In-vitro-Studien zum Einfluss der nicht-invasiven Atemunterstützung auf die Atemgaskonditionierung bei Neugeborenen

Einleitung Die Erwärmung und Befeuchtung des Atemgases ist bei allen Formen der nicht-invasiven Atemunterstützung von besonderer Bedeutung, da eine inadäquate Atemgaskonditionierung zur Austrocknung der oberen Luftwege führt. Mukoziliäre Dysfunktion, Infektionen und Atemwegsobstruktion durch visköse Sekrete können die Folge sein. Bei Neugeborenen ist bisher nur wenig über den Einfluss von Beatmungseinstellungen und Mundlecks auf die Atemgaskonditionierung bei diesen Beatmungsformen bekannt. Die vorliegenden Arbeiten hatten daher das Ziel, den Einfluss dieser Faktoren auf die oropharyngeale Feuchte und Temperatur während der nicht-invasiven Atemunterstützung zu untersuchen. Methodik Es wurde ein neuartiges neonatales in-vitro-Modell entwickelt, das oropharyngeale Gasbedingungen, Spontanatmung und Mundlecks unter nicht-invasiver Atemunterstützung simuliert. Anhand dieses Modells wurden verschiedene klinisch relevante Beatmungsszenarios unter nasal continuous positive airway pressure (nCPAP)-Therapie, mit einer High-Flow-Nasenbrille und während der nasalen Hochfrequenzoszillation (nasal high-frequency oscillatory ventilation = nHFOV) untersucht. Zur Konditionierung des Atemgases wurde ein beheizter Luftbefeuchter verwendet. Die Messung von Temperatur und Feuchte innerhalb des Oropharynxmodells erfolgte mit einem digitalen Thermo-Hygrosensor. Ergebnisse In allen Experimenten konnten im Modelloropharynx stabile Atemgasbedingungen simuliert werden. Ohne Atemunterstützung wurden bei einer Atemfrequenz von 60 min-1 physiologische Werte für absolute Feuchte (aF) und Temperatur (T) erreicht (aF=33,7 ± 0,6 g*m−3, T=32,1 ± 0,2 °C). Unter nCPAP führte ein Mundleck in drei unterschiedlichen Szenarios der Atemgaskonditionierung stets zu einer Re-duktion der aF (p<0,001). Unter High-Flow-Therapie führte ein Anstieg des Gasflows bis 6 L*min-1 zu einem signifikanten Anstieg von aF und T (je p<0,001) ohne Einfluss der Mundöffnung. Bei Erhöhung des Gasflows auf 8 L*min-1 hatte das Mundleck einen negativen Einfluss auf aF und T (jeweils p=0,001). Eine Erhöhung der nHFOV-Amplitude und eine Reduktion der Frequenz führte jeweils zu einer Reduk-tion von aF und T im neonatalen Oropharynxmodell (je p<0,001). Unter nHFOV mit einer Amplitude von 30 cm H2O und einer Frequenz von 7 Hz fiel die aF gegenüber nCPAP von 39,3 ± 1,3 g*m-3 auf 34,7 ± 0,5 g*m-3 ab. Die Erhöhung des Verhältnisses zwischen Inspiration und Expiration der nHFOV-Oszillationen bewirkte ebenfalls eine Reduktion der aF und T (p=0,003). Schlussfolgerung Das neue in-vitro-Modell der neonatalen Atemgaskonditionierung ist geeignet, die oropharyngealen Gasbedingungen unter nicht-invasiver Atemgasunterstützung zu simulieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Atemgaskonditionierung unter nCPAP und mit High-Flow-Nasenbrille deutlich eingeschränkt ist, wenn Leckbedingungen herrschen. Unter nHFOV führten alle Einstellungen, die auf eine verbesserte Ventilation abzielen (Hohe Amplituden, niedrige Frequenzen und hohe Inspirations-zu-Exspirati-ons-Raten) zu einer schlechteren Befeuchtung. Zukünftige Arbeiten sollten daher die Optimierung der Erwärmung und Befeuchtung des Atemgases während der nicht-invasiven Atemunterstützung zum Ziel haben.Abstract Introduction Heated humidification of the breathing gas is paramount during all forms of non-invasive respiratory support since inadadequate gas conditioning may lead to desiccation of the upper airways.This may result in mucociliary dysfunction, infections or airway obstruction by viscous secretions. To date, little is known about the influence of parameter settings and mouth leaks on gas conditioning during these modes of respiratory support in neonates. Thus, the present work is dedicated to the influence of these factors on oropharyngeal temperature and humidity during non-invasive respiratory support. Methods A novel neonatal bench model was developed, able to simulate physiological oropharyngeal gas condi-tions, spontaneous breathing and mouth leaks during non-invasive respiratory support. Clinically rele-vant scenarios of neonatal nasal continous positive airway pressure (nCPAP), high-flow nasal cannula (HFNC) and nasal high-frequency oscillatory ventilation (nHFOV) application were tested. A heated hu-midifier was used to condition the breathing gas. Temperature and humidity were measured inside the model oropharynx with a digital thermohygrosensor. Results In all experiments, stable oropharyngeal gas conditions could be simulated. During unsupported breath-ing and a respiratory rate of 60 min-1, physiological values of absolute humidity (AH) and temperature (T) were reached (AH=33.7 ± 0.6 g*m−3, T=32.1 ± 0.2 °C). With nCPAP, a mouth leak invariably led toreductions in oropharyngeal absolute humidity (AH) (p<0,001) in three different scenarios of gas con-ditioning. During HFNC an increase of flow up to 6 L*min-1 resulted in an increase of AH and T (p<0.001, respectively) with no influence of mouth opening. At a flow of 8 L*min-1, however, a mouth leak had a negative impact on AH and T (p=0.001, respectively). Increasing nHFOV amplitude and decreasing nHFOV frequency led to a reduced AH and T in the model oropharynx (p<0.001, respectively). At an nHFOV amplitude of 30 cm H2O and a frequency of 7 Hz, AH was reduced to 34.7 ± 0.5 g*m-3 in com-parison to 39.3 ± 1.3 g*m-3 during nCPAP. Increasing the inspiratory-to-exspiratory ratio also led to re-ductions in AH and T (p=0,003). Conclusion This new bench model of neonatal gas conditioning is suited to simulate oropharyngeal gas conditions during non-invasive respiratory support. The results show that during nCPAP and HFNC, gas condition-ing is considerably impaired in the presence of mouth leaks. During nHFOV, all parameter settings aiming at an intensification of ventilation (high amplitudes, low frequencies and high I:E ratios) resulted in an impairment of humidification. Future studies should be dedicated to optimizing heated humidifica-tion during non-invasive respiratory support

