The evolution and changing ecology of the African hominid oral microbiome.

The oral microbiome plays key roles in human biology, health, and disease, but little is known about the global diversity, variation, or evolution of this microbial community. To better understand the evolution and changing ecology of the human oral microbiome, we analyzed 124 dental biofilm metagenomes from humans, including Neanderthals and Late Pleistocene to present-day modern humans, chimpanzees, and gorillas, as well as New World howler monkeys for comparison. We find that a core microbiome of primarily biofilm structural taxa has been maintained throughout African hominid evolution, and these microbial groups are also shared with howler monkeys, suggesting that they have been important oral members since before the catarrhine-platyrrhine split ca. 40 Mya. However, community structure and individual microbial phylogenies do not closely reflect host relationships, and the dental biofilms of Homo and chimpanzees are distinguished by major taxonomic and functional differences. Reconstructing oral metagenomes from up to 100 thousand years ago, we show that the microbial profiles of both Neanderthals and modern humans are highly similar, sharing functional adaptations in nutrient metabolism. These include an apparent Homo-specific acquisition of salivary amylase-binding capability by oral streptococci, suggesting microbial coadaptation with host diet. We additionally find evidence of shared genetic diversity in the oral bacteria of Neanderthal and Upper Paleolithic modern humans that is not observed in later modern human populations. Differences in the oral microbiomes of African hominids provide insights into human evolution, the ancestral state of the human microbiome, and a temporal framework for understanding microbial health and disease

Explicit Modeling and Visualization of Imperfect Information in the Context of Decision Support for Tsunami Early Warning in Indonesia

A certainty model and appropriate visualization techniques are presented which are applied in a newly developed Decision Support System (DSS) for tsunami early warning deployed in Jakarta, Indonesia. Our decision support approach makes use of multi-sensor fusion and pre-computed tsunami scenario simulations to create situational awareness as basis for reasonable early warning. As the Indonesian coastline is prone to near-field tsunami scenarios decision making must take place under time-critical conditions based on incomplete and uncertain information. In order to reduce the probability and the consequences of a false decision, we have developed and employed a certainty model which implies a classification of imperfect information suitable for the tsunami early warning domain and the quantification of imperfect data. The model is mapped onto and supported by appropriate visual representations

The effect of compression gloves in the early functional aftercare of surgical treated distal radius fractures

Die distale Radiusfraktur zählt zu den häufigsten Frakturen. Die neu entwickelten winkelstabilen Implantate gewährleisten eine primäre Übungsstabilität, jedoch behindert die postoperativ auftretende Schwellung die funktionelle Nachbehandlung. Aufbauend auf den guten Erfahrungen der konfektionierten Kompressionsbehandlung u.a. bei den unteren Extremitäten sollte untersucht werden, ob konfektionierte Kompressionsbandagen einen günstigen Einfluss auf die Abschwellung sowie Volumenabnahme und damit auf ein schnelleres Erreichen des freien Bewegungsausmaßes bei der Nachbehandlung der distalen Radiusfraktur besitzen. Material und Methode: In einer auf einer Vorstudie basierenden prospektiv randomisierten Studie an 60 Patienten mit einer isolierten distalen Radiusfraktur wurde der Effekt der konfektionierten Kompressionshandschuhe im Vergleich zur elastischen Wicklung bei der frühfunktionellen Nachbehandlung nach operativ versorgter distaler Radiusfraktur untersucht. Ergebnisse: Bei 57 in die Ergebnisse eingegangenen Patienten konnte eine signifikant schnellere Abnahme des Volumens in der Handschuhgruppe nachgewiesen werden. In der Analyse der postoperativen Schwellung wurden deutliche Vorteile des Handschuhs festgestellt, ohne dass hier signifikante Unterschiede bestanden. Bei nahezu gleichem Endpunkt konnten in der Handschuhgruppe bei den Umwendbewegungen des Unterarmes, dem Heben und Senken und den Seitwärtsbewegungen des Handgelenkes die Bewegungsausmaße schneller getätigt werden. Schlussfolgerung: Der Einsatz des konfektionierten Kompressionshandschuhs in der Nachbehandlung nach operativ versorgter distaler Radiusfraktur mit frühfunktioneller Beübung verkürzt den Behandlungsablauf und beschleunigt die Wiederherstellung der Funktionalität.The distal radius fracture is one of the most common fractures. New developed fixed angle implants ensure a primary stability. The postoperative edema compromises the functional follow-up treatment. Based on the good experience with fitted compression treatment of the lower extremities, the beneficial effects of this treatment in reduction of swelling and therefore a quicker restoration of function after surgical treatment of distal radius fractures were investigated. Materials and Methods: Based on a preliminary exam in a prospective randomized study with 60 patients occurring an isolated distal radius fracture the effect of fitted compression gloves compared to elastic bandage therapy in the postoperative functional treatment was analyzed. Results: The 57 included patients showed a statistically significant quicker volume reduction in the compression glove group. Analyzing the swelling, noticeable advantages of the glove were shown without statistical significance compared to elastic bandage therapy. With a similar endpoint the fitted compression group was able to regain full range of motion quicker. Conclusion: Fitted compression gloves as a rehabilitation means after surgical treatment of distal radius fractures shorten the over-all treatment span and accelerate the functional restoration

The Decision Support System for improved Tsunami Early Warning in Indonesia: Approach and Implementation

