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This paper describes the estimation of the body weight of a person in front of an RGB-D camera. A survey of different methods for body weight estimation based on depth sensors is given. First, an estimation of people standing in front of a camera is presented. Second, an approach based on a stream of depth images is used to obtain the body weight of a person walking towards a sensor. The algorithm first extracts features from a point cloud and forwards them to an artificial neural network (ANN) to obtain an estimation of body weight. Besides the algorithm for the estimation, this paper further presents an open-access dataset based on measurements from a trauma room in a hospital as well as data from visitors of a public event. In total, the dataset contains 439 measurements. The article illustrates the efficiency of the approach with experiments with persons lying down in a hospital, standing persons, and walking persons. Applicable scenarios for the presented algorithm are body weight-related dosing of emergency patients.
Der Schlaganfall ist eine Krankheit mit großer Bedeutung, sowohl für die Betroffenen wie auch unter volkswirtschaftlichen Gesichtspunkten. In der Erforschung neuer und besserer Therapiemethoden für den ischämischen Schlaganfall ist ein gutes in-vitro-Modell der Blut-Hirn-Schranke unerlässlich, da ein Teil der Schädigung des ZNS durch einen Zusammenbruch dieser Barriere verursacht wird.
Die hCMEC/D3-Zelllinie stellt ein solches Modell dar; mit steigender Dauer der ischämischen Stoffwechsellage zeigt sich eine Erhöhung der LDH-Konzentration als Marker für das Absterben der Zellen sowie ein Rückgang der Zellvitalität. Zudem lässt sich eine Entzündungsreaktion mit Anstieg der Marker TNF-Alpha und VEGF, sowie tendenziell auch von Interleukin 6 und Interleukin 8 beobachten, welche auch auf eine Barriereschwächung hindeutet. Aus vorherigen Versuchen bekannte Tight junctions-Proteine wie Claudin 1 und Occludin waren in D3-Zellen unter ischämischen Bedingungen nicht verändert, Claudin 5 war in der PCR vermindert exprimiert. Die für die Barriereschwächung verantwortlichen Strukturproteine müssen durch weitere Versuche identifiziert werden. Eine mögliche Erhöhung der Expression des Transkriptionsfaktors ZO-1 könnte unter diesen Bedingungen einen Mechanismus der Barriereschwächung darstellen.
Die Expression des Glukokortikoidrezeptors war in Monokultur-Versuchen mit D3-Zellen nach Ischämie erniedrigt. Dies stellt eine Gemeinsamkeit mit Versuchen mit Zelllinien tierischen Ursprungs dar; in diesen zeigten die Zellen durch Degradation des Glukokortikoidrezeptors ein fehlendes Ansprechen auf eine Glukokortikoid-Behandlung. In der Cokultur der D3-Zellen mit Gliomzellen der C6-Zelllinie zeigte sich jedoch eine Erhöhung der GR-Expression. Eine Cokultur kann den komplexen Aufbau der Blut-Hirn-Schranke, mit Beteiligung mehrerer Zelltypen, besser darstellen als Versuche mit nur einer Zelllinie. Die Erhöhung der GR-Expression in diesem humanen in-vitro-Modell der Blut-Hirn-Schranke steht im Gegensatz zu den in-vitro-Versuchen mit anderen Zelllinien. Dies könnte eine mögliche Erklärung liefern, warum die Erkenntnisse aus diesen Versuchen bisher nicht zu einer Verbesserung der Evidenz der Glukokortikoid-Therapie beim ischämischen Schlaganfall beigetragen haben. Zudem zeigt die Fluoreszenzfärbung von D3-Zellen, dass diese auch unter Ischämie auf Glukokortikoide reagieren.
Die Rolle von Chronophin bei Schlaganfall-induziertem Funktionsverlust der Blut-Hirn-Schranke
(2018)
Der ischämische Schlaganfall ist mit einer jährlichen Inzidenz von 200/100 000 Einwohnern die häufigste Gefäßerkrankung in Deutschland. Atherothrombose, arterielle Hypertonie und Embolien unterschiedlichen Ursprungs sind die wesentlichen Ursachen des ischämischen Schlaganfalls. Die neurologischen Defizite nach einem Schlaganfall resultieren aus einem gestörten zerebralen Blutfluss und somit einer insuffizienten Sauerstoffversorgung. Zusätzlich ist die Ödembildung, welche von einer gesteigerten Permeabilität der Blut-Hirn-Schranke verursacht wird, am neuronalen Zelltod beteiligt.
