Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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High Spatial Resolution Tomo-PIV of the Trachea Focussing on the Physiological Breathing Cycle
(2023)
Investigations of complex patient-specific flow in the nasopharynx requires high resolution numerical calculations validated by reliable experiments. When building the validation base and the benchmark of computational fluid dynamics, an experimental setup of the nasal airways was developed. The applied optical measurement technique of tomo-PIV supplies information on the governing flow field in three dimensions.
This paper presents tomo-PIV measurements of the highly complex patient-specific geometry of the human trachea. A computertomographic scan of a person’s head builds the basis of the experimental silicone model of the nasal airways. An optimised approach for precise refractive index matching avoids optical distortions even in highly complex non-free-of-sight 3D geometries. A linear-motor-driven pump generates breathing scenarios, based on measured breathing cycles. Adjusting of the CCD cameras‘ double-frame-rate PIV-Δt enables the detailed analysis of flow structures during different cycle phases. Merging regions of interest enables high spatial resolution acquisition of the flow field.
Ergonomic workplaces lead to fewer work-related musculoskeletal disorders and thus fewer sick days. There are various guidelines to help avoid harmful situations. However, these recommendations are often rather crude and often neglect the complex interaction of biomechanical loading and psychological stress. This study investigates whether machine learning algorithms can be used to predict mechanical and stress-related muscle activity for a standardized motion. For this purpose, experimental data were collected for trunk movement with and without additional psychological stress. Two different algorithms (XGBoost and TensorFlow) were used to model the experimental data. XGBoost in particular predicted the results very well. By combining it with musculoskeletal models, the method shown here can be used for workplace analysis but also for the development of real-time feedback systems in real workplace environments.
Surgical Smoke is generated during the cauterization of tissue with high-frequency (HF) devices and consists of 95% water vapor and 5% cellular debris. When the coagulation tweezers, which are supplied with HF voltage by the HF device, touch tissue, the electric circuit is closed, and smoke is generated by the heat. In-vivo investigations are performed during tracheotomies where surgical smoke is produced during coagulation of tissue. Furthermore, in-vitro parametric studies to investigate the particle number and size distribution and the spatial distribution of surgical smoke with laser light sheet technique are conducted. With higher power of the HF device, the particles generated are larger in size and the total number of particles generated is also higher. Adding artificial saliva to the tissue shows even higher particle counts. The study by laser light sheet also confirms this. The resulting characteristic size distribution, which may include viruses and bacterial components, confirms considering the risk arising from surgical smoke. Furthermore, the experiments will provide the database for further numerical investigations.
Entwicklung eines interprofessionellen Online-Kurses für Medizin- und Physiotherapiestudierende
(2019)
Das sich verändernde Gesundheitssystem macht Anpassungen in der Ausbildung der Gesundheitsberufe notwendig. Dabei wird die Stärkung der Interprofessionalität besonders betont. Die Entwicklung und Implementierung von interprofessionellen Lernszenarien birgt jedoch oftmals organisatorisch-logistische Herausforderungen. Es fehlen derzeit noch orts- und zeitunabhängige Lernszenarien, die asynchrones interprofessionelles Lernen ermöglichen.
Der neu entwickelte Online-Kurs „Medizin und Physiotherapie in der Rehabilitation“ hat zum Ziel, zur Schließung dieser Lücke beizutragen.
Die Kursentwicklung ist Teil eines Forschungsprojekts, das den Einfluss von interprofessionellem Online-Lernen auf die Kooperationskompetenz untersucht.
Heavy smoke development represents an important challenge for operating physicians during laparoscopic procedures and can potentially affect the success of an intervention due to reduced visibility and orientation. Reliable and accurate recognition of smoke is therefore a prerequisite for the use of downstream systems such as automated smoke evacuation systems. Current approaches distinguish between non-smoked and smoked frames but often ignore the temporal context inherent in endoscopic video data. In this work, we therefore present a method that utilizes the pixel-wise displacement from randomly sampled images to the preceding frames determined using the optical flow algorithm by providing the transformed magnitude of the displacement as an additional input to the network. Further, we incorporate the temporal context at evaluation time by applying an exponential moving average on the estimated class probabilities of the model output to obtain more stable and robust results over time. We evaluate our method on two convolutional-based and one state-of-the-art transformer architecture and show improvements in the classification results over a baseline approach, regardless of the network used.
Hintergrund/Fragestellung:
Eine Rheumatoide Arthritis (RA) verläuft chronisch schubweise und Betroffene leiden unter zunehmenden und schwankenden Symptomen. In der Physiotherapie (PT) werden individuell abgestimmte Interventionen in einem ambulanten (aPT) oder Gruppensetting (gPT) eingesetzt. In Leitlinien wird PT unspezifisch empfohlen. Ärzte verordnen spezifische Formen der PT. Wie ist eine evidenzbasierte und am Bedarf aus Sicht Betroffener orientierte Versorgung zu gestalten?
Methoden/Material:
Drei Methoden wurden kombiniert: 1) Evidenz zu PT wurde mittels eines Systematischen Reviews ermittelt und deren Qualität in Anlehnung an GRADE beurteilt. 2) Einflussfaktoren auf eine Versorgung wurden mittels Sekundäranalyse von Versorgungsdaten aus einer Längsschnittstudie bestimmt. 3) Einflussfaktoren auf den Bedarf an sowie die Verordnung von PT aus Sicht der Betroffenen wurden mittels Fragebogen erhoben. Die Daten wurden soweit möglich mittels Metaanalysen (1), binären (2) sowie multiplen linearen Regressionen und Gruppenvergleichen für abhängige Stichproben (3) analysiert. Es wurden Häufigkeiten (3) der Nennung spezifischer Interventionen sowie von Übereinstimmungen zwischen Bedarf und wahrgenommenem Verordnungsverhalten bestimmt.
Ergebnisse:
1) Eine gPT zeigte bei jungen Betroffenen mit guter Funktion Effekte, war aber bei Vorschäden der Gelenke weder effektiv noch sicher. Zu aPT liegt keine Evidenz vor. 2) Der einzige relevante Vorhersagefaktor für eine Versorgung mit PT ist eine bereits bestehende Versorgung (Exp(B)=10,81 - 171,53, p<0,001). 3) Den stärksten bedarfssteigernden Einfluss hat ein schlechtes körperliches Befinden (B=0,25, p<0,05/MWD 1,3 (NAS 1-10), p<0,001). Teilnehmer (n=305) gaben am häufigsten Bedarf an aPT an, bei schlechtem Befinden vor allem an passiven Maßnahmen. In besseren Phasen besteht zusätzlich Bedarf an gPT. Betroffene haben individuell unterschiedliche Bedarfe und eine Berücksichtigung bedarfsbestimmender Faktoren bei der Verordnung wird kaum wahrgenommen.
Schlussfolgerungen:
Angesichts der geringen Evidenzlage und individueller und schwankender Bedarfe wird ein stark individualisiertes Vorgehen empfohlen. Effektivität, Sicherheit und Passgenauigkeit sind regelmäßig gemeinsam mit den an der Versorgung Beteiligten sowie den Betroffenen zu überprüfen. Insbesondere bei schlechtem Befinden sollte über die Möglichkeit einer aPT und die notwendige Überprüfung aufgeklärt werden. Es besteht dringender Forschungsbedarf für aPT bei RA.
Pixel-level classification is an essential part of computer vision. For learning from labeled data, many powerful deep learning models have been developed recently. In this work, we augment such supervised segmentation models by allowing them to learn from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Supervision, leverages a collaborative strategy. Apart from the supervised training on the labeled data, the segmentation network is judged by an additional network. The secondary correction network learns on the labeled data to optimally spot correct predictions, as well as to amend incorrect ones. As auxiliary regularization term, the corrector directly influences the supervised training of the segmentation network. On unlabeled data, the output of the correction network is essential to create a proxy for the unknown truth. The corrector’s output is combined with the segmentation network’s prediction to form the new target. We propose a loss function that incorporates both the pseudo-labels as well as the predictive certainty of the correction network. Our approach can easily be added to supervised segmentation models. We show consistent improvements over a supervised baseline on experiments on both the Pascal VOC 2012 and the Cityscapes datasets with varying amounts of labeled data.