Health Informatics

Das Competence Center konzentriert sich auf Forschungsaktivitäten im Bereich der Gesundheitsinformationssysteme (Health Informatics). Dazu gehören Themen wie

  • eHealth
  • Analyse und Visualisierung radiologischer Bilddaten
  • RIS/PACS und DICOM-Kommunikation
  • Medizinisches Informationsmanagement
Projekte
MR-Diffusion Imaging Software

MR-Diffusion Imaging Software

Health Informatics

Figure 1
Figure 2

 

Software implementation of the A-GLYPH LIC algorithm

The A-GLYPH LIC algorithm allows visualization of diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging (dw-MRI) datasets, revealing local anisotropy features as well as global fiber architecture. The method was developed by Prof. Hans-Heino Ehricke, Mark Höller, M.Sc. and Prof. Kay Otto and is protected by patent No. DE102013213010. Here we provide a first free software implementation for physicians allowing evaluation of the method with high angular resolution dw-MRI datasets.

Overview of A-GLYPH LIC

Originally, the Line Integral Convolution (LIC) approach was designed for flow visualization by engraving a vector field’s structure onto a noise texture. LIC is essentially a filtering technique that blurs an input texture locally along a given vector field, thus providing highly correlated voxel intensities along field lines. Initially, for each voxel of the input texture, a field line is integrated over a fixed number of voxels, using the voxel as a tracking seed. The field line is used as the kernel of a convolution operator, which averages voxel intensities along the line. In A-GLYPH LIC a white noise texture is not used as originally proposed by Cabral and Leedom, rather an anisotropic spot pattern, which is continuously sampled along integral lines, is implemented. Furthermore, we use a multi-kernel approach allowing more than a single anisotropy direction to be visualized for each voxel. Figure 1 shows an overview of the approach adopted,depicting the most relevant processing steps and data elements.

Fig. 1: Overview of A-GLYPH LIC processing steps.

From the acquired HARDI diffusion dataset FODs are computed by spherical deconvolution. The FOD volume is used to create a high-resolution volume of glyph samples, which are used as the input pattern to a multi-kernel LIC algorithm. The resulting LIC volume is a three-dimensional gray scale texture representing regional anisotropic behavior. Additionally, a direction volume is generated, in which the averaged anisotropy direction within the LIC convolution kernel is stored as a direction vector for each voxel. This is used for directional color encoding of slices through the LIC volume. In the visualization step, LIC slices can be fused with anatomic slice images, for example from a T1 weighted dataset. By the application of volume rendering techniques, the LIC volume can be three-dimensionally visualized as a whole or after definition of a volume of interest. The details of (i) sample volume generation, (ii) multi-kernel LIC and (iii) visualization are described in:

(1) M. Höller, K.-M. Otto, U. Klose, S. Groeschel and H.-H. EHRICKE: Fiber Visualization with LIC Maps Using Multidirectional Anisotropic Glyph Samples. Int. J. Biomed. Im., Vol. 2014, Article-ID 401819 , 2014. http://www.hindawi.com/journals/ijbi/2014/401819/

(2) Höller, M., Klose, U., Groeschel, S., Otto, K.-M. und Ehricke, H-H.: Visualization of MRI Diffusion Data by a Multi-Kernel LIC Approach with Anisotropic Glyph Samples. In: L. Linsen et al., Visualization in Medicine and Life Sciences III, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, pp 157 – 176, 2016.

Fig. 2: A-GLYPH LIC image of a tumor patient embedded in 3D visualization of tumor surface and slices from T1 weighted dataset.

A detailed description of results from a first clinical evaluation study with patients affected by different pathologies (fiber dicplacing tumor, tumor partly infiltrating fiber tracts, selective involvement of fiber tracts, demyelinating lesion) can be found in:

(3) M. Höller, H.-H. Ehricke, M. Synofzik, U. Klose and S. Groeschel, Clinical Application of Fiber Visualization with LIC Maps Using Multidirectional Anisotropic Glyph Samples (A-Glyph LIC), J. Clinical Neuroradiology, Online First article, 2015. http://www.springermedizin.de/clinical-application-of-fiber-visualization-with-lic-maps-using-multidirectional-anisotropic-glyph-samples-a-glyph-lic/6054902.html

Software download

The free fiberViewMR application program allows DICOM conformant MR diffusion images to be processed and high-quality A-GLYPH LIC slice images with sagittal, axial and coronal orientations to be generated. No parameter tuning is necessary. We recommend usage of high-angular resolution diffusion datasets with 48 directions or more.

