Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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Real-time computational speed and a high degree of precision are requirements for computer-assisted interventions. Applying a segmentation network to a medical video processing task can introduce significant inter-frame prediction noise. Existing approaches can reduce inconsistencies by including temporal information but often impose requirements on the architecture or dataset. This paper proposes a method to include temporal information in any segmentation model and, thus, a technique to improve video segmentation performance without alterations during training or additional labeling. With Motion-Corrected Moving Average, we refine the exponential moving average between the current and previous predictions. Using optical flow to estimate the movement between consecutive frames, we can shift the prior term in the moving-average calculation to align with the geometry of the current frame. The optical flow calculation does not require the output of the model and can therefore be performed in parallel, leading to no significant runtime penalty for our approach. We evaluate our approach on two publicly available segmentation datasets and two proprietary endoscopic datasets and show improvements over a baseline approach.
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.
Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2024 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz.
The utilization of virtual reality (VR) technology has shown promise in various therapeutic applications, particularly in exposure therapy
for reducing fear of certain situations objects or activities, e.g. fear of height, or negative evaluation of others in social situations. VR has been shown to yield positive outcomes in follow-up studies, and provides a safe and ecological therapeutic environment for therapists and their patients. This paper presents a collaborative
effort to develop a VR speech therapy system which simulates a virtual audience for users to practice their public speaking skills. We describe a novel web-based graphica user interface that enables
therapists to manage the therapy session using a simple timeline. Lastly, we present the results from a qualitative study with therapists and teachers with functional dysphonia, which highlight the potential of such an application to support and augment the therapists’ work and the remaining challenges regarding the design of natural interactions, agent behaviours and scenario customisation for patients.
Wie können Pflege und Gesundheitswesen so digitalisiert werden, dass alle davon profitieren? Dieser Frage widmen sich Expert*innen aus den Bereichen Medizin, Pflege und Therapie. Sie präsentieren Ergebnisse, die im Kontext der Veranstaltung »Digitalisierung im Gesundheitswesen – Gehen Sie mit uns in eine neue Zukunft« an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg im Juli 2022 entstanden. Im Mittelpunkt steht dabei die Projektreihe »DeinHaus 4.0«. Daneben bespielen die Beiträge aber auch die Themen digitale Versorgungsanwendungen in Pflege und Gesundheit, Akzeptanz und Nutzung von sozio-assistiven Technologien in der Pflege sowie digitalisierte Logopädie bzw. Physiotherapie.
BACKGROUND: Thrombosis remains a critical complication during venovenous extracorporeal membrane oxygenation (VV ECMO). The involvement of neutrophil extracellular traps (NETs) in thrombogenesis has to be discussed. The aim was to verify NETs in the form of cell-free DNA (cfDNA) in the plasma of patients during ECMO.
METHODS: A fluorescent DNA-binding dye (QuantifFluor®, Promega) was used to detect cell-free DNA in plasma samples. cfDNA concentrations from volunteers (n = 21) and patients (n = 9) were compared and correlated with clinical/technical data before/during support, ECMO end and time of a system exchange.
RESULTS: Before ECMO, patients with a median (IQR) age of 59 (51/63) years, SOFA score of 11 (10/15), and ECMO run time of 9.0 (7.0/19.5) days presented significantly higher levels of cfDNA compared to volunteers (6.4 (5.8/7.9) ng/μL vs. 5.9 (5.4/6.3) ng/μL; p = 0.044). Within 2 days after ECMO start, cfDNA, inflammatory, and hemolysis parameters remained unchanged, while platelets decreased (p = 0.005). After ECMO removal at the end of therapy, cfDNA, inflammation, and coagulation data (except antithrombin III) remained unchanged. The renewal of a system resulted in known alterations in fibrinogen, d-dimers, and platelets, while cfDNA remained unchanged.
CONCLUSION: Detection of cfDNA in plasma of ECMO patients was not an indicator of acute and circuit-induced thrombogenesis.
Menschen mit Aphasie erleben erhebliche Einbußen in sozialer Teilhabe und Lebensqualität. Peer-to-Peer-Unterstützung durch Selbsthilfeangebote oder Peer-Befriending-Maßnahmen kann sich positiv auf Partizipation und psychisches Wohlbefinden auswirken. Mit dem Projekt shalk konnte gezeigt werden, dass von Betroffenen geleitete Selbsthilfegruppen maßgeblich zu Selbstwerterleben und verbesserter Lebensqualität der Leitungspersonen und der Gruppenteilnehmenden beitragen können. Um einen Austausch zwischen Betroffenen auch jenseits des Gruppensettings zu ermöglichen, können digitale Medien genutzt werden. Im Projekt PeerPAL wird ein für Menschen mit Aphasie angepasstes digitales soziales Netzwerk (Smartphone-App) zur virtuellen Vernetzung und persönlichen Begegnung entwickelt und evaluiert. Erste Daten weisen darauf hin, dass die Betroffenen die App nutzen können und mit Design und Funktionen zufrieden sind. Auswirkungen auf die Lebensqualität werden aktuell untersucht. Sprachtherapeut:innen nehmen in der Peer-to-Peer-Unterstützung insofern eine zentrale Rolle ein, als dass sie Betroffene in entsprechende Angebote einführen und sie mittels abgestufter Begleitung an die eigenständige Nutzung heranführen.