TY - GEN A1 - Meinikheim, Michael A1 - Mendel, Robert A1 - Probst, Andreas A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Messmann, Helmut A1 - Palm, Christoph A1 - Ebigbo, Alanna T1 - Barrett-Ampel T2 - Zeitschrift für Gastroenterologie N2 - Hintergrund  Adenokarzinome des Ösophagus sind bis heute mit einer infausten Prognose vergesellschaftet (1). Obwohl Endoskopiker mit Barrett-Ösophagus als Präkanzerose konfrontiert werden, ist vor allem für nicht-Experten die Differenzierung zwischen Barrett-Ösophagus ohne Dysplasie und assoziierten Neoplasien mitunter schwierig. Existierende Biopsieprotokolle (z.B. Seattle Protokoll) sind oftmals unzuverlässig (2). Eine frühzeitige Diagnose des Adenokarzinoms ist allerdings von fundamentaler Bedeutung für die Prognose des Patienten. Forschungsansatz  Auf der Grundlage dieser Problematik, entwickelten wir in Kooperation mit dem Forschungslabor „Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)“ der OTH Regensburg ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basiertes Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS). Das auf einer DeepLabv3+ neuronalen Netzwerkarchitektur basierende CDSS differenziert mittels Mustererkennung Barrett- Ösophagus ohne Dysplasie von Barrett-Ösophagus mit Dysplasie bzw. Neoplasie („Klassifizierung“). Hierbei werden gemittelte Ausgabewahrscheinlichkeiten mit einem vom Benutzer definierten Schwellenwert verglichen. Für Vorhersagen, die den Schwellenwert überschreiten, berechnen wir die Kontur der Region und die Fläche. Sobald die vorhergesagte Läsion eine bestimmte Größe in der Eingabe überschreitet, heben wir sie und ihren Umriss hervor. So ermöglicht eine farbkodierte Visualisierung eine Abgrenzung zwischen Dysplasie bzw. Neoplasie und normalem Barrett-Epithel („Segmentierung“). In einer Studie an Bildern in „Weißlicht“ (WL) und „Narrow Band Imaging“ (NBI) demonstrierten wir eine Sensitivität von mehr als 90% und eine Spezifität von mehr als 80% (3). In einem nächsten Schritt, differenzierte unser KI-Algorithmus Barrett- Metaplasien von assoziierten Neoplasien anhand von zufällig abgegriffenen Bildern in Echtzeit mit einer Accuracy von 89.9% (4). Darauf folgend, entwickelten wir unser System dahingehend weiter, dass unser Algorithmus nun auch dazu in der Lage ist, Untersuchungsvideos in WL, NBI und „Texture and Color Enhancement Imaging“ (TXI) in Echtzeit zu analysieren (5). Aktuell führen wir eine Studie in einem randomisiert-kontrollierten Ansatz an unveränderten Untersuchungsvideos in WL, NBI und TXI durch. Ausblick  Um Patienten mit aus Barrett-Metaplasien resultierenden Neoplasien frühestmöglich an „High-Volume“-Zentren überweisen zu können, soll unser KI-Algorithmus zukünftig vor allem Endoskopiker ohne extensive Erfahrung bei der Beurteilung von Barrett- Ösophagus in der Krebsfrüherkennung unterstützen. KW - Barrett-Ösophagus KW - Adenokarzinom KW - Künstliche Intelligenz KW - Speiseröhrenkrebs KW - Diagnose KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0042-1755109 VL - 60 IS - 08 PB - Georg Thieme Verlag CY - Stuttgart ER - TY - GEN A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Mendel, Robert A1 - Probst, Andreas A1 - Meinikheim, Michael A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut A1 - Ebigbo, Alanna T1 - Intraprozedurale Strukturerkennung bei Third-Space Endoskopie mithilfe eines Deep-Learning Algorithmus T2 - Zeitschrift für Gastroenterologie N2 - Einleitung Third-Space Interventionen wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und mit einem erhöhten Risiko für intraprozedurale Komplikationen wie Blutung oder Perforation assoziiert. Moderne Computerprogramme zur Unterstützung bei diagnostischen Entscheidungen werden unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Endoskopie bereits erfolgreich eingesetzt. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, relevante anatomische Strukturen mithilfe eines Deep-Learning Algorithmus zu detektieren und segmentieren, um die Sicherheit und Anwendbarkeit von ESD und POEM zu erhöhen. Methoden Zwölf Videoaufnahmen in voller Länge von Third-Space Endoskopien wurden aus der Datenbank des Universitätsklinikums Augsburg extrahiert. 