 

Your computer must meet the following prerequsites to run fiberViewMR:

Windows operating system: Win64, 8 GB RAM (16 GB recommended), Java Runtime Environment (to run the installer). It is recommended to use up-to-date hardware (multi-core CPU and highend graphics card with OpenCL 1.2 driver) in order to achieve acceptable performance.

or

MacOSX operating system: MacOSX 10.6.0 or newer, 8 GB RAM (16 GB recommended). It is recommended to use up-to-date hardware (multi-core CPU and highend graphics card with OpenCL 1.2 driver installed) in order to achieve an acceptable performance.

 

Download links for fiberViewMR:

fiberViewMR for Windows: click here

fiberViewMR for MacOSX: click here

Feedback and questions

For feedback and / or questions please send an e-mail to: fiberViewMR@fh-stralsund.de

Optische Qualitätssicherung in der Schuhfertigung

Optische Qualitätssicherung in der Schuhfertigung

Health Informatics

 

Bei der Herstellung von Konfektionsschuhen wird der Schuh um einen sogenannten

Leisten – ein idealisiertes Abbild eines Fußes – herum gebaut. Nach Herstellung des Schuhes wird der Leisten wieder entfernt und der Schuh sollte seine, vom Leisten vorgegebene, Innenraumform behalten.

Früher wurden nur wenige unterschiedliche Materialien zur Herstellung eines Schuhs verwendet, so dass bzgl. der Abweichung der Innenraumform Erfahrungswerte vorlagen. Heute werden unterschiedlichste Materialien und Fertigungstechniken

angewendet, was dazu führt, dass die Schuhinnenräume immer weniger der Leistenform entsprechen und auch die Schuhgröße nicht mehr eingehalten wird. Die zerstörungsfreie Prüfung von Form und Größe von industriell gefertigten Schuhen ist daher ein wichtiges Verfahren der Qualitätssicherung.

Im Rahmen eines BMWT-Förderprojekts der industriellen Gemeinschaftsforschung entwickelte das IACS ein automatisiertes Bildanalyseverfahren zur Auswertung von Schuhdatensätzen der Computertomographie. Dabei wurden Verfahren der Schuherkennung, der Objektabgrenzung sowie der Schuhvermessung entwickelt und als Softwarelösung implementiert.

Visualisierung von Nervenbahnen

Visualisierung von Nervenbahnen

Health Informatics

 

In der kernspintomographischen Diffusionsbildgebung wird die Diffusion von Wassermolekülen im Gewebe gemessen. Die prinzipiell ungerichtete (isotrope) Diffusion wird im Bereich von Nervenfasern durch die Myelinscheide eingeschränkt, so daß eine gerichtete (anisotrope) Diffusion entsteht, deren Ausmaß und Richtung prinzipiell mit einer räumlichen Auflösung von ca. 2,0 mm * 2,0 mm * 2,0 mm ermittelt werden kann. Aus den Meßdaten kann durch Verfahren des Fasertrackings der Verlauf von Nervenbahnen rekonstruiert und dreidimensional visualisiert werden. Hinderlich für den klinischen Einsatz der Methodik ist das schlechte Signal-zu-Rausch Verhältnis der Meßdaten sowie die mangelnde räumliche Auflösung. Letzteres führt im Bereich von sich kreuzenden, verzweigenden oder berührenden Faserbündeln zu nicht eindeutigen Richtungsinformationen.

Das Competence Center Health Informatics entwickelt Methoden zur Rauschminderung und Regularisierung 3D Rekonstruktion des corpus callosum (rot), des fascilus longitudinalis (grün) und der Pyramidalbahnen (blau) nach Regularisierung.ng von Diffusionsprofilen sowie Algorithmen zur Visualisierung von Nervenbahnen. Dabei wird insbesondere auf angulär hochauflösenden Meßtechniken, wie z.B. dem Q-Ball Imaging aufgebaut. Die Arbeiten erfolgen in enger Kooperation mit der MR-Gruppe der Abt. für Diagnostische und Interventionelle Neuroradiologie des Universitätsklinikums Tübingen (Prof. Dr. Klose) .

