@misc{FriedrichRivoireScholzetal., author = {Friedrich, Janet and Rivoire, Julien and Scholz, Alexander-Wigbert K. and Wiegbert, and Terekov, Maxim and Kbrich, Rainer and Krenkel, Lars and Wagner, Claus and Schreiber, Laura Maria}, title = {Exploration of Gas Flow During High Frequency Oscillated Ventilation by 19F-Gas-MRI}, series = {Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine}, volume = {18}, journal = {Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine}, abstract = {To detect convective gas flow inside the large airways during high frequency oscillated ventilation (HFOV) the fluorinated contrast gas Heptafluoropropane was used for 19F-MRI. In a first study the comparison between constant flow measurements and Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations provided a good agreement. In a following experiment oscillated flow was applied to a lung phantom consisting of ventilation bag and long pipe. The pressure wave inside the pipe was explored point-by-point and corresponding velocities were determined. With these experiments it could be shown for the first time that flow measurement during HFOV using fluorinated contrast gas is feasible.}, language = {en} } @misc{KreftingZaunsederSaeringetal., author = {Krefting, Dagmar and Zaunseder, Sebastian and S{\"a}ring, Dennis and Wittenberg, Thomas and Palm, Christoph and Schiecke, Karin and Krenkel, Lars and Hennemuth, Anja and Schnell, Susanne and Spicher, Nicolai}, title = {Blutdruck, H{\"a}modynamik und Gef{\"a}ßzustand: Innovative Erfassung und Bewertung - Schwerpunkt bildbasierte Verfahren}, series = {66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f{\"u}r Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 12. Jahreskongress der Technologie- und Methodenplattform f{\"u}r die vernetzte medizinische Forschung e. V. (TMF), 26. - 30.09.2021, online}, journal = {66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f{\"u}r Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS), 12. Jahreskongress der Technologie- und Methodenplattform f{\"u}r die vernetzte medizinische Forschung e. V. (TMF), 26. - 30.09.2021, online}, doi = {10.3205/21gmds016}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0183-21gmds0167}, abstract = {Einleitung: Blutdruck gilt als sogenannter Vitalparameter als einer der grundlegenden Indikatoren f{\"u}r den Gesundheitszustand einer Person. Sowohl zu niedriger als auch zu hoher Blutdruck kann lebensbedrohend sein, letzerer ist dar{\"u}ber hinaus ein Risikofaktor insbesondere f{\"u}r Herz-Kreislauferkrankungen, die trotz wichtiger Fortschritte in der Behandlung immer noch die h{\"a}ufigste Todesursache in Deutschland darstellen. Die H{\"a}modynamik, also die raumzeitliche Dynamik des Blutflusses, und der Gef{\"a}ßzustand sind eng verbunden mit dem Blutdruck und ebenfalls von hoher klinischer Relevanz, u.a. zur Identifikation von Durchblutungsst{\"o}rungen und ung{\"u}nstigen Druckverteilungen der Gef{\"a}ßwand. Innovationen in der Messtechnik als auch in der Datenanalyse bieten heute neue M{\"o}glichkeiten der Erfassung und Bewertung von Blutdruck, H{\"a}modynamik und Gef{\"a}ßzustand [1], [2], [3], [4]. Methodik: In einer gemeinsamen Workshopserie der AG Medizinische Bild- und Signalverarbeitung der GMDS und des Fachausschusses Biosignale der DGBMT werden wir neue Ans{\"a}tze und L{\"o}sungen f{\"u}r Mess- und Analyseverfahren zu Blutdruck und -fluss sowie zum Gef{\"a}ßzustand vorstellen und diskutieren. Dabei stehen im ersten Workshop auf der GMDS Jahrestagung Bildbasierte Verfahren im Zentrum, w{\"a}hrend der zweite Workshop auf der DGBMT Jahrestagung den Fokus auf Biosignalbasierten Verfahren legt. Es werden aktuelle Forschungsergebnisse vorgestellt und diskutiert. Es sind jeweils mehrere Vortr{\"a}ge geplant mit ausreichend Zeit zur Diskussion. Folgende Vortr{\"a}ge sind geplant (Arbeitstitel): Sebastian Zaunseder: Videobasierte Erfassung des Blutdrucks Anja Hennemuth: A Visualization Toolkit for the Analysis of Aortic Anatomy and Pressure Distribution Lars Krenkel: Numerische Analyse der Rupturwahrscheinlichkeit zerebraler Aneurysmata Susanne Schnell: Messung des Blutflusses und h{\"a}modynamischer Parameter mit 4D flow MRI: M{\"o}glichkeiten und Herausforderungen Ergebnisse: Ziel des Workshops ist die Identifikation von innovativen Ans{\"a}tzen und neuen Methoden zur qualitativen und quantitativen Bestimmung von h{\"a}modynamischen Parametern sowie deren kritische Bewertung durch die Community f{\"u}r die Eignung in der klinischen Entscheidungsunterst{\"u}tzung. Diskussion: Der Workshop leistet inhaltlich einen Beitrag zu zentralen Aspekten f{\"u}r die Herz-Kreislauf-Medizin. Er bringt dabei Expertise aus verschiedenen Bereichen zusammen und schl{\"a}gt die Br{\"u}cke zwischen Kardiologie, Medizininformatik und Medizintechnik. Schlussfolgerung: Innovative Technologien aus Medizintechnik und Informatik erm{\"o}glichen zunehmend einfache und raumzeitlich aufgel{\"o}ste Erfassung und Bewertung wichtiger Informationen zur Unterst{\"u}tzung von Diagnose und Therapieverfolgung. [1] Zaunseder S, Trumpp A, Wedekind D, Malberg H. Cardiovascular assessment by imaging photoplethysmography - a review. Biomed Tech (Berl). 2018 Oct 25;63(5):617-34. [2] Huellebrand M, Messroghli D, Tautz L, Kuehne T, Hennemuth A. An extensible software platform for interdisciplinary cardiovascular imaging research. Comput Methods Programs Biomed. 2020 Feb;184:105277. [3] Schmitter S, Adriany G, Waks M, Moeller S, Aristova M, Vali A, et al. Bilateral Multiband 4D Flow MRI of the Carotid Arteries at 7T. Magn Reson Med. 2020 Oct;84(4):1947-60. [4] Birkenmaier C, and Krenkel, L. Flow in Artificial Lungs. In: New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics XIII. Contributions to the 22nd STAB/DGLR Symposium. Springer; 2021.}, subject = {Blutdruck}, language = {de} } @article{PointnerKranzWagneretal., author = {Pointner, Daniel and Kranz, Michael and Wagner, Maria Stella and Haus, Moritz and Lehle, Karla and Krenkel, Lars}, title = {Automated deep learning based detection of cellular deposits on clinically used ECMO membrane lungs}, series = {Frontiers in Bioinformatics}, volume = {6}, journal = {Frontiers in Bioinformatics}, publisher = {Frontiers}, doi = {10.3389/fbinf.2026.1771574}, pages = {18}, abstract = {Introduction: Despite the promising application of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) in the treatment of critically ill patients, coagulation-associated technical complications, primarily clot formation and critical bleeding, remain a major challenge during ECMO therapy. The deposition of nucleated cells on the surface has been shown, yet the role of these cells towards complication development is still matter of ongoing research. In particular, the membrane lung (MemL) is prone to clot formation. Therefore, the investigation of nuclear deposits on its hollow-fibers may provide insights for a better understanding of the cellular mechanisms involved in the development of ECMO complications. Methods: To support current research, this study aimed to develop a deep learning-based tool for the automated detection and quantitative analysis of nuclear depositions on MemL hollow-fiber mats. A customized fluorescence microscopy workflow, combined with a semi-automated iterative labeling strategy, was used to generate a high-quality dataset for model training. Results: Six configurations of instance segmentation models were evaluated, with a Mask R-CNN with ResNet 101 backbone using dilated convolution providing the most balanced performance in both nuclei count and area accuracy. Compared with U-Net-based approaches such as Cellpose or StarDist, the proposed model demonstrated superior segmentation of overlapping and low-intensity nuclei, maintaining accuracy even in densely packed cellular regions. Discussion: We present an automated image analysis tool for clinically used MemLs, which exhibit complex three-dimensional hollow-fiber architectures and irregular cellular deposits that challenge conventional tools. A dedicated graphical user interface enables streamlined detection, morphometric analysis, and spatial clustering of nuclei, establishing a reproducible workflow for high-throughput analysis of fluorescence microscopy images. This approach eliminates labor-intensive manual counting and facilitates large-scale studies on cell-fiber interactions and disease-related correlations.}, language = {en} }