245 research outputs found

    Veränderungen der allgemeinen und krankheitsspezifischen Lebensqualität nach Fazialis-Parese-Training mit EMG-Biofeedback am Universitätsklinikum Jena bei Patienten mit Defektheilung nach Fazialisparese

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    Das Fazialis-Nerv-Zentrum (FNZ) des Universitätsklinikums Jena bietet ein 10-tägiges teil-stationäres EMG-Biofeedback-basiertes-Training für Patienten mit einer Defektheilung nach Fazialisparese an, um deren Folgen, motorische und psychosoziale Einschränkungen, zu reduzieren. Das Ziel dieser Studie war es, die Effekte dieses Trainings auf die gesundheitsbezogene Lebensqualität zu evaluieren und zu untersuchen, ob bestimmte Einflussfaktoren Auswirkungen haben. Die Daten von 243 Patienten wurden analysiert. Es wurden vier Messzeitpunkte durchgeführt: Eingangsuntersuchung, Trainingsbeginn, Trainingsende und Nachuntersuchung. Die Fragebögen SF-36, FDI und FaCE wurden zur Bestimmung der Lebensqualität verwendet. Es wurde festgestellt, dass sich die gesundheitsbezogene Lebensqualität im FDI und FaCE signifikant verbesserte. Zwischen dem Zeitraum ohne Training und dem Trainingsbeginn gab es keine signifikanten Veränderungen. Es wurde auch eine Korrelation zwischen den Therapieeffekten und den Scores im FDI und FaCE festgestellt. Die Ergebnisse zeigten auch eine signifikante Abnahme des Depressivitätsscores nach dem Training. Einflussfaktoren wie Alter, Geschlecht, Erkrankungsdauer und Ätiologie wurden untersucht, wobei die Ätiologie einen signifikanten Einfluss auf die Therapieeffekte hatte. Es wurde festgestellt, dass Patienten mit idiopathischer Fazialisparese signifikant stärker vom Training profitierten als Patienten mit anderen Krankheitsursachen. Patienten, die vollstationär behandelt wurden, profitierten auch signifikant besser als Patienten, die teilstationär behandelt wurden. Es ist jedoch zu beachten, dass diese Studie keine Kontrollgruppe hatte und die Fallzahlen begrenzt waren. Zukünftige Studien sollten objektivere Bewertungen ergänzen

    Identifikation von Beinahekollisionen in maritimen Verkehrsdaten als Ground-Truth fĂĽr szenariobasiertes Testen

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    Diese Arbeit geht der Frage nach, wie sich validierungsrelevante Beinahekollisionssituationen aus historischen Verkehrsdaten detektieren und als Ground Truth nutzen lassen. Nach der Sichtung des Stands der Technik werden Anforderungen an die Datenerhebung, Datenspeicherung, sowie die Datenanalyse erhoben und ein entsprechendes Konzept erstellt. Zur Bestimmung von Beinahekollisionen werden zunächst die relevanten Einflussfaktoren hergeleitet und es folgt, gemäß der Definition, die Entwicklung mehrerer Methoden und Werkzeuge zur Identifikation von fahrerreaktionsbasierten, funktionsreaktionsbasierten, kontextbasierten und historienbasierten Auffälligkeiten. Als Vorbereitung auf die Evaluation schließt sich die Implementierung und Integration der Systemartefakte in das maritime Testfeld eMIR an. Es kann gezeigt werden, dass der Ansatz zur objektiven Erkennung von Beinahekollisionen geeignet ist und als Ground Truth für das szenariobasierte Testen eingesetzt werden kann

    Intelligente Vernetzung zur autonomen Fräsbearbeitung von Strukturbauteilen - Ergebnisbericht des BMBF Verbundprojektes TensorMill