Für die Visualisierung der Diffusionsdaten wurde ein Verfahren entwickelt, das auf dem Line Integral Convolution (LIC) Algorithmus für die Visualisierung von Vektorfeldern aufbaut. Der Algorithmus wurde dahingehend abgeändert und ergänzt, dass (1) mehr als eine anisotrope Diffusionsrichtung in einem Voxel berücksichtigt werden kann (z.B. bei sich kreuzenden oder verzweigenden Nervenbahnen) und (2) als Input ein hochaufgelöstes Spotpattern verwendet wird. Das Spotpattern wird durch einen Traktographie-Algorithmus erzeugt und bildet bereits Eigenschaften der Diffusionsdaten ab und erlaubt es, den Kontrast der erzeugten LIC-Bilder so sehr zu steigern, dass der Betrachter Verläufe von Nervenfasern auch bei komplexen geometrischen Verhältnissen (Kreuzungen, Berührungen, Verzweigungen von Nervenbahnen) eindeutig erkennen kann. Zudem wurde ein Farbkodierungsverfahren entwickelt, mit dessen Hilfe ein anatomisches MRT Schnittbild mit dem dazugehörigen LIC-Bild überlagert werden kann. Derzeit wird an der Evaluierung des Verfahrens anhand verschiedener klinischer Fragestellungen gearbietet. Hierzu gehören Krankheitbilder wie Ataxie, Demyelinisierung und verschiedene Tumortypen.

Für das hier entwickelte Verfahren zur Regularisierung (Rauschminderung) kernspintomographsicher Diffusionsdaten wurde vom Deutschen Patentamt das Patent erteilt (DE 10 2009 036 969 B3, 2011).

Für das LIC-basierte Visulisierungsverfahren wurde vom Deutschen Patentamt ein positiver Bescheid erteilt, so daß die Patenturkunde in 2014 zu erwarten ist (DE 10 2013 213 010.4, 2014).

Telemedizinisches Fernbefundungssystem

Telemedizinisches Fernbefundungssystem

Health Informatics

 

Über eine durch die Damp-Stiftung finanzierte Projektförderung erfolgte in enger Zusammenarbeit zwischen dem Institut für Angewandte Informatik e.V.und der Fachhochschule Stralsund und dem Helios Hanseklinikum Stralsund die Entwicklung des Kiebitz©-Fernbefundungssystems. Im vergangenen Jahr ist so der Prototyp des ersten als Medizinprodukt zulassungsfähigen
Fernbefundungsarbeitsplatzes entstanden.

Der demografische Wandel in Deutschland stellt unsere Gesellschaft in vielen Bereichen zunehmend vor große Probleme. Die flächendeckende Gesundheitsversorgung ist hier neben der notwendigen Anpassungen im Bildungs- und Wirtschaftssektor eine herausragende Herausforderung. Gerade im gering bevölkerten Mecklenburg-Vorpommern wird es schon jetzt immer schwerer die hausärztliche Versorgung außerhalb der Städte zu gewährleisten (siehe Anlagen). Hausärzte sind vor dem Hintergrund ihrer voll besetzten Wartezimmer zunehmend nicht mehr in der Lage den notwendigen Hausbesuch im häuslichen oder im stationär pflegerischen Bereich zu bewerkstelligen. In dessen Folge kommt es dann allzu oft zu medizinisch fragwürdigen rettungsdienstlichen Einweisungen dieser zumeist älteren Patienten, die eher einer hausärztlichen Versorgung bedürften.

Unter zur Hilfenahme des Kiebitz©-Fernbefundungssystem wird es zukünftig möglich sein, dass der Hausarzt seine Patienten –in den dafür ausgestatteten Pflegeeinrichtungen – im Zeitraum zwischen seinen regulären Besuchsterminen über das Fernbefundungssystem konsultiert. Im Rahmen einer speziell dafür ausgerüsteten Audio-Video-Konferenz lässt sich der Patient befragen und visuell inspizieren. In einem vorgelagerten Befundungsprozess kann der Hausarzt in HD-Bildqualität unkompliziert einen ersten medizinischen Eindruck vom Patienten gewinnen. Auf dieser Grundlage können nun umgehend die weiteren medizinischen Maßnahmen in die Wege geleitet werden. Je nach medizinischer Indikation kann dies die Anordnung einer medizinische Versorgung durch die Pflegekräfte vor Ort, die Entscheidung zu einer prolongierten eigenen Versorgung im Rahmen des nächsten hausärztlichen Besuches oder bei akuter medizinischer Notwendigkeit die umgehende rettungsdienstliche Einweisung in die nächste Klinik sein.

Das System besteht aus einem mobilen Fernbefundungswagen (Medicalcart – siehe Foto) und einem Befundungsarbeitsplatz in
der hausärztlichen Praxis. Der Patient sitzt oder liegt vor dem Fernbefundungswagen und sieht seinen Hausarzt in HD-Qualität
auf einem großen Monitor. Auf der anderen Seite in der Ferne sitzt der Hausarzt in seiner Praxis und kann seinen Patienten über eine fernsteuerbare HD-Kamera – ebenfalls in HD-Qualität – sehen. Über eine spezielle Audio-Visuelle-Telekonferenz kann nun ein Arzt-Patientengespräch durchgeführt werden. Gegebenfalls muss der Patient auf Aufforderung des Arztes gezielte Bewegungen oder sprachliche Wiedergaben ausführen. Diese werden in Befundungsqualität übertragen und dienen als Grundlage einer medizinischen Diagnosestellung aus der Ferne. In Anschluss kann in den meisten Fällen das weitere medizinische Vorgehen durch den Hausarzt festgelegt werden.

Mitarbeiter

Mitarbeiter

Prof. Dr. sc. hum.
Hans-Heino Ehricke

Stellv. Leiter des Institute For Applied Computer Science (IACS)

Tel:

+49 3831 45 6674

Raum:

331a, Haus 4

Prof. Dr.-Ing.
Martin Staemmler

Tel:

+49 3831 45 6786

Raum:

306b, Haus 4

Prof. Dr. med. Dipl.-Ing.
Jürgen L. Dräger

Messtechnik und Messverfahren in der Medizin

Tel:

+49 3831 45 6794

Raum:

311, Haus 4

M.Sc.
Thomas Schult

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Tel:

+49 3831 45 6630

Raum:

226, Haus 4

Publikationen

Publikationen

 

Küper, K., Becker, N., Obens, T., Müller-Horvat, C., Ehricke, H.-H., Claussen, C: Bestimmung von Schuhinnenmaßen: Zerstörungsfreie Werkstoffprüfung mittels Computertomographie, Röfo, 177: 459-460, 2005.

Ehricke, H.-H.: Neue Technologie für Tele-Tumorkonferenzen, Landestechnologieanzeiger MV, Nr. 1,7, 2007.

OTTO, K., Ehricke, H.-H., STAEMMLER, M., BETHKE, R.: Tele-Tumorkonferenz-Plattform mit integriertem Workflow-Management, Proceedings TELEMED ´07, Berlin, 2007.

Ehricke, H.-H, Spengler, J.: Elektronischer Wissenstransfer, Landestechnologieanzeiger MV, Nr. 2, 2008.

Staemmler M, Dräger J, Ehricke H-H: “Eine offene Plattform für landesweite telemedizinische Dienste in Mecklenburg-Vorpommern“, Beitrag im Telemedizinführer Ausgabe 2009, Seiten 19-22, 2008.

Dräger, J.L., Ehricke, H.-H., Klatt, S., Specht, H., Staemmler, M.: B. Sc. Medizininformatik und Biomedizintechnik und M. Sc. Medizininformatik an der FH Stralsund. MDI, 2: 88-92, 2008.

Hans-Heino Ehricke, Kay M. Otto, Vinoid Kumar,  Uwe Klose. Diffusion MRI tractography of crossing Fibers by cone-beam ODF regularization. In Proceedings of the 31st DAGM Symposium on Pattern Recognition, pages 412-421, Berlin, Heidelberg, 2009. Springer-Verlag.

K. Otto, U. Klose, V.Kumar, H.-H. Ehricke, Regularization of diffusion mri q-ball fields for crossing fiber tractography. In O. Dössel and C. Schlegel, editors, IFMBE Proceedings, volume 25/II, pages 845-848, 2009.

Staemmler M, Dräger J, Ehricke H-H. Eine offene Plattform für landesweite telemedizinische Dienste in Mecklenburg-Vorpommern. Telemedizinführer Deutschland. 2009:72-5.

K. Otto, U. Klose, M. Matthes, H.-H. Ehricke, Multidirektionale Faserbahnrekonstruktion für die Neuronavigation aus hochauflösenden MRT-Diffusionsdaten. Biomedizinische Technik/Biomedical Engineering, volume 55/suppl s1, 2010.

EHRICKE, H-H., OTTO, K.-M. und KLOSE, U.: Regularization of bending and crossing white matter fibers in   MRI Q-ball fields. Magnetic Resonance Imaging, 29(7):916-26, 2011.

OTTO, K.-M., EHRICKE, H-H., Kumar, V. und KLOSE, U.: Angular smoothing and radial regularization of ODF fields: Application on deterministic crossing fiber tractography. Physica Medica, 29:17-32, 2013.

