Ferdinand Franz Wallraf und sein Kreis

Mit dieser Arbeit wurde dem Schülernetzwerks Ferdinand Franz Wallrafs nachgespürt, das ihn laut seiner Biographen zu einem wegweisenden Förderer eines kleinen Kreises europäischer Künstler machte: Joseph Hoffmann, Franz Christian Gau, Jakob Ignaz Hittorff, Karl Joseph Begas und Peter von Cornelius. Die Arbeit stellt zum einen die Frage nach der Existenz dieses Netzwerks und untersucht im weiteren die Position und den Einfluss Wallrafs. Dafür wird der Werdegang der einzelnen Künstler verfolgt, sowie der Kontakt, den sie zu Wallraf zu seinen Lebzeiten hatten. Quellengrundlage hierfür ist die umfangreiche Korrespondenz Wallrafs im Historischen Archiv der Stadt Köln. Die Untersuchung zeichnet ein aktives Künstlernetzwerk, das sich zwischen Paris, Köln, Berlin und Rom bewegte und die Möglichkeiten der neuen Zeit auslotete. Wallrafs Position darf nicht überschätzt werden, doch zeigt sich, dass er seinen ehemaligen Schülern ein aufgeschlossener und interessierter Begleiter war, auch nachdem sie Köln verlassen hatten. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Intellektuellenforschung des späten 18. und frühen 19. Jahrhunderts und beleuchtet einen kleinen Kreis von Künstlern ausgehend von ihrem Bezug zu Wallraf und Köln. Die thematische Fülle und der sich schnell vergrößernde Kreis der einzuschließenden Zeitgenossen zeigen, dass es hier noch einiges mehr zu erforschen gäbe

Development of a Mineral-Specific Sorption Database for Surface Complexation Modeling (Final Report and Manual)

RES³T - the Rossendorf Expert System for Surface and Sorption Thermodynamics - is a digitized thermodynamic sorption database, implemented as a relational database. It is mineral-specific and can therefore also be used for additive models of more complex solid phases such as rocks or soils. An integrated user interface helps users to access selected mineral and sorption data, to extract internally consistent data sets for sorption modeling, and to export them into formats suitable for other modeling software. Data records comprise of mineral properties, specific surface area values, characteristics of surface binding sites and their protolysis, sorption ligand information, and surface complexation reactions. An extensive bibliography is also included, providing links not only to the above listed data items, but also to background information concerning surface complexation model theories, surface species evidence, and sorption experiment techniques. The RES³T database is intended for an international use. This requires high standards in availability, consistency and actuality. Therefore the authors of the database decided to couple the database onto an authorization tool

CT-Koronarangiographie: Einfluss der Positionierung der Region of Interest beim Bolus-Tracking auf die Bildqualität