1686 Einzelbilder wurden für die Kategorien Submukosa, Blutgefäß, Dissektionsmesser und endoskopisches Instrument annotiert und segmentiert. Mit diesem Datensatz wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk auf der Basis eines ResNet mit 101 Schichten trainiert und intern anhand der Parameter Intersection over Union (IoU), Dice Score und Pixel Accuracy validiert. Die Fähigkeit des Algorithmus zur Gefäßdetektion wurde anhand von 24 Videoclips mit einer Spieldauer von 7 bis 46 Sekunden mit 33 vordefinierten Gefäßen evaluiert. Anhand dieses Tests wurde auch die Gefäßdetektionsrate eines Experten in der Third-Space Endoskopie ermittelt. Ergebnisse Der Algorithmus zeigte eine Gefäßdetektionsrate von 93,94% mit einer mittleren Rate an falsch positiven Signalen von 1,87 pro Minute. Die Gefäßdetektionsrate des Experten lag bei 90,1% ohne falsch positive Ergebnisse. In der internen Validierung an Einzelbildern wurde eine IoU von 63,47%, ein mittlerer Dice Score von 76,18% und eine Pixel Accuracy von 86,61% ermittelt. Zusammenfassung Dies ist der erste KI-Algorithmus, der für den Einsatz in der therapeutischen Endoskopie entwickelt wurde. Präliminäre Ergebnisse deuten auf eine mit Experten vergleichbare Detektion von Gefäßen während der Untersuchung hin. Weitere Untersuchungen sind nötig, um die Leistung des Algorithmus im Vergleich zum Experten genauer zu eruieren sowie einen möglichen klinischen Nutzen zu ermitteln. KW - Deep Learning KW - Third-Space Endoscopy Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0042-1745652 VL - 60 IS - 04 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - JOUR A1 - Souza Jr., Luis Antonio de A1 - Pacheco, André G.C. A1 - Passos, Leandro A. A1 - Santana, Marcos Cleison S. A1 - Mendel, Robert A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Probst, Andreas A1 - Messmann, Helmut A1 - Palm, Christoph A1 - Papa, João Paulo T1 - DeepCraftFuse: visual and deeply-learnable features work better together for esophageal cancer detection in patients with Barrett’s esophagus JF - Neural Computing and Applications N2 - Limitations in computer-assisted diagnosis include lack of labeled data and inability to model the relation between what experts see and what computers learn. Even though artificial intelligence and machine learning have demonstrated remarkable performances in medical image computing, their accountability and transparency level must be improved to transfer this success into clinical practice. The reliability of machine learning decisions must be explained and interpreted, especially for supporting the medical diagnosis. While deep learning techniques are broad so that unseen information might help learn patterns of interest, human insights to describe objects of interest help in decision-making. This paper proposes a novel approach, DeepCraftFuse, to address the challenge of combining information provided by deep networks with visual-based features to significantly enhance the correct identification of cancerous tissues in patients affected with Barrett’s esophagus (BE). We demonstrate that DeepCraftFuse outperforms state-of-the-art techniques on private and public datasets, reaching results of around 95% when distinguishing patients affected by BE that is either positive or negative to esophageal cancer. KW - Deep Learning KW - Speiseröhrenkrebs KW - Adenocarcinom KW - Endobrachyösophagus KW - Diagnose KW - Maschinelles Lernen KW - Machine learning KW - Adenocarcinoma KW - Object detector KW - Barrett’s esophagus KW - Deep Learning Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/s00521-024-09615-z VL - 36 SP - 10445 EP - 10459 PB - Springer CY - London ER - TY - JOUR A1 - Souza, Luis A. A1 - Pacheco, André G.C. A1 - de Souza, Alberto F. A1 - Oliveira-Santos, Thiago A1 - Badue, Claudine A1 - Palm, Christoph A1 - Papa, João Paulo T1 - TransConv: a lightweight architecture based on transformers and convolutional neural networks for adenocarcinoma and Barrett’s esophagus identification JF - Neural Computing and Applications N2 - Barrett’s esophagus, also known as BE, is commonly associated with repeated exposure to stomach acid. If not treated properly, it may evolve into esophageal adenocarcinoma, aka esophageal cancer. This paper proposes TransConv, a hybrid architecture that benefits from features learned by pre-trained vision transformers (ViTs) and convolutional neural