K. Otto, H.-H. Ehricke, U. Klose , Dynamic regularization of Q-ball ODF fields. In ESMRMB 2011 Congress Book of Abstracts – EPOS Posters, page 349, 2011.

M. Höller, K.-M. Otto, H.-H. Ehricke: Visualization of High Angular Resolution Diffusion MRI Data with Color-Coded LIC-Maps, Tagungsband der I57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), ISBN:978-3-7945-2943-8, Braunschweig, 2012.

H.-H. Ehricke: Passt wie angegossen – Schuhgrößenbestimmung per Smartphone, Transfer – Das Steinbeis Magazin, 2012: 22-23.

H. Ehricke, K. Otto, Verfahren zur Rauschunterdrückung und Richtungskontrastverstärkung kernspintomographischer Diffusionsdaten, Deutsches Patent- und Markenamt, WO 2011/018155A1, 17.02.2011.

H. Ehricke, M. Höller, K. Otto, Verfahren zur Auswertung und Visualisierung kernspin-tomographischer Diffusionsdaten, Deutsches Patent- und Markenamt, AKZ 10 2013 213 010.4, 08.01.2013.

M. Höller, K.-M. Otto, U. Klose, S. Groeschel und H.-H. EHRICKE: Fiber Visualization with LIC Maps Using Multidirectional Anisotropic Glyph Samples. Int. J. Biomed. Im., Vol. 2014, Article-ID 401819 , 2014.

H.-H. Ehricke: Enter Health Telematics – The Advent of Health Telematics is Triggering New Treatment Models in the Health Care Industry, Transfer – Das Steinbeis Magazin, 2014:03, 6-7.

Staemmler M, Bundesweite Telematikinfrastruktur – Anforderungen von Telematikprojekten, e-Health 2015, 42-47, Hsrg: F. Duesberg, medical future verlag, 2015.

M.Höller, H. – H. Ehricke, M. Synofzik, U. Klose and S. Groeschel, Clinical Application of Fiber Visualization with LIC Maps Using Multidirectional Anisotropic Glyph Samples (A-Glyph LIC), Clinical Neuroradiology, Online First article, 2015

Höller, M., Klose, U., Groeschel, S., Otto, K.-M. und Ehricke, H-H.: Visualization of MRI Diffusion Data by a Multi-Kernel LIC Approach with Anisotropic Glyph Samples. In: L. Linsen et al., Visualization in Medicine and Life Sciences III, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, pp 157 – 176, 2016.

Staemmler M, E-Health Gesetz: Was [n|t]un ? Eine Analyse aus Sicht der Krankenhaus IT, Krankenhaus-IT Journal, Ausgabe 1/2016, S48-49, 2016.

Staemmler M, Das deutsche E-Health Gesetz im Vergleich, e-Health 2016, 40-44, Hsrg: F. Duesberg, medical future verlag, 2016.

Staemmler M, Der langsame Aufschwung, kma April 2017, 22 Jg. , conhIT 2017, pp 64-66, 2017.

J. Dräger: Videosprechstunde vs. medizinische Fernbefundung: Qualitätskriterien und technische Anforderungen; EHEALTHCOM 2_3/17: 44-47.

Staemmler M, Heutige IT-Systemarchitekturen und Digitalisierung: Ein Widerspruch?, in Die Digitale Transformation im Gesundheitswesen, David Matuesiewicz, Christian Pittelkau, Arno Elmer (Hrsg.) S288-292, 2017.

Staemmler M, Rimmler B, Münch H, Engelmann U, Sturm J, Ad hoc Participation in Professional Tele- Collaboration Platforms, in Health Informatics Meets eHealth, Heyn D Schreier H (Eds.), Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 236, IOS Verlag Amsterdam, pp 55-62, 2017.

Staemmler M, Nischwitz A, Blätzinger M, Sturm J, Advancing towards a CDA-based Trauma Registry Data Submission, in Precision Healthcare through Informatics, A.V. Gundlapalli et al. (Eds.), Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 245, IOS Verlag Amsterdam, pp 1382, 2017.

H.-H. Ehricke, T.-K. Hauser, T. Nägele, T. Schult and U. Klose, Magnetic resonance angiography contrast enhancement and combined 3D visualization of cerebral vasculature and white matter pathways, J. Comp. Med. Imaging Graph,  70:29-42, 2018, DOI: 10.1016/j.compmedimag.2018.09.005. Epub 2018 Sep 25.