Chronophin ist eine Aktinzytoskelett-regulierende Serin-Phosphatase. In einem ischämischen Schlaganfall-Modell konnte im Rahmen dieser Arbeit gezeigt werden, dass der globale Verlust von Chronophin zu einer vermehrten Ödembildung und einem aggravierten neurologischen Zustand der Mäuse im Vergleich zu wildtypischen Kontrollen führte. Hirnlysate von wildtypischen Mäusen zeigten verringerte Chronophin-Level in der vom Schlaganfall betroffenen Hemisphäre. Jedoch konnten initiale immunhistochemische und zellbiologische Untersuchungen weder Chronophin-abhängige Veränderungen der Blut-Hirn-Schranke feststellen noch einen zerebralen Zelltyp identifizieren, der für den schützenden Effekt von Chronophin verantwortlich ist.
Diese Ergebnisse weisen auf einen komplexen, vielzelligen Mechanismus hin, dem die schützende Rolle von Chronophin im ischämischen Schlaganfall unterliegt. Die Entschlüsselung dieses Mechanismus ist Aufgabe künftiger Untersuchungen.
Even as medical data sets become more publicly accessible, most are restricted to specific medical conditions. Thus, data collection for machine learning approaches remains challenging, and synthetic data augmentation, such as generative adversarial networks (GAN), may overcome this hurdle. In the present quality control study, deep convolutional GAN (DCGAN)-based human brain magnetic resonance (MR) images were validated by blinded radiologists. In total, 96 T1-weighted brain images from 30 healthy individuals and 33 patients with cerebrovascular accident were included. A training data set was generated from the T1-weighted images and DCGAN was applied to generate additional artificial brain images. The likelihood that images were DCGAN-created versus acquired was evaluated by 5 radiologists (2 neuroradiologists [NRs], vs 3 non-neuroradiologists [NNRs]) in a binary fashion to identify real vs created images. Images were selected randomly from the data set (variation of created images, 40%-60%). None of the investigated images was rated as unknown. Of the created images, the NRs rated 45% and 71% as real magnetic resonance imaging images (NNRs, 24%, 40%, and 44%). In contradistinction, 44% and 70% of the real images were rated as generated images by NRs (NNRs, 10%, 17%, and 27%). The accuracy for the NRs was 0.55 and 0.30 (NNRs, 0.83, 0.72, and 0.64). DCGAN-created brain MR images are similar enough to acquired MR images so as to be indistinguishable in some cases. Such an artificial intelligence algorithm may contribute to synthetic data augmentation for "data-hungry" technologies, such as supervised machine learning approaches, in various clinical applications.
Background
The impact of risk factors on poor outcome after ischemic stroke is well known, but estimating the amount of poor outcome attributable to single factors is challenging in presence of multimorbidity. We aim to compare population attributable risk estimates obtained from different statistical approaches regarding their consistency. We use a real-life data set from the PROSCIS study to identify predictors for mortality and functional impairment one year after first-ever ischemic stroke and quantify their contribution to poor outcome using population attributable risks.
Methods
The PROSpective Cohort with Incident Stroke (PROSCIS) is a prospective observational hospital-based cohort study of patients after first-ever stroke conducted independently in Berlin (PROSCIS-B) and Munich (PROSCIS-M). The association of baseline factors with poor outcome one year after stroke in PROSCIS-B was analysed using multiple logistic regression analysis and population attributable risks were calculated, which were estimated using sequential population attributable risk based on a multiple generalized additive regression model, doubly robust estimation, as well as using average sequential population attributable risk. Findings were reproduced in an independent validation sample from PROSCIS-M.
Results
Out of 507 patients with available outcome information after 12 months in PROSCIS-B, 20.5% suffered from poor outcome. Factors associated with poor outcome were age, pre-stroke physical disability, stroke severity (NIHSS), education, and diabetes mellitus. The order of risk factors ranked by magnitudes of population attributable risk was almost similar for all methods, but population attributable risk estimates varied markedly between the methods. In PROSCIS-M, incidence of poor outcome and distribution of baseline parameters were comparable. The multiple logistic regression model could be reproduced for all predictors, except pre-stroke physical disability. Similar to PROSCIS-B, the order of risk factors ranked by magnitudes of population attributable risk was almost similar for all methods, but magnitudes of population attributable risk differed markedly between the methods.
Conclusions
Ranking of risk factors by population impact is not affected by the different statistical approaches. Thus, for a rational decision on which risk factor to target in disease interventions, population attributable risk is a supportive tool. However, population attributable risk estimates are difficult to interpret and are not comparable when they origin from studies applying different methodology. The predictors for poor outcome identified in PROSCIS-B have a relevant impact on mortality and functional impairment one year after first-ever ischemic stroke.