Ramy Zeineldin für beste Informatik Dissertation vom KIT ausgezeichnet
Posted by PM-Ersteller - 08/08/24 at 12:08:33 p.m.Forschungsarbeiten innerhalb der Forschungsgruppe Computer Assisted Medicine (CaMed) an der Hochschule Reutlingen durchgeführt und betreut
Mit dem Preis für die beste Dissertation 2023/24 der Fakultät für Informatik des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) ist am Freitag, den 26. Juli Dr. Ramy Zeineldin in Karlsruhe ausgezeichnet worden. Die Forschungsarbeiten für seine Dissertation am KIT führte Zeineldin als Mitarbeiter der Fakultät Informatik an der Hochschule Reutlingen in der Forschungsgruppe Computer Assisted Medicine (CaMed) und HERA (KIT) durch. Betreut wurde er dabei von Prof. Dr.-Ing. Oliver Burgert (Hochschule Reutlingen) und Prof. Dr. Franziska Mathis-Ullrich (KIT). Die Promotion unter dem Titel „Deep Multimodality Image-Guided System for Assisting Neurosurgery“ hatte Zeineldin im Januar mit Auszeichnung verteidigt. DAAD-Mentor für den Ägypter war Prof. Dr. Mohamed Karar von der Menoufia Universität in Ägypten.
Bei der Feier und Auszeichnung am KIT in Karlsruhe gehörte sein Betreuer Oliver Burgert zu den ersten Gratulanten, der sich für die Auszeichnung der Dissertation durch die Fakultät für Informatik am KIT besonders freute. „Die Auszeichnung macht auch deutlich, wie die Wissenschaft und der Standort Deutschland vom internationalen Austausch profitieren. Die Zusammenarbeit von grundlagenorientierten Universitäten, wie dem KIT, mit der anwendungsorientierten Forschung an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften, wie die der Hochschule Reutlingen, bringen Theorie und Praxis voran.“
Wie hervorragend die Forschung von Ramy Zeineldin ist, zeigte sich auch auf der 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022) in Singapur. Dort gewann er mit seinem Algorithmus zur Hirntumor-Segmentierung die MICCAI BraTS Challenge. Die Konferenz ist eine der weltweit bedeutendsten Konferenzen im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung.
Aktuell arbeitet Zeineldin als Postdoktorand am Surgical Planning and Robotic Cognition Lab (SPARC), Artificial Intelligence in Biomedical Applications (AIBE) an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) in Erlangen. In seiner Forschung konzentriert er sich auf die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Augmented Reality (AR) in medizinischen Anwendungen, insbesondere im Bereich der medizinischen und chirurgischen Robotik.
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Forscherteam der Hochschule Reutlingen erhält Auszeichnung für exzellenten Technologietransfer
Posted by PM-Ersteller - 10/07/23 at 11:07:46 a.m.Prof. Dr. Oliver Burgert und sein Forscherteam entwickeln in Zusammenarbeit mit industriellem Partner und dem Universitätsklinikum Tübingen System zur besseren Bereitstellung klinischer Informationen.
Hochschule für angewandte Wissenschaften, so lautet die offizielle Bezeichnung der Hochschule Reutlingen. Doch nicht nur auf dem Papier, sondern auch in der Praxis stellt sich die Hochschule diesem eigenen Anspruch – mit Erfolg. Für ihren exzellenten Technologietransfer in der Region Neckar-Alb zeichnete jetzt die IHK Reutlingen das Forscherteam Denise Junger, Claudia Ryniak, Sina Grupund Professor Dr. Oliver Burgert der Forschungsgruppe „Computerassistierte Medizin (CaMed)“ in der Fakultät Informatik aus. Sie entwickelten in Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Tübingen (Prof. Bernhart Hirt, Prof. Arnulf Stenzl) sowie dem industriellen Partner RZ Medizintechnik GmbH im Projekt OR-Pad ein portables Informationsanzeigegerät zur besseren Bereitstellung klinischer Informationen im Operationssaal. Die Auszeichnung erhielten die Forscher auf den aktuell stattfindenden Tübinger Innovationstagen.
