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Die drei großen Hersteller von Cochlea-Implantat (CI)-Systemen ermöglichen es klinischen Audiologen, die Mikrofoneigenschaften der meisten CI-Sprachprozessoren zu prüfen. Dazu können bei diesen Sprachprozessoren Monitorkopfhörer angeschlossen und das/die Mikrofon(e) inklusive eines Teils der Signalvorverarbeitung abgehört werden. Präzise Angaben dazu, mit welchen Stimuli, bei welchem Pegel und nach welchem Kriterium diese Prüfung stattfinden soll, machen die CI-Hersteller nicht. Auf Basis dieser Prüfung soll der Audiologe dann über die Funktion der Mikrofone und damit darüber entscheiden, ob der betreffende Sprachprozessor an den Hersteller eingeschickt wird oder nicht.
Zur Objektivierung der CI-Sprachprozessor-Mikrofon-Prüfung haben wir eine Testbox entwickelt, mit der alle abhörbaren aktuellen CI-Sprachprozessoren der drei großen Hersteller geprüft werden können. Die Box wurde im 3D-Druck-Verfahren hergestellt. Der zu prüfende Sprachprozessor wird in die Messbox eingehängt und über einen darin verbauten Lautsprecher mit definierten Prüfsignalen (Sinustöne unterschiedlicher Frequenz) beschallt. Das Mikrofonsignal wird über das Kabel der Monitorkopfhörer herausgeführt und mit einer Shifting- and Scaling-Schaltung in einen Spannungsbereich transformiert, der für die AD-Wandlung mit einem Mikrokontroller (ATmega1280 verbaut auf einem Arduino Mega) geeignet ist. Derselbe Mikrokontroller übernimmt über einen eigens gebauten DA-Wandler die Ausgabe der Sinustöne über den Lautsprecher. Signalaufnahme und –wiedergabe erfolgen mit jeweils 38,5 kHz Samplingrate. Der für jede Frequenz über mehrere Perioden des Prüfsignals ermittelte Effektivwert wird mit dem Effektivwert, der mit einem neuwertigen Referenzprozessor für diese Frequenz gemessen wurde, verglichen. Die Messergebnisse werden graphisch auf einem Display ausgegeben.
Derzeit läuft eine erste Datenerhebung mit in der Klinik subjektiv auffällig gewordenen CI-Sprachprozessoren, die anschließend in der Messbox untersucht werden. So sollen realistische Schwellen für kritische Abweichungen von den Referenz-Effektivwerten ermittelt werden. Im weiteren Verlauf sollen dann Hit und False Alarm-Raten der subjektiven Prüfung bestimmt werden.
The ability to detect a target signal masked by noise is improved in normal-hearing listeners when interaural phase differences (IPDs) between the ear signals exist either in the masker or in the signal. To improve binaural hearing in bilaterally implanted cochlear implant (BiCI) users, a coding strategy providing the best possible access to IPDs is highly desirable. Outcomes of a previous study (Zirn, Arndt et al. 2016) revealed that a subset of BiCI users showed improved IPD detection thresholds with the fine structure processing strategy FS4 compared to the constant rate strategy HDCIS using narrowband stimuli. In contrast, little differences between the coding strategies were found for broadband stimuli with regard to binaural speech intelligibility level differences (BILD) as an estimate of binaural unmasking. Compared to normalhearing listeners (7.5 ± 1.2 dB) BILD were small in BiCI users (around 0.5 dB with both coding strategies).
In the present work, we investigated the influence of binaural fitting parameters on BILD. In our cohort of BiCI users many were implanted with electrode arrays differing in length left versus right. Because this length difference typically corresponded to the distance of two electrode contacts the first modification of bilateral fitting was a tonotopic adjustment by deactivation of the most apical electrode contact on the side with the deeper inserted array (tonotopic approach).
The second modification was the isolation of the residual, most apical electrode contacts by deactivation of the basally adjacent electrode contact on each side (tonotopic sparse approach). Applying these modifications, BILD improved by up to 1.5 dB.
Das normalhörende auditorische System ist in der Lage, interaurale Zeit- bzw. Phasendifferenzen zur verbesserten Signaldetektion im Störgeräusch zu nutzen. Dieses Phänomen wird häufig als binaurale Entmaskierung bezeichnet und ist sowohl bei einfachen Signalen wie Sinustönen, als auch bei Sprachsignalen im Störgeräusch wirksam. Vorangegangene Studien haben gezeigt, dass binaurale Entmaskierung eingeschränkt auch bei bilateralen CI-Trägern beobachtbar ist (Zirn et al., 2016).
Aktuelle Ergebnisse zeigen, dass die binaurale Entmaskierung sensitiv gegenüber der bilateralen CI-Anpassung ist. So lässt sich der Effekt durch tonotopen Abgleich und Herausstellen eines apikalen Feinstrukturkanals modulieren. Steigerungen der binauralen Entmaskierung um bis zu 1,5 dB sind auf diese Weise gegenüber der konventionellen CI-Anpassung möglich. Allerdings variiert der Einfluss der CI-Anpassung interindividuell erheblich.
