Filtern
Dokumenttyp
- Bachelorarbeit (13) (entfernen)
Volltext vorhanden
- nein (13) (entfernen)
Gehört zur Bibliographie
- nein (13)
Schlagworte
Institut
- Visual and Data-centric Computing (13) (entfernen)
In order to better understand the relationship between shape of the nasal cavity and to find objective classification for breathing obstruction, a population of 25 cases of healthy nasal cavity and 27 cases with diagnosed nasal airway obstruction (NAO) was examined for correlations between morphological, clinical and CFD parameters. For this purpose a workflow was implemented in Tcl to perform automatic measurements of morphological parameters of nasal cavity surfaces in Amira, which has as output a table with all estimated values. Furthermore, the statistical analysis was designed using Python to find the most probable subset of parameters that are predictors of nasal cavity pathology and consisted of correlation analysis, the selection of the best possible subset of parameters that could be used as predictors of clinically stated pathology of the nasal cavity by a logistic regression classifier. As a result, 10 most promising parameters were identified: mean distance between the two isthmuses, left isthmus contour, area ratio between the two isthmuses, left isthmus height, height ratio between the two isthmuses, left isthmus width, right isthmus width, right isthmus hydraulic diameter, mean distance of septal curvature between the septum enclosing walls of the nasal cavity, velocities volume average by expiration. As it turns out, most parameters refer to the isthmus region. This was to be expected since this region
plays an important role in the airflow system of the nasal cavity.
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines allgemeinen Verfahrens, welches die Dicke der mineralisierten Schicht von Haikieferelementen automatisch bestimmt. Dabei soll das Verfahren die Dicke näherungsweise im zweidimensionalen (2D) Raum sowie im dreidimensionalen (3D) Raum anhand von Computertomografie-Scans berechnen (im Folgenden als zweidimensionaler bzw. dreidimensionaler Fall bezeichnet).
Es werden drei mögliche Verfahren eingeführt und im Anschluss auf ihre Verwendbarkeit analysiert. Für die Implementierung zur Dickenbestimmung wird der Kern der Rayburst Sampling Methode verwendet und im Weiteren für den 2D-Raum durch kleinere Optimierungen verbessert. Die Überprüfung der Genauigkeit des für den zweidimensionalen Fall entwickelten Programms erfolgt manuell. Für einen Vergleich im 3D-Raum wird ein zweites Verfahren programmiert, das auf der Berechnung der Isoflächen basiert.
Diese Arbeit ist in den Bereich der angewandten Mathematik mit dem Schwerpunkt Informatik einzuordnen. Das entwickelte Programm wird im Anschluss Anwendung im Bereich der Biologie am Max-Planck-Institut für Grenzflächen- und Kolloidforschung Potsdam-Golm finden.