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In Deutschland werden viele verschiedene Maßnahmen zur medizinischen Rehabilitation nach Verletzungen angewandt. Aufgrund des hohen Bedarfs an solchen Maßnahmen sind insbesondere neue therapeutische Ansätze stets interessant für die Akteure im Gesundheitswesen. Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, das neue Behandlungskonzept Baro-Trainer im Weichteilmanagement am Heinrich-Braun-Klinikum (HBK) Zwickau auf seine Wirksamkeit zu untersuchen und zu evaluieren. Der Baro-Trainer ist ein Gerät der Firma Hypoxi® und stellt eine Kombination aus Fahrradergometer und Wechseldruckkammer dar. Es wurde vermutet, dass der Einsatz dieses Gerätes zur Rehabilitation die Wundheilung durch einen verbesserten Regenerationsstoffwechsel fördert und das Abschwellen der geschädigten Strukturen unterstützt. Für die Untersuchung wurden zehn Patienten mit Weichteilverletzungen an den unteren Extremitäten untersucht. Zur Untersuchung dienen drei verschiedene Methoden bzw. Messysteme: die wöchentliche Umfangsmessung der unteren Extremitäten und wöchentliche Kameraaufnahmen mit einer Hyperspektralkamera als Kernbestandteile, sowie ergänzende Messungen des vegetativen Nervensystems durch Ermittlung der Herzratenvariabilität im Abstand von etwa zwei Wochen. Im Rahmen dieser Anwendungsbeobachtung wurden die jeweiligen Ergebnisse der Patientenuntersuchungen miteinander verglichen bzw. ausgewertet. Auf Basis dieser Erkenntnisse konnte folglich ein Gesamturteil zu dem neuen Behandlungskonzept gefällt werden: Die Behandlung mit dem Baro-Trainer war bei allen Patienten erfolgreich und die anfänglichen Vermutungen wurden bestätigt. Es gibt jedoch Unterschiede in Bezug auf die Wirksamkeit bei der Förderung der Wundheilung zwischen Rauchern und Nichtrauchern, was Raum für weitere Untersuchungen bietet. Das Therapiekonzept wird aufgrund der positiven Ergebnisse am HBK fortgesetzt und die Behandlung soll ausgeweitet werden. Die vorliegende Arbeit kann hierbei als Grundlage für künftige Untersuchungen mit größeren Patientengruppen, beispielsweise im Rahmen einer Studie mit einer Vergleichsgruppe ohne Baro-Trainerbehandlung, dienen.

With the changing demographics of the population, the proportion of the elderly population is steadily increasing, leading to growing concerns about health issues in the elderly. As the proportion of elderly people increases, the incidence of ankle fractures is expected to rise. This study provides an in-depth analysis of a novel approach to the treatment of ankle fractures in the elderly. Traditional surgical treatments may not meet the needs of older patients due to their poorer bone quality and slower recovery rates. To address this problem, a new minimally invasive surgical approach has been introduced using specially designed implants called IntraOS screws to stabilize ankle fractures. This study analyzes postoperative complications and the recovery status of existing cases and evaluates postoperative radiographs. Based on existing data, a thorough analysis of implant selection will be conducted, and the need for new implant sizes will be discussed. The results of this study are expected to provide new insights and methods for the treatment and rehabilitation of ankle fractures in elderly patients, potentially improving success rates.

Für die Behandlung der Parkinson-Krankheit wird die Methode der Tiefen Hirnstimulation immer häufiger verwendet. Dafür muss der Zugangsweg der Elektroden für den Eingriff unter Berücksichtigung von Risikobereichen festgelegt werden. Die Segmentierung und Darstellung dieser Risikobereiche ist ein Hauptbestandteil der präoperativen Planung. Für die Westsächsische Hochschule Zwickau wird ein Demonstrator für die Darstellung dieser Risikobereiche in virtueller Realität entwickelt. Dieser benötigt Segmentierungen von Blutgefäßen aus MRT-Bildsequenzen als Eingabedaten. In dieser Arbeit wird eine Pipeline geplant und entwickelt, welche Blutgefäße aus MRT-Bildsequenzen segmentieren kann und die Resultate dem Demonstrator zur Verfügung stellt. Hierfür wurde eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt, auf deren Basis die Anforderungen der Pipeline festgelegt wurden. