@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} } @inproceedings{BirkenmaierKrenkel, author = {Birkenmaier, Clemens and Krenkel, Lars}, title = {Convolutional Neural Networks for Approximation of Blood Flow in Artificial Lungs}, series = {New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics XIII: Contributions to the 22nd STAB/DGLR Symposium}, booktitle = {New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics XIII: Contributions to the 22nd STAB/DGLR Symposium}, number = {1. Auflage}, editor = {Dillmann, Andreas and Heller, Gerd and Kr{\"a}mer, Ewald and Wagner, Claus}, publisher = {Springer International Publishing}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-79560-3}, doi = {10.1007/978-3-030-79561-0_43}, pages = {451 -- 460}, abstract = {Blood flow in channels of varying diameters <500μm exhibits strong non-linear effects. Multiphase finite volume approaches are feasible, but still computationally costly. Here, the feasibility of applying convolutional neural networks for blood flow prediction in artificial lungs is investigated. Training targets are precomputed using an Eulerian two-phase approach. To match with experimental data, the interphase drag and lift, as well as intraphase shear-thinning are adapted. A recursively branching regression network and convolution/deconvolution networks with plain skip connections and densely connected skips are investigated. A priori knowledge is incorporated in the loss functional to prevent the network from learning non-physical solutions. Inference from neural networks is approximately six orders of magnitude faster than the classical finite volume approach. Even if resulting in comparably coarse flow fields, the neural network predictions can be used as close to convergence initial solutions greatly accelerating classical flow computations.}, language = {en} } @misc{Krenkel, author = {Krenkel, Lars}, title = {Relevanz von Aerosolen im klinischen Kontext}, series = {Innovationstag Hygiene 2021, Continental Arena, Regensburg, Deutschland}, journal = {Innovationstag Hygiene 2021, Continental Arena, Regensburg, Deutschland}, language = {de} } @inproceedings{BirkenmaierKrenkel, author = {Birkenmaier, Clemens and Krenkel, Lars}, title = {Convolutional Neural Networks for Approximation of Internal Non-Newtonian Multiphase Flow Fields}, series = {14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM), ECCOMAS Congress 2020: 19-24 July 2020, Paris, France}, booktitle = {14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM), ECCOMAS Congress 2020: 19-24 July 2020, Paris, France}, editor = {Chinesta, F. and Abgrall, R. and Allix, O. and Kalistke, M}, publisher = {CIMNE}, doi = {10.23967/wccm-eccomas.2020.107}, abstract = {Neural networks (NNs) as an alternative method for universal approximation of differential equations have proven to be computationally efficient and still sufficiently accurate compared to established methods such as the finite volume method (FVM). Additionally, analysing weights and biases can give insights into the underlying physical laws. FVM and NNs are both based upon spacial discretisation. Since a Cartesian and equidistant grid is a raster graphics, image-to-image regression techniques can be used to predict phase velocity fields as well as particle and pressure distributions from simple mass flow boundary conditions. The impact of convolution layer depth and number of channels of a ConvolutionDeconvolution Regression Network (CDRN), on prediction performance of internal non-Newtownian multiphase flows is investigated. Parametric training data with 2055 sets is computed using FVM. To capture significant non-Newtownian effects of a particle-laden fluid (e.g. blood) flowing through small and non-straight channels, an Euler-Euler multiphase approach is used. The FVM results are normalized and mapped onto an equidistant grid as supervised learning target. The investigated NNs consist of n= {3, 5, 7} corresponding encoding/decoding blocks and different skip connections. Regardless of the convolution depth (i.e. number of blocks), the deepest spacial down-sampling via strided convolution is adjusted to result in a 1 × 1 × f · 2nfeature map, with f = {8, 16, 32}. The prediction performance expressed is as channel-averaged normalized root mean squared error (NRMSE). With a NRMSE of < 2 · 10-3, the best preforming NN has f = 32 initial feature maps, a kernel size of k = 4, n = 5 blocks and dense skip connections. Average inference time from this NN takes < 7 · 10-3s. Worst accuracy at NRMSE of approx 9 · 10-3is achieved without any skips, at k = 2, f = 16 and n = 3, but deployment takes only < 2 · 10-3s Given an adequate training, the prediction accuracy improves with convolution depth, where more features have higher impact on deeper NNs. Due to skip connections and batch normalisation, training is similarly efficient, regardless of the depth. This is further improved by blocks with dense connections, but at the price of a drastically larger model. Depending on geometrical complexity, spacial resolution is critical, as it increases the number of learnables and memory requirements massively.}, language = {en} } @misc{Krenkel, author = {Krenkel, Lars}, title = {Maskenpflicht f{\"u}r Aerosole - wie wir medizinisches Personal in der Pandemie sch{\"u}tzen}, series = {TRIOKON Digital 2021 : Zukunft Ostbayern, 29.09.2021, Weiden, Deutschland}, journal = {TRIOKON Digital 2021 : Zukunft Ostbayern, 29.09.2021, Weiden, Deutschland}, language = {de} }