networks (CNNs), followed by a shallow neural network composed of three normalizations, ReLU activations, and fully connected layers, and a SoftMax head to distinguish between BE and esophageal cancer. TransConv is designed to be training-lightweight, and for the ViT and CNN backbone models, weights are kept frozen during training, i.e., the primary goal of TransConv is to learn the weights of the fully connected layer from both backbones only, avoiding the burden of updating their weights but still learning their final descriptions for the lightweight convolutional model. We report promising results with low computational training costs in two datasets, one public and another private. From our achievements, TransConv was able to deliver balanced accuracy results around 85% and 86% for each evaluated dataset, respectively, in a design that required only 50 epochs of model training, a very reduced number compared to state-of-the-art conducted studies in the same domain. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/s00521-025-11299-y IS - 37 SP - 15535 EP - 15546 PB - Springer ER - TY - INPR A1 - Rückert, Tobias A1 - Rückert, Daniel A1 - Palm, Christoph T1 - Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art N2 - In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery, enormous progress has been made in recent years based on the recognition of surgical instruments in endoscopic images. Especially the determination of the position and type of the instruments is of great interest here. Current work involves both spatial and temporal information with the idea, that the prediction of movement of surgical tools over time may improve the quality of final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In this review, we identify datasets used for method development and evaluation, as well as quantify their frequency of use in the literature. We further present an overview of the current state of research regarding the segmentation and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images. The paper focuses on methods that work purely visually without attached markers of any kind on the instruments, taking into account both single-frame segmentation approaches as well as those involving temporal information. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing available potential for future developments. The publications considered were identified through the platforms Google Scholar, Web of Science, and PubMed. The search terms used were "instrument segmentation", "instrument tracking", "surgical tool segmentation", and "surgical tool tracking" and result in 408 articles published between 2015 and 2022 from which 109 were included using systematic selection criteria. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.13014 ER - TY - RPRT A1 - Alex, Karla A1 - Eichinger, Johanna A1 - Heyder, Clemens A1 - Kandlbinder, Agnes A1 - Loder, Sandra A1 - Rolfes, Vasilija A1 - Röttger, Sara A1 - Scharf, Anna A1 - Scorna, Ulrike A1 - Weigold, Stefanie ED - Cerullo, Laura ED - Gerhards, Helene ED - Weber, Karsten T1 - Abstractband I: In-vitro-Gametogenese (IVG) und artifizieller Uterus (AU) – Problemauslöser oder Problemlöser? Ethische, soziale und rechtliche Aspekte zukünftiger reproduktionsmedizinischer Verfahren BT - Klausurwoche für Early Career Researchers (19. September bis 23. September 2022, OTH Regensburg) Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30303.53928 N1 - Die Klausurwoche wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Förderkennzeichen: 01GP2185, Projektkürzel: IVG-AU-PP) finanziell gefördert. ER - TY - JOUR A1 - Ortner, Martina A1 - Blümel, Edwina A1 - Lerner, Thomas A1 - Stiegler, Elisabeth A1 - Weger, Yannick A1 - Graf, Michaela A1 - Penn, Karolin A1 - Resch, Maximilian A1 - Riedl, Claudia A1 - Schnurrer, Stefanie A1 - Wilhelm, Lea A1 - Beer, Theresa A1 - Kökten, Rabia ED - Ortner, Martina T1 - BABS-Mi BT - Beiträge zur migrationssensiblen Sozialen Arbeit N2 - In dieser Ausgabe beschäftigen wir uns mit der Frage, was es heißt, einen so genannten Migrationshintergrund zu haben. Ist dieser wie ein Schatten, der die Person immer begleitet? Was bedeutet das für die Person? Wie reagiert das Umfeld? Im berufsbegleitenden Studiengang Soziale Arbeit (BABS) an der OTH Regensburg gibt