TY  - THES
A1  - Haug, Lukas
T1  - Dynamisch-kernspintomographische Definition der Flexions-Extensionsachse des Kniegelenks
T1  - Dynamic magnetic resonance imaged definition of the axis about the knee flexes and extends
N2  - Es sollte eine dynamische MRT Methode entwickelt werden, welche die Berechnung und Darstellung einer Achse einer komplexen Bewegung ermöglicht. Dabei war die eigens auferlegte Definition von „Dynamik“, dass ein kompletter Bewegungsablauf als dreidimensionaler Datensatz im Zeitverlauf erfasst und ausgewertet werden soll (4 Dimensionen).
Diese Methode sollte auf die komplexe Bewegung des Kniegelenks angewendet werden und mit einem Knie-Modell verglichen werden.
Schlussendlich sollte die Flexion-Extensionsbewegung als vereinfacht monoaxial verifiziert werden.
Für diese Ziele wurden folgende Schritte durchgeführt: 
Es wurden zunächst 10 Kadaver-Knie präpariert und hierbei u.a. kontrastmittelhaltige Kugeln als Tracker eingebracht. Die Knie wurden dann im Rahmen des Versuchsaufbaus in einer speziellen, pneumatischen Bewegungsschiene befestigt, welche dann automatisiert eine passive Bewegung vollzog. Diese wurde mit einer dynamischen MRT Methode festgehalten. Der entstandene 4D-Datensatz wurde eingelesen und die Kugelpositionen ausgewertet. Die Koordinaten der Positionen dienten dann als Grundlage für spezielle mathematische Algorithmen, welche die Flexion-Extensionsachse und ggf. die Innen- und Außenrotationsachse berechneten und schließlich eine graphische Darstellung ermöglichten. Zur Überprüfung wurde zudem ein Knie-Modell herangezogen und von diesem die gleichen Berechnungen durchgeführt.
N2  - A dynamic MRI method should be developed which allowed the calculation and presentation of the axis of a complex motion. The specially imposed definition of "dynamics" was that a complete sequence of movement should be recorded and evaluated over time as a three-dimensional data set (4 dimensions).
This method should be applied to the complex movement of the knee joint and compared with a knee model.
Finally, the flexion extension movement should be verified as simplified monoaxially.
The following steps have been performed:
First, 10 cadaver knees were prepared and were, among other steps, provided with contrast media filled spheres as tracker. The knees were then mounted in a special pneumatic movement device as part of the experimental set-up, which then automatically performed a passive movement. This was recorded using a dynamic MRI method. The resulting 4D data set was read in and the positions of the spheres were evaluated. The coordinates of the positions then served as a basis for special mathematical algorithms, which calculated the flexion extension axis and, depending on the algorithm, the inner and outer rotational axis and finally allowed a graphical presentation. For verification, the same calculations were performed with a knee model.
KW  - Kniegelenk
KW  - Kernspintomografie
KW  - dynamische MRT
KW  - knee joint
KW  - dynamic magnetic resonance imaging
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-179799
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Bassler, Miriam C.
A1  - Knoblich, Mona
A1  - Gerhard-Hartmann, Elena
A1  - Mukherjee, Ashutosh
A1  - Youssef, Almoatazbellah
A1  - Hagen, Rudolf
A1  - Haug, Lukas
A1  - Goncalves, Miguel
A1  - Scherzad, Agmal
A1  - Stöth, Manuel
A1  - Ostertag, Edwin
A1  - Steinke, Maria
A1  - Brecht, Marc
A1  - Hackenberg, Stephan
A1  - Meyer, Till Jasper
T1  - Differentiation of salivary gland and salivary gland tumor tissue via Raman imaging combined with multivariate data analysis
JF  - Diagnostics
N2  - Salivary gland tumors (SGTs) are a relevant, highly diverse subgroup of head and neck tumors whose entity determination can be difficult. Confocal Raman imaging in combination with multivariate data analysis may possibly support their correct classification. For the analysis of the translational potential of Raman imaging in SGT determination, a multi-stage evaluation process is necessary. By measuring a sample set of Warthin tumor, pleomorphic adenoma and non-tumor salivary gland tissue, Raman data were obtained and a thorough Raman band analysis was performed. This evaluation revealed highly overlapping Raman patterns with only minor spectral differences. Consequently, a principal component analysis (PCA) was calculated and further combined with a discriminant analysis (DA) to enable the best possible distinction. The PCA-DA model was characterized by accuracy, sensitivity, selectivity and precision values above 90% and validated by predicting model-unknown Raman spectra, of which 93% were classified correctly. Thus, we state our PCA-DA to be suitable for parotid tumor and non-salivary salivary gland tissue discrimination and prediction. For evaluation of the translational potential, further validation steps are necessary.
KW  - salivary gland tumor
KW  - confocal Raman imaging
KW  - principal component analysis
KW  - discriminant analysis
KW  - multivariate data analysis
KW  - molecular diagnostics
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-355558
SN  - 2075-4418
VL  - 14
IS  - 1
ER  -