In recent years numerous tsunami events in the Indian Ocean have shown how vulnerable human society and the environment is to this sudden-onset type of disaster. Especially the December 2004 tsunami demonstrated the need for an effective tsunami early warning system for the Indian Ocean. The German-Indonesian Early Warning System (GITEWS) project uses the best sensor technologies available today to detect indicators or evidence for a tsunami, combining those information with up-to-date modelling techniques and integrating them in a newly developed Decision Support System. Combining a-priori knowledge, simulation runs and analysis results with real-time information from different types of sensors, the newly developed Decision Support System (DSS) serve as a back-bone to allow an assessment for the tsunami threat at the earliest time possible and support the decision maker whether to issue a tsunami warning or not. GITEWS therefore adds additional components in order to achieve the best situation awareness possible by compiling a huge scenario-based repository of a-priori knowledge: A tsunami simulation system generates a large number of pre-calculated tsunami scenarios; in case of a potential tsunami, sensor observations can be compared and matched with these scenarios in order to find the most likely tsunami scenario descriptions, and a risk and vulnerability analysis component that helps to assess probable consequences and impacts on coastal communities exposed to tsunamis. Once the decision to disseminate a warning has been made, the DSS is able to generate regionalized warning messages, which are then transmitted to different dissemination systems using the standardized Common Alerting Protocol (CAP)

Computergestützte Diagnoseverfahren für CT Koronarangiographiedaten

Cardiovascular diseases are the number one cause of death in the world. As a consequence, cardiovascular diseases are a major health and economic problem. Any actions taken to support the clinical process during diagnosis, treatment and aftercare procedures are therefore strongly desirable. Today medical imaging techniques play a key role for this purpose. Especially cardiac imaging has high demands on the imaging modality with respect to spatial and temporal resolution. The image quality that can be acquired by computed tomography is almost at pace with traditional catheter based an- giography. However, analysis of the data is a manual and time consuming process. Hence, a quick evaluation of the images is required in order to provide optimal patient care. Especially the identification of small structures like plaques contained in the coronary arteries of the heart is difficult. In this thesis, methods were examined that approach this problem. The foundation of the presented algorithms is a robust segmentation of the coronary arteries within the data. Based on this segmentation, methods that operate on its results have been developed that allow the classification of pathologies along the vessels. A learning-based approach has been implemented and used to identify diseased regions along the arteries. The resulting algorithm is capable of quickly detecting the location of soft- and calcified plaques in the data. Besides the detection of the location and the type of plaques, their quantification is important with respect to risk assessment. A fully automatic, threshold based segmentation and scoring method for calcified plaque is presented that delivers similar results than those obtained by manual segmentation from a radiologist. Finally, a snake-based segmentation algorithm for soft-plaques in CT angiography data has been examined. This approach generates a boundary hull along the whole vessel and extracts a radius distribution curve from that data. Thereby, it is possible to detect and quantify the narrowing of vessel lumen in the presence of a soft-plaque. Overall, the algorithms presented in this thesis and the software products that were developed in conjunction with it could contribute significantly to the provision and improvement of computer aided diagnostic methods for the analysis of coronary artery disease in CT data.Erkrankungen des kardiovaskulären Systems sind weltweit Haupttodesursache. Da die KHK ein enormes gesundheitliches und ökonomisches Pro- blem darstellt, ist es unerlässlich, die klinischen Verfahren zur Diagnose, Behandlung und Nachsorge zu unterstützen. Die medizinische Bildgebung des Herzens stellt hohe Ansprüche an die Modalität der Aufnahmetechniken in Bezug auf räumliche und zeitliche Auflösung. Hier ist die Computertomographie mittlerweile auf einem qualitativ ähnlich hohen Stand wie die traditionelle katheterbasierte Koronarangiographie. Obwohl das Krankheitsbild eine schnelle und verlässliche Diagnosenstellung erfordert, um eine optimale Patientenversorgung zu gewährleisten, ist die Analyse der Bilddaten jedoch noch immer ein aufwändiger manueller Prozess. Beim Vorliegen einer KHK wird der Herzmuskel aufgrund eines unzureichenden Blutflusses in den Herzkranzgefäßen nicht mehr ausreichend mit Sauerstoff versorgt. Dieser unzureichende Blutfluss wird durch kleine arteriosklerotische Plaques verursacht, die das Gefäß blockieren - eine Stenose entsteht. In der vorliegenden Arbeit werden automatische Verfahren vorgestellt, die den diagnosestellenden Radiologen bei seiner Aufgabe unterstützen kön- nen. Dabei erstellen die verwendeten Algorithmen eine Erstdiagnose, ohne eine Benutzerinteraktion zu benötigen. Die Grundlage der Verfahren bildet eine robuste Gefäßbaumsegmentierung. Darauf aufbauend wird ein lernbasiertes Verfahren untersucht, welches in der Lage ist, pathologische Re- gionen automatisch zu erkennen. Neben der reinen Erkennung von Plaques nimmt die Quantifizierung derselben einen wichtigen Stellenwert für die Ri- sikoanalyse ein. Es wird daher ein vollautomatisches, schwellwertbasiertes Verfahren vorgestellt, welches Kalk-Plaques detektieren und einen klinisch relevanten Kalziumscore erstellen kann. Dabei wurden Ergebnisse erzielt, die mit denen von Radiologen manuell erstellten vergleichbar sind. Schließ- lich wird ein auf aktiven Konturen basiertes Verfahren gezeigt, um Soft- Plaques in CT Daten zu erkennen und zu quantifizieren. Dabei wird eine Gefäßwandhülle erstellt und eine Radiusverteilungskurve über das gesamte Gefäß erzeugt, anhand derer Soft-Plaques erkannt und näherungsweise deren Ausmaß bemessen werden kann. Zusammen leisten die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden und die erstellten Software-Prototypen einen wichtigen Beitrag zur Forschung und Entwicklung im Bereich der computergestützten Diagnose zur Analyse der koronaren Herzkrankheit in CT Daten