Hintergrund und Fragestellung Um den Zeitpunkt des Beginns der Datenakquisition bei der CT-Koronarangiographie festzulegen, bietet die Methode des Bolus-Trackings eine weit verbreitete Möglichkeit. Hierfür muss eine sogenannte Region of Interest (ROI) festgelegt werden, in der die Kontrastmittelanflutung gemessen wird. Bisher wurden die Auswirkungen unterschiedlicher Positionierungen dieser ROI auf die Bildqualität der Koronararterien (Hauptstamm der linken Koro-nararterie: LM; rechte Koronararterie: RCA) noch nicht systematisch untersucht. Zwei häufig verwendete Positionen sind der linke Herzvorhof (LV) und die Aorta ascendens (AA). Diese Positionierungen sollten in dieser Studie verglichen werden. Auch bei der Triple-Rule-Out-CT-Angiographie (TRO-CTA), in der zusätzlich zu den Koronararterien auch die Pulmonalarterien sowie die thorakale Aorta beurteilt werden sollen, kommt das Bolus-Tracking zur Anwendung. Die ROI wird hierbei meist im linken Herzvorhof positioniert. Da bisher nicht gezeigt wurde, ob die Pulmonalarterien (rechte Pulmonalarterie: RPA; linke Pulmonalarterie: LPA) dadurch tatsächlich in besserer Qualität dargestellt werden, sollte auch diese Frage in der Studie beantwortet werden. Methode Alle Patienten der vorliegenden monozentrischen, retrospektiven Studie erhielten eine CT-Koronarangiographie im Step-and-Shoot-Modus zum Ausschluss einer koronaren Herzkrankheit bei intermediärem Risiko. Mittels Propensity-Score-Matching wurden insgesamt 192 Patienten für die Studie ausgewählt: je 96 mit Positionierung der ROI im linken Vorhof bzw. in der Aorta ascendens (122 männliche und 70 weibliche Patienten, Alter 21 bis 87 Jahre, Durchschnittsalter 61 Jahre). Um möglichst ähnliche Patientencharakteristika in beiden Gruppen zu erreichen, wurden beim Propensity-Score-Matching folgende Faktoren berücksichtigt: Geschlecht, Körpergröße, Körpergewicht und Herzfrequenz. Für die Beurteilung der Bildqualität wurden sowohl ein quantitativer als auch ein qualitativer Score verwendet. Bei der quantitativen Analyse wurden die Signalintensitäten sowie deren Standardabweichungen in den zu beurteilenden Strukturen gemessen und daraus die Signal-Rausch-Verhältnisse (SNR) errechnet. Die qualitative Auswertung wurde von zwei Fachärzten für Radiologie mit 10 bzw. 6 Jahren Erfahrung in der CT-Koronarangiographie unabhängig voneinander mit Hilfe einer 5-Punkte-Likert-Skala durchgeführt. So wurde zum einen die Qualität der Darstellung der Koronararterien verglichen, zum anderen die der Pulmonalarterien. Für die statistische Auswertung wurde der Wilcoxon-Test verwendet, um die quantitativen sowie qualitativen Scores beider Patientengruppen miteinander zu vergleichen. Außerdem wurde bezüglich der qualitativen Analyse die Interrater-Reliabilität mittels gewichtetem Cohens Kappa (κ) bestimmt. Zusätzlich wurde die Strahlenbelastung beider Gruppen durch die Betrachtung der Dosis-Längen-Produkte sowie die Berechnung der effektiven Dosen verglichen. Ergebnisse Bezüglich der Koronararterien fanden sich sowohl beim Vergleich der quantitativen (SNR AA 14.92 vs. 15.46; p = 0.619 | SNR LM 19.80 vs. 20.30; p = 0.661 | SNR RCA 24.34 vs. 24.30; p = 0.767) als auch der qualitativen Scores (4.25 vs. 4.29; p = 0.672) keine signifikanten Unterschiede in beiden Gruppen. Für die Darstellung der Pulmonalarterien hat die Position der ROI allerdings eine entscheidende Bedeutung. Bei einer Positionierung im linken Vorhof ergeben sich signifikant höhere quantitative (SNR RPA 8.70 vs. 5.89; p < 0.001 | SNR LPA 9.06 vs. 6.25; p < 0.001) und auch qualitative Scores (3.97 vs. 2.24; p < 0.001) als bei einer Positionierung in der Aorta ascendens. Bezüglich der Interrater-Reliabilität konnte in dieser Studie eine beachtliche Konkordanz bei der Analyse der Koronararterien (κ = 0.654) bzw. eine nahezu vollkommene Konkordanz bei der Analyse der Pulmonalarterien (κ = 0.846) festgestellt werden. Die Strahlenbelastung war in beiden Gruppen nahezu identisch (4.13 mSv vs. 4.13 mSv; p = 0.501). Schlussfolgerung Für CT-Angiographien mit ausschließlich koronarer Indikation bedeutet dieses Ergebnis, dass die Positionierung der ROI für das Bolus-Tracking in der Aorta ascendens bzw. im linken Herzvorhof zu gleichwertigen Ergebnissen bezüglich der Bildqualität führen und somit die aktuell von vielen Untersuchern bevorzugte Positionierung der ROI in der Aorta ascendens weiterhin angewendet werden kann. Außerdem wurde in dieser Studie nachgewiesen, dass eine Positionierung der ROI im linken Herzvorhof zu einer besseren Beurteilbarkeit der Pulmonalarterien führt und deshalb bei der TRO-CTA angewendet werden sollte. Das Ergebnis zeigt aber auch, dass diese bei der TRO-CTA übliche Positionierung im linken Herzvorhof die