Probing Convolutional Neural Networks for Event Reconstruction in {\gamma}-Ray Astronomy with Cherenkov Telescopes

A dramatic progress in the field of computer vision has been made in recent years by applying deep learning techniques. State-of-the-art performance in image recognition is thereby reached with Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs are a powerful class of artificial neural networks, characterized by requiring fewer connections and free parameters than traditional neural networks and exploiting spatial symmetries in the input data. Moreover, CNNs have the ability to automatically extract general characteristic features from data sets and create abstract data representations which can perform very robust predictions. This suggests that experiments using Cherenkov telescopes could harness these powerful machine learning algorithms to improve the analysis of particle-induced air-showers, where the properties of primary shower particles are reconstructed from shower images recorded by the telescopes. In this work, we present initial results of a CNN-based analysis for background rejection and shower reconstruction, utilizing simulation data from the H.E.S.S. experiment. We concentrate on supervised training methods and outline the influence of image sampling on the performance of the CNN-model predictions.Comment: 8 pages, 4 figures, Proceedings of the 35th International Cosmic Ray Conference (ICRC 2017), Busan, Kore

Autonomous guidewire navigation in a two dimensional vascular phantom

The treatment of cerebro- and cardiovascular diseases requires complex and challenging navigation of a catheter. Previous attempts to automate catheter navigation lack the ability to be generalizable. Methods of Deep Reinforcement Learning show promising results and may be the key to automate catheter navigation through the tortuous vascular tree. This work investigates Deep Reinforcement Learning for guidewire manipulation in a complex and rigid vascular model in 2D. The neural network trained by Deep Deterministic Policy Gradients with Hindsight Experience Replay performs well on the low-level control task, however the high-level control of the path planning must be improved further

Deep automatic segmentation of brain tumours in interventional ultrasound data

Intraoperative imaging can assist neurosurgeons to define brain tumours and other surrounding brain structures. Interventional ultrasound (iUS) is a convenient modality with fast scan times. However, iUS data may suffer from noise and artefacts which limit their interpretation during brain surgery. In this work, we use two deep learning networks, namely UNet and TransUNet, to make automatic and accurate segmentation of the brain tumour in iUS data. Experiments were conducted on a dataset of 27iUS volumes. The outcomes show that using a transformer with UNet is advantageous providing an efficient segmentation modelling long-range dependencies between each iUS image. In particular, the enhanced TransUNet was able to predict cavity segmentation in iUS data with an inference rate of more than 125 FPS.These promising results suggest that deep learning networks can be successfully deployed to assist neurosurgeons in the operating room