Die Idee zum Projekt OR-Pad leitete das Forscherteam aus der Beobachtung der klinischen Routine ab. Relevante Informationen, so die Analyse der Forscher, werden im Operationssaal oftmals nur auf weit entfernten Monitoren bereitgestellt. Zudem ist die Mitnahme von Materialien, wie Notizen, schwierig.
Um die Kommunikation im Operationssaal zu verbessern, entschieden sich die Forscher für die Nutzung eines Tablets, das direkt am Operationstisch angebracht werden kann. Klinisch relevante Informationen können so mittels des portablen Geräts sowie durch die Optimierung des Informationsflusses vor, während und nach einer Operation bereitgestellt werden.
So ermöglicht das System dem Operateur, klinische Informationen, wie z.B. Röntgenbilder, Befunde oder eigene Notizen, vor dem Eingriff einzusehen und diese für die anstehende Operation vorzubereiten. Die Informationen werden dann auf einem steril verpackten Tablet, angebracht am OP-Tisch, während des Eingriffs angezeigt. Eine Timeline ermöglicht hierbei den Zugriff auf alle verfügbaren Fallinformationen. Zudem werden vorbereitete Inhalte automatisch passend zur Operationssituation bereitgestellt. Durch die Integration des Systems in unmittelbarer Nähe zum Operateur wird eine ergonomische Sichtachse gewährleistet und eine direkte Interaktion mit dem System ermöglicht. Nach dem Eingriff stehen alle Informationen zur Nachbereitung zur Verfügung.
Der von den Forschern entwickelte Prototyp wurde durch eine präklinische Evaluation mit Chirurgen aus vier verschiedenen Kliniken getestet. Bei dieser praktischen Entwicklungsphase wurden Wünsche und Bedürfnisse erfasst, um das System optimal auf den Operationsalltag anpassen zu können. Aktuell überlegen die Forscher, wie das Projekt OR-Pad weiterverfolgt werden kann, um das System in die klinische Routine zu bringen.
Die Auszeichnung für ihren exzellenten Technologietransfer in der Region Neckar-Alb erhielten die Forscher im Rahmen der aktuell stattfindenden Tübinger Innovationstage. „Die Auszeichnung freut uns sehr! Der Transfer komplexer Forschungsthemen – beispielsweise unsere Arbeiten an dem intelligenten Operationssaal der Zukunft – in die klinische Praxis ist eine besondere Herausforderung. Wenn durch erfolgreiche erste Schritte, wie in diesem Fall dem Projekt OR-Pad, der Weg in die Klinik geebnet werden kann, ist das eine starke Motivation, diese Themen weiter voranzutreiben. Letztendlich kommen unsere Forschungen so den Patientinnen und Patienten zugute.“, so der Leiter des Forschungsteams, Prof. Dr. Oliver Burgert.
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Student entwickelt Software für COVID-19 Vorhersage die keine Testdaten benötigt
Posted by PM-Ersteller - 01/12/22 at 06:12:32 p.m.COVID Observation Germany, COVGER, von Philip Storz nutzt für die Vorhersage Twitter Tweets und Google Anfragen / Internetplattform COVGER liefert Daten zur Corona-Pandemie in Echtzeit
Wie entwickelt sich die Corona Pandemie in Deutschland? Philip Storz von der Fakultät Informatik an der Hochschule Reutlingen hat jetzt mit COVGER (Covid Oberservation Germany) eine Software und eine Internetplattform entwickelt, die anhand von Tweets bei Twitter und Suchanfragen bei Google eine Vorhersage von COVID-19-Infektionszahlen in Deutschland ermöglicht. Zu sehen ist die von COVGER errechnete Entwicklung der COVID-19-Infektionszahlen auf der von Philip Storz erstellten Internetplattform https://covger.reutlingen-university.de. Die Daten werden minütlich aktualisiert und schließen den Graubereich, der aktuell immer wieder befürchtet wird. Laut dem Robert Koch Institut lassen sich aktuell immer weniger Personen mit einem PCR-Test auf Corona testen lassen und nutzen nur einen Corona Schnelltest, die in die Statistiken des RKI nicht einfließen.