Abbildung der Koronararterien nicht beeinträchtigt und der Einsatzbereich der TRO-CTA somit weiter ausgedehnt werden kann.Background, aims and objectives The bolus tracking technique is widely used for choosing the optimal starting point of data acquisition in coronary computed tomography angiography (CCTA) scans. It utilizes repeated scans at a predefined position in order to determine the concentration of contrast media in a region of interest (ROI). The scan starts automatically when a trigger threshold is reached. The effect by different ROI positioning on image quality in CCTA has not been systematically evaluated yet. In CCTA, the ROI may be positioned in the left atrium (LV) or the ascending aorta (AA). In triple-rule-out-CTA (TRO-CTA), which allows for the evaluation of the pulmonary arteries and the thoracic aorta in addition to the coronary arteries, the ROI is mostly positioned in the left atrium. This choice of ROI positioning is empirical and its effect on the contrast filling of the pulmonary arteries has not been studied systematically. In the current study we evaluated the effect of ROI positioning on image quality of the coronary arteries (left main coronary artery: LM; right coronary artery: RCA) and the pulmonary arteries (right pulmonary artery: RPA; left pulmonary artery: LPA), respectively. Method In the current monocentric retrospective study all patients underwent CCTA by step-and-shoot mode to rule out coronary artery disease at intermediate risk. We compared two groups of patients with ROI in the left atrium or the ascending aorta. Each group contained 96 patients, so overall 192 patients were included (122 male, 70 female, age 21 to 87 years, 61 years on average). To select pairs of patients with similar characteristics, propensity score matching was used. Matching criteria were height, body weight, sex and heart rate. To evaluate the image quality, we used quantitative and qualitative scores. Signal-to-noise ratio (SNR), defined as the quotient of the mean signal intensity and the standard deviation of signal intensity, represented the quantitative score. For generating the qualitative score, overall image quality was assessed independently by two radiologists with ten and six years of experience with CCTA, respectively, using a five point Likert scale. This way, we compared the quality of the depiction of the coronary arteries on the one hand and of the pulmonary arteries on the other hand. For statistical evaluation the Wilcoxon test was used to compare the quantitative and qualitative scores of the two groups. Regarding the qualitative analysis, interrater agreement was evaluated using weighted Cohens kappa. Furthermore the radiation exposure was compared by viewing the dose-length products provided by the scanner and calculating the effective doses from these. Results In terms of the coronary arteries, there was no significant difference between both groups regarding quantitative (SNR AA 14.92 vs. 15.46; p = 0.619 | SNR LM 19.80 vs. 20.30; p = 0.661 | SNR RCA 24.34 vs. 24.30; p = 0.767) or qualitative scores (4.25 vs. 4.29; p = 0.672), respectively. In terms of the pulmonary arteries, we can see significant higher quantitative (SNR RPA 8.70 vs. 5.89; p < 0.001 | SNR LPA 9.06 vs. 6.25; p < 0.001) and qualitative scores (3.97 vs. 2.24; p < 0.001) for bolus tracking positioning in the left atrium than for bolus tracking positioning in the ascending aorta. The calculation of the interrater reliability showed substantial agreement for the analysis of the coronary arteries (κ = 0.654) and almost perfect agreement for the analysis of the pulmonary arteries (κ = 0.846). The radiation exposure was almost identical in both groups of patients (4.13 mSv vs. 4.13 mSv; p = 0.501). Conclusion Bolus tracking positioning in the left atrium or the ascending aorta causes equivalent image quality of the coronary arteries, so that the current mostly preferred position for the exclusively consideration of the coronary arteries in the ascending aorta can be maintained. Positioning in the left atrium causes a significant higher image quality of the pulmonary arteries, therefore it should be used for TRO-CTA. In addition, the study shows that this for TRO-CTA mostly used position in the left atrium does not adversely affect depiction of the coronary arteries, if compared to conventional bolus tracking positioning in the ascending aorta. This implies that despite the improved depiction of the pulmonary arteries and the aorta in TRO-CTA, the depiction of the coronary arteries is not restricted. Consequently these results are a further argument for an extension of the indication for TRO-CTA in place of conventional CCTA in patients with acute thoracic pain

