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In einer Vorlesung nicht abgehängt zu werden und die vielen Ergebnisse strukturiert zu sichern, ist für Studienanfänger eine große Herausforderung. Mitschriebe sind sehr oft unvollständig, unstrukturiert oder „zerfläddert“. Mitschreib-Marathon und Mitdenken schließen sich bei vielen aus. Auch aktivierende Lehrmethoden, Medienwechsel, Lehrvideos führen oft dazu, dass eine strukturierte Sicherung der Inhalte des Lehrgesprächs noch erschwert wird.
Es wird ein Best Practice Beispiel gezeigt, Mathematik-Vorlesungen über ein Tablet-basiertes Mitmach-Skript zu gestalten. Dieses dient als Schrittmacher zwischen Input- und Verarbeitungsphasen und unterstützt die strukturierte Verschriftlichung, indem es Vorteile von Tafel, PPT und klassischem Skript vereint. Traditionelle Methoden werden mit technologischen Möglichkeiten kombiniert, um die angesprochenen Herausforderungen bewusster im Lehrstil zu berücksichtigen. Verbindungen zu Virtual Classroom und Video-gestützter Lehre werden aufgezeigt.
Die Heterogenität der Studienanfänger/innen erleben viele Lehrende unmittelbar in den Anfängerveranstaltungen, Heterogenität nicht nur in Bezug auf fachliche Vorbildung, sondern auch bezüglich verfügbaren Lernstrategien, Fertigkeiten, Motivation und
Selbstdisziplin. Schon allein einer 90-minütigen Vorlesung konzentriert zu folgen und die
Ergebnisse strukturiert zu sichern, ist für viele eine sehr große Herausforderung. In diesem Erfahrungsbericht wird das seit dem WS 2015/16
an der Hochschule Offenburg erprobte Potenzial moderner Tablets untersucht, Vorteile
von klassischem handschriftlichen An- und Mitschreiben mit einer Vorstruktur, wie sie
z.B. PPT-Slides ermöglichen, zu vereinen.
Hintergrund: Richtung und Stärke des elektrischen Feldes (E-Feld) der biventrikulären (BV) Stimulation und elektrische interventrikuläre Desynchronisation sind bei Patienten mit Herzinsuffizienz und verbreitertem QRS Komplex von Bedeutung für den Erfolg der kardialen Resynchronisationstherapie (CRT). Das 3D Herzrhythmusmodell (HRM) ermöglicht die
Simulation von CRT und Hochfrequenz (HF) Ablation. Das Ziel der Studie besteht in der Integration von Schrittmacher- und Ablationselektroden in das HRM zur E-Feld Simulation der BV Stimulation und thermischen Feld (T-Feld) Simulation der HF Ablation von Vorhofflimmern (AF).
Methoden: Es wurden fünf multipolare linksventrikuläre (LV) Elektroden, eine epikardiale LV Elektrode, vier bipolare rechtsatriale (RA) Elektroden, zwei rechtsventrikuläre (RV) Elektroden und ein HF Ablationskatheter mit CST (Computer Simulation Technology, Darmstadt) modelliert und das HRM (Schalk et al: Clin Res Cardiol 106, Suppl 1, April 2017, P1812) um den Koronarvenensinus (CS) erweitert (HRM-CS). E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner BV Stimulation und bei RA Stimulation mit RV und LV Ableitung erfolgten mit den Elektroden Select Secure 3830, Capsure VDD-2 5038 und Attain OTW 4194 im HRM+CS (Fig.). F-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT wurden mit integriertem Ablationskatheter AlCath G FullCircle (Biotronik) simuliert.
Ergebnisse: HRM-CS ermöglichte 3D E-Feld Simulationen bei vorhofsynchroner bipolarer BV Stimulation und bei bipolarer RA Stimulation mit bipolarer RV und LV Ableitung. RV und LV Stimulation erfolgten zeitgleich bei einer Amplitude von 3 V an der LV Elektrode und 1 V an der RV Elektrode mit einer Impulsbreite von jeweils 0,5 ms. Die von der BV Stimulationen erzeugten Fernpotentiale konnten von der RA Elektrode wahrgenommen werden. Das Fernpotential an der RA Elektrodenspitze betrug 32,86 mV und in 1 mm Abstand von der RA Elektrodenspitze ergab sich ein Fernpotential von 185,97 mV. HRM-CS ermöglichte 3D T-Feld Simulationen der HF Ablation von AF bei CRT. Das T-Feld bei HF Ablation des AV-Knotens wurde mit einer anliegenden Leistung von 5 W bei 420 kHz an der distalen 8 mm Ablationselektrode simuliert. Die Temperatur an der Katheterspitze betrug nach 5 s Ablationsdauer 88,66 °C, in 1 mm Abstand von der Katheterspitze im Myokard 42,17 °C und in 2 mm Abstand 37,49 °C.
Schlussfolgerungen: HRM-CS und Elektrodenmodelle ermöglichen die 3D Simulationen von E-Feldern bei vorhofsynchroner BV Stimulation, RA Stimulation mit RV und LV Wahrnehmung und von T-Feldern bei HF Ablation. E-Feld Simulationen von RA, RV und LV Stimulation und Sensing können möglicherweise zur Vorhersage von CRT Respondern genutzt werden.