Die von Philip Storz im Rahmen seiner Masterarbeit im Studiengang Human-Centered Computing entwickelte Software COVGER wertet die Tweets und Suchanfragen bei Google (Google Trends) aus. Für Google Trends wurden über 50 Suchbegriffe auf ihre Nutzbarkeit untersucht. Dabei wurden die Begriffe daraufhin überprüft, ob es einen Zusammenhang mit der Verwendung des Begriffs bei einer Google Suchanfrage und der realen Entwicklung der COVID-19-Zahlen gibt. Die so ermittelten besten acht Begriffe (COVID, Geruchsverlust, Geschmacksverlust, Impfung, Intensivstation, PCR, Quarantäne und Schnelltest) wurden für die Vorhersage der Infektionszahlen bei COVGER verwendet. Für Twitter nutzte Philip Storz unterschiedliche Methoden der künstlichen Intelligenz, um zu erkennen, ob ein Tweet auf eine COVID-19 Infektion hindeutet oder nicht. Die beiden Datenquellen werden zudem noch für eine verlässliche Vorhersage kombiniert. Betreut wurde die Arbeit von Prof. Dr. Christian Thies und Prof. Dr. Cristóbal Curio.
Die von COVGER ermittelte Vorhersage deckt sich mit der Entwicklung der Zahlen des RKI, allerdings auf einem anderen Niveau. „Mit COVGER messe ich im Grundsatz das Interesse der Menschen an COVID-19. Aus diesem Interesse oder aus der Tatsache, dass die Person selbst erkrankt, resultieren die Tweets und Suchanfragen, die dann mit der Software und künstlicher Intelligenz in Fallzahlen umgerechnet werden. Die Software kann daher auch zwischen Personen unterscheiden, die sich z.B. lediglich nur für das Thema Corona interessieren und Personen die selbst erkrankt sind.“
Besonders stolz ist Philip Storz darauf, die von ihm entwickelt Software im Rahmen seiner Masterthesis an der Fakultät Informatik weiter genutzt wird. So ist die von ihm geschaffene Internetplattform COVGER auch nach dem Ende seines Studiums weiter über den Server der Hochschule Reutlingen online verfügbar. „Durch meine Arbeit konnte ich ein System implementieren, welches die aktuellen Infektionszahlen im Livemodus vorhersagen kann. Dieses läuft auch in Zukunft automatisiert weiter und grundsätzlich wäre es sogar möglich es weiter zu entwickeln und eine Vorhersage von einigen Tagen zu realisieren, weil es eben nicht auf Testergebnissen basiert, sondern auf der Auswertung von kontinuierlichen digitalen Datenquellen wie Twitter und Google Trends.“
Und genau hier liegt auch der weitere Vorteil der Software. Mit dem System können die Ausbreitung und Entwicklung von Krankheiten verfolgt werden, ohne dass die Menschen getestet werden. Das war ja am Anfang der Corona-Pandemie der Fall, als die Testdaten Tage später vorlagen oder es wäre nutzbar in Ländern mit einer schlechteren medizinischen Infrastruktur und sicher auch preisweiter.
Die Daten zeigen aus Sicht von Philip Storz aber nicht nur die Entwicklung der Corona-Fallzahlen, sondern auch das öffentliche Interesse an dem Thema. Auffällig sei, dass mit dem Beginn des Ukrainekrieges das Interesse an Corona deutlich nachgelassen habe. Zum anderen wäre es auch möglich, den Erfolg von Informationskampagnen zu überprüfen, weil bestimmte Begriffe auf Google nicht mehr nachgefragt werden, weil sie inzwischen für jeden verständlich sind.
Wie die Analysen und Ergebnisse von COVGER genutzt werden können, davon können sich Nutzer auf der Internetpräsenz von COVGER selbst überzeugen. Das von Philip Storz entwickelte System ermöglicht eine individuelle Auswahl der Parameter, die bei der Aufwertung genutzt werden. COVGER wird daher auch weiterhin von der Fakultät Informatik betrieben. Die Nutzung ist kostenfrei und es sind keine speziellen Zugangsdaten erforderlich.
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