardware system for the measurement of bio-vital signals necessary for initial sleep study in a nonobtrusive way. The first results confirm the potential of measurement of breathing and movement signals with the proposed system.
The goal of the presented project is to develop the concept of home e-health centers for barrier-free and cross-border telemedicine. AAL technologies are already present on the market but there is still a gap to close until they can be used for ordinary patient needs. The general idea needs to be accompanied by new services, which should be brought together in order to provide a full coverage of service for the users. Sleep and stress were chosen as predominant influence in the population. The executed scientific study of available home devices analyzing sleep has provided the necessary to select appropriate devices. The first choice for the project implementation is the device EMFIT QS+. This equipment provides a part of a complete system that a home telemedical hospital can provide at a level of precision and communication with internal and/or external health services.