Durch die Digitalisierung erschlossen sich in den letzten 15 Jahren nicht nur viele Möglichkeiten neues Bildmaterial oder Videomaterial aufzunehmen und zu verwahren, sondern auch die Zugänglichkeit der breiten Masse zu solcher Technologie. Abseits der Datenmengen wie sie Social Media Plattformen tagtäglich verarbeiten, existieren die Sende- und Rundfunkanstalten mit gigantischen Archiven von Videomaterial. Der Großteil davon ist von dokumentarischer oder szenischer Natur sowie verschiedenste Interviews aus allen Bereichen des öffentlichen Lebens.
Nach dem aktuellen Stand wird das Videomaterial von Hand kategorisiert und zur Indizierung verschlagwortet. Die Aufgabe war es nun, diesen Prozess zumindest teilweise zu automatisieren. Dazu sollten auf dem Markt verfügbare Technologien in Bereich der Gesichtserkennung und Texterkennung auf ihre Nutzbarkeit zu diesem Zweck hin evaluiert werden. Dabei soll mit Hilfe der in Interviews verwendeten Bauchbinden das momentan gezeigte Gesicht "gelernt" werden, um es später ohne solche Hilfe wiederzuerkennen.
Implementierung von Softcore-Prozessoren und/oder weiteren IPs (Intellectual Properties) in FPGAs
(2017)
In heutigen Low-Power-Anwendungen ist es mittlerweile Standard sogenannte System-on-a-Chip (SoC)-Systeme zu entwickeln. Diese benötigen eine Recheneinheit, sowie nur die notwendigste Hardware, um die Energieversorgung auch über Energy-Harvesting zu ermöglichen.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde der aktuelle Stand von verfügbaren Hardcore- und Softcore-Prozessoren evaluiert. Aufgrund der hohen Anforderung an den Prozessor in Low-Power-Systemen, wurden Hardcore-Prozessoren für die weitere Untersuchung ausgeschlossen. Obwohl diese sehr leistungstarke und energieeffiziente Prozessoren sind, weisen Hardcore-Prozessoren nicht die notwendige Flexibilität in einer minimalen Konfiguration auf, um die Ansprüche einer Low-Power-Anwendung zu erfüllen.
Aus diesem Grund wurden von verschiedenen Quellen Softcore-Prozessoren untereinander mit zusätzlich, ausgewählten Kriterien untersucht. Die Wahl fiel auf den NEO430, welcher auf der Architektur des Mikrocontrollers MSP430 von Texas Instrument basiert.
Mit dem NEO430 als Softcore, wurde ein Demonstrator-System entwickelt und auf dem Development-Board DE2-115 von Terasic implementiert. Im Zuge der Entwicklung des Demonstrators wurden weiterhin frei verfügbare IP-Cores zur Anbindung an den NEO430 untersucht. Der Demonstrator umfasste eine selbst entwickelte CRC-Berechnung, um damit die Programmierbarkeit, die Funktionen des NEO430 zu testen und dessen Ressourcenverbrauch, sowie Erweiterbarkeit über der Wishbone-Schnittstelle zu evaluieren.
Die Evaluierung des Demonstrator-Systems ergab einen Ressourcenverbrauch von 1253 Logikelemente des Development-Boards. Neben dem Demonstrator wurden weitere Konfigurationen, wie eine Minimale-, die Standard-Konfiguration und insbesondere eine Konfiguration ohne der Wishbone-Schnittstelle evaluiert.
Durch die starke Verbreitung der MSP430-Serie in der Industrie, ist der NEO430 ein interessanter Kandidat für Low-Power-Systeme
Entwicklung eines miniaturisierten Energieversorgungs-Moduls zur autarken Versorgung von Funkmodulen
(2017)
Diese Abschlussarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines miniaturisierten Energieversorgungs-Moduls. Das Modul soll gleichzeitig aus drei Energy-Harvestern Energie sammeln und diese in einem Doppelschichtkondensator zwischenspeichern. Diese Energie kann anschließend von einem Funksensorknoten zum Sammeln und Übermitteln von Daten genutzt werden.
Solch ein aufgebautes System verspricht bei einem geringen Volumen eine hohe Lebensdauer,geringen Wartungsaufwand und eine hohe Leistung, ohne dass eine drahtgebundene Energieversorgung oder große Batterien notwendig sind.
Nach dem Erstellen eins Konzepts und der Auswahl der dafür passenden Komponenten wurde zunächst ein Evaluations-Board aufgebaut. Auf diesem wurden alle in Frage kommenden Komponenten vermessen und die Funktion getestet. Aus den dadurch erworbenen Erkenntnissen wurde das miniaturisierte Energieversorgungs-Modul entwickelt. Das miniaturisierte Modul bietet folgende Möglichkeiten: Aus drei verschiedenen Energy Harvestern wird gleichzeitig die Energie gesammelt und aufbereitet. Durch die Nutzung eines effizienten Wandler-Moduls wird bei der Energieaufbereitung eine Effizienz von über 85 % erreicht. Drei Wandler-Module verbrauchen zusammen lediglich eine Leistung von P = 3, 459 µW. Der Maximum Power Point jedes einzelnen Harvesters kann separat eingestellt werden. Auch alle anderen Komponenten werden stromsparend gewählt. Die Energie wird in einem 1, 5 F Doppelschichtkondensator gespeichert. Zusätzlich wird als Backup-Energieversorgung eine Lithium Knopfzelle eingesetzt.
