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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.
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.
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.
Implementierung von Softcore-Prozessoren und/oder weiteren IPs (Intellectual Property) in FPGAs
(2018)
Die zunehmende Integration von kompletten Systemen auf einem Chip (System-on-Chip, SoC) erfordert auch immer die Integration einer Recheneinheit bzw. eines Prozessorkerns. Möchte man insbesondere Low-Power-SoC-Systeme entwickeln, z.B. drahtlose Sensor-SoC-Systeme für Anwendungen im Rahmen von Industrie 4.0, ist die Implementierung eines solchen Prozessorkerns mit hohen Herausforderungen verbunden. Prinzipiell können hierfür verschiedene Ansätze verfolgt werden, nämlich die Implementierung einer Hardcore Prozessor-IP (IP = Intellectual Property) oder einer Softcore-Prozessor-IP. Im vorliegenden Beitrag wird zunächst auf den derzeitigen Stand der Technik verfügbarer Hardcore- oder Softcore-Prozessoren unter den Randbedingungen der Low-Power-Anforderungen und der weiten Verbreitung des Cores in industriellen Anwendungen eingegangen. Schließlich werden die Ergebnisse der Implementierung und Evaluierung eines derzeit frei verfügbaren 16-bit MSP430-kompatiblen Softcore Prozessors auf einem Altera-Cyclon-FPGA vorgestellt. Aus den Ergebnissen wird ein entsprechendes Fazit für die Implementierung von Low-Power-SoC-Systeme gegeben.
Der Entwurf und die Realisierung gedruckter Schaltungen oder Elektronikkomponenten stellt ein intensives Thema der Forschung dar. Forschungsgruppen beschäftigen sich zunehmend mit der Entwicklung von gedruckten Energy Harvestern, weil diese kostengünstig und einfach herstellbar sind. Das Energy Harvesting (EH) oder auch das ”Mikro Energy Harvesting“ (MEH) bezeichnet die Gewinnung von elektrischer Energie aus der Umgebung, um elektronische Verbraucher zu versorgen, kontinuierliche Leistungen zu erzeugen, das System energieeffizienter zu machen, sowie die Energiespeicherung im Mikrowattbereich zu gewährleisten. Energy Harvesting-Systeme stellen eine Alternative gegenüber der Energieversorgung autarker Low-Power-Elektronik mit Batterien dar. Das Energiemanagement solcher EH-Systeme ist jedoch eine Herausforderung aufgrund der Energieverfügbarkeit und der im Zeitablauf nicht konstanten Verlustleistung. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die derzeit existierenden ultra low-power Energiemanagement Schaltungen für Energy Harvester. Dabei wird insbesondere der Fokus auf gedruckte Energy Harvester gelegt. Es soll aufgezeigt werden, welche Aspekte der vorgestellten Energieversorgungsschaltungen bei der Entwicklung eines Energieversorgungschips für gedruckte Energy Harvester berüucksichtigt werden sollen.
MPC-Workshop Juli 2018
(2018)
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.
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.
Die in dieser Arbeit vorgestellte Vorgehensweise erlaubt die Ortung von Schienenfahrzeugen in topologischen Karten allein mit Hilfe eines Wirbelstromsensorsystems (WSS). Zur Ortung primär erforderlich ist die Identifizierung des befahrenen Gleises selbst, wofür unterschiedliche in einer Karte gespeicherte Merkmale herangezogen werden sowie der zurückgelegte Weg, der durch Zählen der passierten Schwellen ermittelt wird. Diese Merkmale werden mittels eigens definierter, virtueller Sensoren aus dem Signal des WSS gewonnen und mittels einem Bayes’schen Formalismus mit den Referenzdaten aus der vorliegenden topologischen Karte abgeglichen. Diese auf virtuellen Sensoren basierende Vorgehensweise erlaubt eine Parallelisierung der Sensorsignalverarbeitung und eine flexible Einbindung von Sensoren in das Ortungssystem. Die Möglichkeit, Weichen mit einer Trefferquote von 99% zu detektieren, erlaubt die Verfolgung der Fahrzeugposition über die gesamte Fahrstrecke hinweg, unter alleiniger Verwendung der vom WSS gelieferten Messdaten.