A comparison of prebunking and debunking interventions for implied versus explicit misinformation

Psychological research has offered valuable insights into how to combat misinformation. The studies conducted to date, however, have three limitations. First, pre-emptive (“prebunking”) and retroactive (“debunking”) interventions have mostly been examined in parallel, and thus it is unclear which of these two predominant approaches is more effective. Second, there has been a focus on misinformation that is explicitly false, but misinformation that uses literally true information to mislead is common in the real world. Finally, studies have relied mainly on questionnaire measures of reasoning, neglecting behavioural impacts of misinformation and interventions. To offer incremental progress towards addressing these three issues, we conducted an experiment (N = 735) involving misinformation on fair trade. We contrasted the effectiveness of prebunking versus debunking and the impacts of implied versus explicit misinformation, and incorporated novel measures assessing consumer behaviours (i.e., willingness-to-pay; information seeking; online misinformation promotion) in addition to standard questionnaire measures. In general, we found debunking to be more effective than prebunking, although both were able to reduce misinformation reliance. We also found that individuals tended to rely more on explicit than implied misinformation both with and without interventions

Praxiseinsatz Elektronischer Patientenakten: Erkenntnisse aus 2 Versorgungsprojekten in Zentren für Seltene Erkrankungen

An electronic patient record offers opportunities for digital networks between medical care providers and for the digital communication between health service providers and their patients. Patients with rare diseases benefit from a diagnosis and treatment information at an early stage and receive precise treatment on the basis of multiprofessional case management. Regarding the patient care and medical research in rare diseases, electronic patient records can help to collect all data in a structured manner and to digitally map the workflows in registration, admission, diagnosis, and treatment. This can reduce costs in our healthcare system, as diagnosis and treatment can be targeted better at the patients and unnecessary medical examinations can be reduced. In two pilot projects, first experiences with electronic patient records for patients with rare diseases were gathered. In cooperation with several medical care providers, the projects BASE-Netz and TRANSLATE-NAMSE analyzed the requirements of an electronic patient record, demonstrated the technical and legal feasibility, and evaluated the practicability for medical care providers and patients. The participating centers for rare diseases see benefits in the structured registration of the patients and the simplification of cross-institutional patient management, as patients can fulfil more tasks on their own and the health professionals can easily share data. The development of the Telematikinfrastructure of the Gematik offers opportunities to ease the digital connection between doctors’ offices and the center for rare diseases. In particular, constant clarification and transparency are essential in order to provide information on data protection issues. Training and support should also be provided to promote patients‘ digital skills. Elektronische Patientenakten (EPA) bieten zahlreiche Chancen für die digitale Vernetzung der Leistungserbringer untereinander und für die digitale Kommunikation mit den Patienten. Für Menschen mit Seltenen Erkrankungen (SE) können sich dadurch verschiedene Vorteile ergeben, wie eine frühere Diagnose und eine gezieltere Behandlung z. B. auf Grundlage eines multiprofessionellen Fallmanagements. Für die Patientenversorgung und Forschung bei Seltenen Erkrankungen kann eine EPA die Daten der Patienten strukturiert erfassen und darauf aufbauend die Arbeitsabläufe von der Anmeldung über die Aufnahme bis zu Behandlung und Monitoring digital abbilden. Für das Gesundheitswesen erhofft man sich durch EPA eine Kostenersparnis, da Diagnose- und Behandlungsprozesse zielgerichteter angeboten und unnötige Untersuchungen und Termine reduziert werden können. In 2 Pilotprojekten konnten erste Erfahrungen mit EPA für Menschen mit Seltenen Erkrankungen gesammelt werden. Die Projekte „BASE-Netz“ und „TRANSLATE-NAMSE“ haben in Zusammenarbeit mit mehreren Leistungserbringern die Anforderungen an eine EPA erfasst, die technische und rechtliche Machbarkeit aufgezeigt und die Praktikabilität für Leistungserbringer und Patienten untersucht. Während die Patienten überwiegend positive Resonanz zeigten, erwies sich die Anbindung der niedergelassenen Arztpraxen als Herausforderung. Vereinfachend könnte hierbei zukünftig der Ausbau der Telematikinfrastruktur wirken. Unerlässlich sind stetige Aufklärungen und Transparenz, um insbesondere über datenschutzrechtliche Fragen zu informieren. Auch sollten Schulungen und Unterstützung angeboten werden, um die digitalen Kompetenzen der Patienten zu fördern