Dadurch können auch sicherheitskritische Anwendungen realisiert werden. Konnte durch die Energy Harvester nicht genügend Energie gesammelt werden, wird die Batterie dem Funksensorknoten zugeschaltet. Das miniaturisierte Modul hat die Maße 20 mm x 40 mm. Nach abschließenden Messungen mit einem neu implementierten Funksensorknoten, der in einer anderen Bachelorthesis entstanden ist [1], wurde eine Sendewiederholrate von 1, 1 s nachgewiesen. Dies stellt einen sehr guten Wert dar und reicht für die meisten Anwendungen aus.
Zuletzt wird aus allen Komponenten inklusive des Funksensorknotens ein Demonstrationsmuster zusammengebaut. Dieses hat die Maße von 5 cm x 5 cm x 5 cm und kann zur weiterführenden Forschung oder als Anschauungsmaterial genutzt werden.
Spectral analysis of signal averaging electrocardiography in atrial and ventricular tachyarrhythmias
(2017)
Background: Targeting complex fractionated atrial electrograms detected by automated algorithms during ablation of persistent atrial fibrillation has produced conflicting outcomes in previous electrophysiological studies. The aim of the investigation was to evaluate atrial and ventricular high frequency fractionated electrical signals with signal averaging technique.
Methods: Signal averaging electrocardiography (ECG) allows high resolution ECG technique to eliminate interference noise signals in the recorded ECG. The algorithm uses automatic ECG trigger function for signal averaged transthoracic, transesophageal and intracardiac ECG signals with novel LabVIEW software (National Instruments, Austin, Texas, USA). For spectral analysis we used fast fourier transformation in combination with spectro-temporal mapping and wavelet transformation for evaluation of detailed information about the frequency and intensity of high frequency atrial and ventricular signals.
Results: Spectral-temporal mapping and wavelet transformation of the signal averaged ECG allowed the evaluation of high frequency fractionated atrial signals in patients with atrial fibrillation and high frequency ventricular signals in patients with ventricular tachycardia. The analysis in the time domain evaluated fractionated atrial signals at the end of the signal averaged P-wave and fractionated ventricular signals at the end of the QRS complex. The analysis in the frequency domain evaluated high frequency fractionated atrial signals during the P-wave and high frequency fractionated ventricular signals during QRS complex. The combination of analysis in the time and frequency domain allowed the evaluation of fractionated signals during atrial and ventricular conduction.
Conclusions: Spectral analysis of signal averaging electrocardiography with novel LabVIEW software can utilized to evaluate atrial and ventricular conduction delays in patients with atrial fibrillation and ventricular tachycardia. Complex fractionated atrial electrograms may be useful parameters to evaluate electrical cardiac arrhythmogenic signals in atrial fibrillation ablation.
The Thread protocol is a recent development based on 6LoWPAN (IPv6 over IEEE 802.15.4), but with extensions regarding a more media independent approach, which – additionally – also promises true interoperability. To evaluate and analyse the operation of a Thread network a given open source 6LoWPAN stack for embedded devices (emb::6) has been extended in order to comply with the Thread specification. The implementation covers Mesh Link Establishment (MLE) and network layer functionality as well as 6LoWPAN mesh under routing mechanism based on MAC short addresses. The development has been verified on a virtualization platform and allows dynamical establishment of network topologies based on Thread's partitioning algorithm.
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) is already a well-known concept used widely in the automation industry. In the area of factory automation, OPC UA models the underlying field devices such as sensors and actuators in an OPC UA server to allow connecting OPC UA clients to access device-specific information via a standardized information model. One of the requirements of the OPC UA server to represent field device data using its information model is to have advanced knowledge about the properties of the field devices in the form of device descriptions. The international standard IEC 61804 specifies EDDL (Electronic Device Description Language) as a generic language for describing the properties of field devices. In this paper, the authors describe a possibility to dynamically map and integrate field device descriptions based on EDDL into OPCUA.
Legacy industrial communication protocols are proved robust and functional. During the last decades, the industry has invented completely new or advanced versions of the legacy communication solutions. However, even with the high adoption rate of these new solutions, still the majority industry applications run on legacy, mostly fieldbus related technologies. Profibus is one of those technologies that still keep on growing in the market, albeit a slow in market growth in recent years. A retrofit technology that would enable these technologies to connect to the Internet of Things, utilize the ever growing potential of data analysis, predictive maintenance or cloud-based application, while at the same time not changing a running system is fundamental.