es im neunten Semester eine Lehrveranstaltung mit dem Titel „Gesellschaft und Migration“ und im zehnten Semester mit dem Titel „Migrationssensible Soziale Arbeit“. Beide Lehrveranstaltungen haben jeweils einen zeitlichen Umfang von sechs Semesterwochenstunden. Die Studierenden gingen in beiden Veranstaltungen, also über zwei Semester, der Frage nach, ob durch Begriffe wie igrationshintergrund, Migrationsbiografie etc. Fremdheit konstruiert wird. Ist für die Person dieser Teil der Biografie oder der Familiengeschichte überhaupt relevant oder interessant? Und welche Bedeutung hat dieser Aspekt des Lebens für das Umfeld, z.B. der regelmäßige Besuch einer Ausländerbehörde zur Verlängerung des Aufenthaltes, die Kommentierung ihrer Deutschkenntnisse und/oder die Frage, wo sie denn eigentlich herkommen? Die Ergebnisse können Sie hier lesen. KW - Migration KW - Multikulturelle Gesellschaft KW - Sozialarbeit Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77073 VL - 5 PB - Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg CY - Regensburg ER - TY - GEN A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey N2 - Digital procedures are increasingly implemented to enhance efficiency in healthcare, with Artificial Intelligence (AI) — particularly chatbot s— showing significant potential for future applications. However, little is known about patients’ acceptance of such technologies. The study “AI and Anamnesis” addresses this gap by investigating the German population’s acceptance of and willingness to use AI-driven technologies for digital anamnesis. This poster presents results from the first wave of the survey, offering initial insights into public attitudes and potential barriers to adoption. KW - Künstliche Intelligenz KW - Anamnese KW - Technologieakzeptanz KW - Bevölkerungsbefragung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-83325 ER - TY - JOUR A1 - Lehle, Karla A1 - Philipp, Alois A1 - Krenkel, Lars A1 - Gruber, Michael A1 - Hiller, Karl-Anton A1 - Müller, Thomas A1 - Lubnow, Matthias T1 - Thrombocytopenia During Venovenous Extracorporeal Membrane Oxygenation in Adult Patients With Bacterial, Viral, and COVID-19 Pneumonia JF - ASAIO Journal N2 - Contact of blood with artificial surfaces triggers platelet activation. The aim was to compare platelet kinetics after venovenous extracorporeal membrane oxygenation (V-V ECMO) start and after system exchange in different etiologies of acute lung failure. Platelet counts and coagulation parameters were analyzed from adult patients with long and exchange-free (≥8 days) ECMO runs (n = 330) caused by bacterial (n = 142), viral (n = 76), or coronavirus disease 2019 (COVID-19) (n = 112) pneumonia. A subpopulation requiring a system exchange and with long, exchange-free runs of the second oxygenator (≥7 days) (n = 110) was analyzed analogously. Patients with COVID-19 showed the highest platelet levels before ECMO implantation. Independent of the underlying disease and ECMO type, platelet counts decreased significantly within 24 hours and reached a steady state after 5 days. In the subpopulation, at the day of a system exchange, platelet counts were lower compared with ECMO start, but without differences between underlying diseases. Subsequently, platelets remained unchanged in the bacterial pneumonia group, but increased in the COVID-19 and viral pneumonia groups within 2–4 days, whereas D-dimers decreased and fibrinogen levels increased. Thus, overall platelet counts on V-V ECMO show disease-specific initial dynamics followed by an ongoing consumption by the ECMO device, which is not boosted by new artificial surfaces after a system exchange. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1097/MAT.0000000000002383 SN - 1058-2916 SN - 1538-943X PB - Wolters Kluwer ER - TY - GEN A1 - Weber, Karsten T1 - KI-Nutzung für (psychisch) kranke Menschen: Auswirkungen auf das Professionsverständnis der Fachkräfte Y1 - 2024 ER - TY - GEN A1 - Weber, Karsten T1 - Elektrisch + digital = nachhaltig? Welche Nachhaltigkeitsgewinne haben neue Mobilitätformen? Y1 - 2023 ER - TY - GEN A1 - Weber, Karsten T1 - Medizin, Mobilität, Medien: Digitaler Wandel als Chance und Herausforderung Y1 - 2023 ER - TY - GEN A1 - Weber, Karsten T1 - Der Mars zwischen Science und Fiction Y1 - 2023 ER -