Enhancing Network Initialization for Medical AI Models Using Large-Scale, Unlabeled Natural Images

Pre-training datasets, like ImageNet, have become the gold standard in medical image analysis. However, the emergence of self-supervised learning (SSL), which leverages unlabeled data to learn robust features, presents an opportunity to bypass the intensive labeling process. In this study, we explored if SSL for pre-training on non-medical images can be applied to chest radiographs and how it compares to supervised pre-training on non-medical images and on medical images. We utilized a vision transformer and initialized its weights based on (i) SSL pre-training on natural images (DINOv2), (ii) SL pre-training on natural images (ImageNet dataset), and (iii) SL pre-training on chest radiographs from the MIMIC-CXR database. We tested our approach on over 800,000 chest radiographs from six large global datasets, diagnosing more than 20 different imaging findings. Our SSL pre-training on curated images not only outperformed ImageNet-based pre-training (P<0.001 for all datasets) but, in certain cases, also exceeded SL on the MIMIC-CXR dataset. Our findings suggest that selecting the right pre-training strategy, especially with SSL, can be pivotal for improving artificial intelligence (AI)'s diagnostic accuracy in medical imaging. By demonstrating the promise of SSL in chest radiograph analysis, we underline a transformative shift towards more efficient and accurate AI models in medical imaging

Empowering Clinicians and Democratizing Data Science: Large Language Models Automate Machine Learning for Clinical Studies

A knowledge gap persists between Machine Learning (ML) developers (e.g., data scientists) and practitioners (e.g., clinicians), hampering the full utilization of ML for clinical data analysis. We investigated the potential of the chatGPT Advanced Data Analysis (ADA), an extension of GPT-4, to bridge this gap and perform ML analyses efficiently. Real-world clinical datasets and study details from large trials across various medical specialties were presented to chatGPT ADA without specific guidance. ChatGPT ADA autonomously developed state-of-the-art ML models based on the original study's training data to predict clinical outcomes such as cancer development, cancer progression, disease complications, or biomarkers such as pathogenic gene sequences. Strikingly, these ML models matched or outperformed their published counterparts. We conclude that chatGPT ADA offers a promising avenue to democratize ML in medicine, making advanced analytics accessible to non-ML experts and promoting broader applications in medical research and practice

Hydrogen production by chemical-looping reforming in a circulating fluidized bed reactor using Ni-based oxygen carriers

7 pages, 11 figures,.- Available online November 18, 2008.This work presents the experimental results obtained during auto-thermal chemical-looping reforming (CLR) in a 900 Wth circulating fluidized bed reactor under continuous operation using methane as fuel. Two oxygen carriers based on NiO and supported on γ-Al2O3 and α-Al2O3 were used during more than 50 h of operation with each oxygen carrier. During operation the effect of different operating variables, like fuel reactor temperature, H2O/CH4 molar ratio and solid circulation rate, on CH4 conversion and gas product distribution was analyzed. It was found that in all operating conditions CH4 conversion was very high (>98%) and the most important variable affecting to the gas product distribution was the solid circulation rate, that is, NiO/CH4 molar ratio. Similar gas product distribution was obtained working with both oxygen carriers although at different NiO/CH4 molar ratios. The oxygen carrier of NiO on α-Al2O3 needed lower NiO/CH4 molar ratio to reach the same gas product composition than the oxygen carrier of NiO on γ-Al2O3. Working at optimal operating conditions, 2.5 moles of H2 per mol of CH4 could be obtained in this process. During operation the oxygen carrier particles maintained their physical and chemical properties. These results suggest that these oxygen carriers could have a high durability, being suitable oxygen carriers for a CLR system. © 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.This work was partially supported by the European Commission, under the 6th Framework Programme (CACHET Project, Contract no. 019972), and from the CCP2 (CO2 Capture Project), a partnership of BP, Chevron, Conoco-Phillips, Eni Technology, Norsk Hydro, Shell, Suncor, and Petrobras. M. Ortiz thanks Diputación General de Aragon for the F.P.I. fellowship.Peer Reviewe

Collaborative Training of Medical Artificial Intelligence Models with non-uniform Labels

Artificial intelligence (AI) methods are revolutionizing medical image analysis. However, robust AI models require large multi-site datasets for training. While multiple stakeholders have provided publicly available datasets, the ways in which these data are labeled differ widely. For example, one dataset of chest radiographs might contain labels denoting the presence of metastases in the lung, while another dataset of chest radiograph might focus on the presence of pneumonia. With conventional approaches, these data cannot be used together to train a single AI model. We propose a new framework that we call flexible federated learning (FFL) for collaborative training on such data. Using publicly available data of 695,000 chest radiographs from five institutions - each with differing labels - we demonstrate that large and heterogeneously labeled datasets can be used to train one big AI model with this framework. We find that models trained with FFL are superior to models that are trained on matching annotations only. This may pave the way for training of truly large-scale AI models that make efficient use of all existing data.Comment: 2 figures, 3 tables, 5 supplementary table