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    Digitalisierte Prozesse können zukünftig zu einer intelligenten Fertigung beitragen, um den Herausforderungen einer intelligent vernetzten, autonomen Fertigung von sicherheitsrelevanten Integralbauteilen zu begegnen. Die Herausforderungen hierbei liegen insbesondere in der Aufzeichnung und Extraktion von nutzerrelevanten Daten zur Steigerung der Produktivität bei der Fertigung von sicherheitsrelevanten Integralbauteilen für die Luft- und Raumfahrtbranche. An diesem Punkt hat das Verbundforschungsprojekt „TensorMill“ angesetzt. Ziel des Projekts war es, die Produktivität in der spanenden Fertigung sicherheitsrelevanter Integralbauteile durch die Entwicklung und den Aufbau einer intelligent, vernetzten, autonomen Fertigung zu erhöhen und die Prozesssicherheit zu verbessern. Die intelligente Fertigung soll dabei in der Lage sein, auf möglichst viele Situationen im Fertigungsprozess mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu reagieren. Für die Implementierung der KI-basierten Lösungen sind im Projekt fortschrittliche Methoden und Vorgehensweisen entstanden, welche es ermöglichen, die Daten von Produktionsmitteln in einer einfachen Form nutzbar zu machen, damit diese einen Mehrwert für Hersteller und Anwender bringen. Die aufbereiteten Daten dienten schließlich der Umsetzung von KI-basierten Lösungen zur prozessparallelen Qualitätsprognose und Werkzeugzustandserkennung. Darüber hinaus wurde ein entwickeltes cyber-physisches Spannsystem entwickelt, um neuartige Ansätze zur Abdrängungskompensation und Echtzeitbewertung der Prozessstabilität zu erforschen

    Benigne und maligne chondrogene Tumoren des Skelettsystems

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    Knorpeltumore stellen eine relativ seltene heterogene Gruppe der Knochentumore dar. Im Hinblick auf ihre Histologie und biologisches Verhalten stellt ihre Diagnostik und Therapie eine Herausforderung dar. Trotz mittlerweile etablierten Standarttherapien unterliegen chondrogene Entitäten im Vergleich zu anderen primären Knochentumoren sehr variablen prognostischen Ergebnissen. Aus diesem Grund stellt die Weiterentwicklung der diagnostischen Möglichkeiten und chirurgischen Behandlungsmethoden zur Verbesserung des Gesamtüberlebens bei gleichzeitigem Funktionserhalt eine besondere Bedeutung dar. Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um eine retrospektiv klinisch-epidemiologische Datenanalyse, welche dazu beitragen soll, die Versorgung bei Patienten mit benignen und malignen chondrogenen Tumoren des Skelettsystem zu optimieren. Dafür wurde eine Kohorte von Patienten mit benignen, lokal aggressiven und malignen Knorpeltumorerkrankungen ermittelt, welche im Zeitraum von 2005 bis 2019 am orthopädischen Universitätsklinikum Tübingen vorstellig wurde. Im Rahmen der retrospektiven Analyse der Patientendaten wurden die vorab formulierten Hypothesen geprüft und mit aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnissen und Studien verglichen, um neue Handlungsempfehlungen im Umgang mit chondrogenen Knochentumoren zu erarbeiten und eine Verbesserung der operativen Versorgung zu erzielen. Dabei konnten anhand des Kollektivs mit insgesamt 282 Fällen prognostisch relevante Therapiefaktoren ermittelt werden. Beispielsweise konnten die signifikanten Korrelationen des Differenzierungsgrades, dem Auftreten von Rezidiven und dem Resektionsrand auf das Gesamtüberleben beim Chondrosarkom bestätigt werden. Zudem wurden auch neue einflussnehmende Parameter entdeckt, welche womöglich mit der Gesamtüberlebenszeit bei Chondrosarkomen assoziiert werden. Auch hinsichtlich der sich kontinuierlich ändernden Patientendemographie und den epidemiologischen Daten konnten übereinstimmende, als auch abweichende Ergebnisse herausgearbeitet werden. Abschließend tragen die Ergebnisse dieser Arbeit dazu bei, die Morbidität von Patienten mit Knorpeltumoren zu senken und ihre Lebensqualität zu verbessern

    Entwicklung eines Verfahrens fĂĽr Monitoring und Klassifikation von Business Process Event Streams im Kontext des Online Process Mining