Optische Navigationssysteme weisen bisher eine eindeutige Trennung zwischen nachverfolgendem Gerät (Tool Tracker) und nachverfolgten Geräten (Tracked Tools) auf. In dieser Arbeit wird ein neues Konzept vorgestellt, dass diese Trennung aufhebt: Jedes Tracked Tool ist gleichzeitig auch Tool Tracker und besteht aus Marker-LEDs sowie mindestens einer Kamera, mit deren Hilfe andere Tracker in Lage und Orientierung nachverfolgt werden können. Bei Verwendung von nur einer Kamera geschieht dies mittels Pose Estimation, ab zwei Kameras werden die Marker-LEDs trianguliert. Diese Arbeit beinhaltet die Vorstellung des neuen Peer-To-Peer-Tracking-Konzepts, einen sehr schnellen Pose-Estimation-Algorithmus für beliebig viele Marker sowie die Klärung der Frage, ob die mit Pose Estimation erreichbare Genauigkeit vergleichbar mit der eines Stereo-Kamera-Systems ist und den Anforderungen an die chirurgische Navigation gerecht wird.
Data Science gilt als eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten
Jahre und viele Unternehmen sehen in Data Science die Möglichkeit,
ihre Daten zusätzlich wertschöpfend zu nutzen. Dabei kann es sich um
die Optimierung von Maintenance-Prozessen handeln, um eine bessere
Steuerung der eigenen Preis- und Lagerhaltungsstrategie oder auch
um völlig neue Services und Produkte, die durch Data Science möglich
werden. Die im Unternehmen vorliegenden Daten, an die so hohe Erwartungen
geknüpft wurden, sollen dazu genutzt werden, um Services
und Prozesse effizienter und passgenauer gestalten zu können. Vielfach
gilt Data Science dabei als Allheilmittel: Daten, die über Jahre hinweg
gesammelt wurden und mit zunehmender Geschwindigkeit und Heterogenität
anfallen, sollen endlich nutzbar gemacht werden. Zwar sind die
eingesetzten Techniken und Algorithmen teilweise schon zehn Jahre und
mehr alt, doch erst jetzt entfalten sie im Zusammenspiel mit Big Data
ihr Potenzial im Unternehmensumfeld. Die Erwartungen sind hoch, doch
der Weg zu den neuen Erkenntnissen ist mit hohem Aufwand verbunden
und wird von einigen Unternehmen noch immer unterschätzt.
Für Unternehmen mit einem traditionellen BI-Ansatz stellt Data Science
ein ergänzendes Set von Methoden und Werkzeugen dar, mit deren Hilfe
die Informationsversorgung der Entscheider auf den verschiedenen
hierarchischen Ebenen noch besser gestaltet werden kann. So zum Beispiel,
wenn man mit Data Science feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit
für einen Versicherungsabschluss steigt, wenn bei der Auswahl der
anzusprechenden Kunden zusätzliche Daten herangezogen werden, die
zwar bereits vorliegen, aber noch nicht berücksichtigt worden sind. Im
Extremfall werden auch Entscheidungen vollständig automatisiert, die
bisher von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern getroffen wurden. Ein Algorithmus
legt dann fest, wann Ware nachbestellt oder welcher Preis für
den Endkunden festgesetzt wird.
Im vorliegenden E-Book soll ein Überblick über das Gebiet Data Science
gegeben werden. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf das Zusammenspiel
sowie das Mit- und Nebeneinander von Data Science und vorhandenen
BI-Systemen gelegt.
Die Hersteller von Cochlea-Implantat (CI)-Systemen sehen für klinische Audiologen die Möglichkeit vor, die Mikrofonleistung der meisten aktuellen CI-Sprachprozessoren mittels anschließbarer Monitorkopfhörer zu prüfen. Nähere Angaben dazu, nach welchem Prozedere diese Prüfung stattfinden soll, z. B. welche Stimuli mit welchen Pegeln verwendet werden sollen, sind nach Wissen der Autoren seitens der CI-Hersteller nicht verfügbar. Auf der Basis dieser subjektiven Prüfung entscheidet dann der Audiologe, ob der betreffende Sprachprozessor an den Hersteller eingeschickt wird oder nicht. Wir haben eine Messbox entwickelt, mit der die Mikrofonleistung aller abhörbaren CI-Sprachprozessoren der Hersteller Advanced Bionics, Cochlear und MED-EL objektiv geprüft werden kann. Die Box wurde im 3-D-Druckverfahren hergestellt. Der zu prüfende Sprachprozessor wird in die Messbox eingehängt und über einen verbauten Lautsprecher mit definierten Prüfsignalen (Sinustönen unterschiedlicher Frequenz) beschallt. Das Signal des Mikronfons bzw. der Mikrofone wird über das in der Audio-/Abhörbuchse des Prozessors eingesteckte Kabel der Monitorkopfhörer herausgeführt und mit einer Shifting and Scaling-Schaltung in einen Spannungsbereich transformiert, der für die A/D-Wandlung mit einem Mikrokontroller (ATmega1280 verbaut auf einem Arduino Mega) geeignet ist. Derselbe Mikrokontroller übernimmt über einen eigens gebauten D/AWandler die Ausgabe der Prüfsignale über den Lautsprecher. Signalaufnahme und –wiedergabe erfolgt jeweils mit einer Samplingrate von 38,5 kHz. Der frequenzspezifische Effektivwert des abgegriffenen Mikrofonsignals wird mit einem Referenzwert verglichen. Die (frequenzspezifischen) Referenzwerte wurden mit einem neuwertigen Sprachprozessor gleichen Typs ermittelt und im Speicher des Mikrokontrollers abgelegt. Das Ergebnis wird nach Abschluss der Messung grafisch auf einem Touchscreen ausgegeben. Derzeit läuft eine erste Datenerhebung mit in der Klinik subjektiv auffällig gewordenen CI-Sprachprozessoren, die anschließend in der Messbox untersucht werden. Längerfristiges Ziel ist es, die hit und false alarm Raten der subjektiven Prüfung zu ermitteln.