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    Das stetige Wachstum von Datenmengen, besonders in Unternehmen, setzt die Neu- und Weiterentwicklung geeigneter datengetriebener Analysemethoden voraus, die die gesammelten Informationen in einen Kontext setzen und einen operativen Mehrwert für die Unternehmen erzeugen. Insbesondere die echtzeitnahe Analyse von Geschäftsprozessdaten, die in den Unternehmensinformationssystemen gespeichert werden, lassen sich mit Hilfe von Analysewerkzeugen, wie es das Process Mining zur Verfügung stellt, auswerten und generieren Einblicke in die Prozesse der Unternehmen. Für vertrauenswürdige Ergebnisse wird jedoch eine hohe Qualität der zu analysierenden Daten vorausgesetzt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Monitoring- und Klassifikationsverfahrens für Business Process Event-Streams zur Verwertung im Kontext des Online Process Mining. Zu den erarbeiteten Artefakten dieser Arbeit zählen ein auf den Bedarfen abzielender Anforderungskatalog, ein Konzept, das eine Streaming-Architektur, ein Klassifikationsmodell, eine rekonstruktionsbasierte Anomalieerkennung, einen Online Learning Workflow und Erklärungskomponenten umfasst sowie eine prototypische Umsetzung der Konzepte. Über technische Experimente auf Basis unterschiedlicher Datengrundlagen und optimierten Umgebungsparametern werden die Funktionsweise und Güte des erarbeiteten Monitoring- und Filterverfahrens überprüft. Durch die Einbettung des Event-Filters in eine Streaming-Architektur, die Kombination verschiedener Strukturen des maschinellen Lernens und der damit einhergehenden Generalisierungsfähigkeit des Modells sowie der Fähigkeit des Modells kontinuierlich zu Lernen gelingt es existierende Ansätze um Aspekte der echtzeitnahen Verarbeitung und dem Monitoring von Event-Streams zu erweitern und die Genauigkeit der Anomalieerkennung auf Event-Ebene zu verbessern. Durch Monitoring, Klassifikation und Filterung der eingehenden Event-Daten kann die Datenqualität für die Anwendung nachgelagerter Process Mining Aktivitäten erhöht werden

    EnhanCE Modelling - Methodenschulung zur Vermittlung und Erforschung qualitativer Modellbildung mit dem Contact and Channel Approach

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    Der Aufbau von Systemverständnis durch Modellbildung von Gestalt-Funktion-Zusammenhängen (GFZ) ist eine zentrale Tätigkeit in der Gestaltung. Er geschieht zunächst mental und läuft oft unbewusst ab, d.h. erfahrene ProduktentwicklerInnen wissen, dass eine bestimmte Gestalt die gewünschte Funktion erfüllt, aber können nicht genau sagen, warum. Dieses mentale Modell kann unbemerkt Fehler und Lücken beinhalten (Meboldt et al. 2012). Werden diese nicht aufgedeckt, besteht das Risiko, die gewünschten Funktionen nicht, oder nicht ausreichend zu erfüllen. Im Aufdecken dieser Fehler und Lücken können qualitative Modelle wie beispielsweise Contact and Channel Modelle oder Wirkraummodelle unterstützen. Durch sie können mentale Modelle früh dokumentiert und anderen ProduktentwicklerInnen zugänglich gemacht werden. Die Anwendung dieser qualitativen Modelle ist jedoch eine Herausforderung, weshalb sie selten genutzt werden und ihr Einfluss auf das Systemverständnis von ProduktentwicklerInnen in der Gestaltung unklar ist. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von EnhanCE Modelling als Methodenschulung zur Vermittlung und Erforschung von qualitativen Modellbildung mit dem C&C²-Ansatzes. Als Basis der Entwicklung dient eine Analyse von Anwendungen des C&C²-Ansatzes und der darin bestehenden Herausforderungen. Das auf Basis dieser Analyse entwickelte EnhanCE Modelling beinhaltet drei kontextspezifische Schulungsvarianten, mit denen der C&C²-Ansatz und die in ihm vorhandene Modell-bildungsmethode vermittelt wird. Diese Schulungsvarianten ermöglichen zudem durch integrierte Anwendungsfälle die Erforschung der Erfolgsfaktoren Anwendbarkeit und Nutzen der Modellbildung mit dem C&C²-Ansatz. Die Untersuchung der Anwendbarkeit zeigt, dass der C&C²-Ansatz durch EnhanCE Modelling so vermittelt werden kann, dass er auch ohne Vorkenntnisse zur Modellbildung von GFZ angewandt werden kann. Mit der so sichergestellten Anwendbarkeit kann nun erstmalig der Nutzen der Modellbildung mit dem C&C²-Ansatz untersucht werden. In der Validierungsstudie dieser Arbeit wird der Einfluss des durch EnhanCE Modelling vermittelten C&C²-Ansatzes auf das Systemverständnis in Fragestellungen der Gestaltung experimentell geprüft. Mit diesem Experiment werden erstmalig statistisch signifikante Aussagen zum Einfluss der Modellbildung von GFZ mit dem C&C²-Ansatz auf das Systemverständnis von ProduktentwicklerInnen möglich
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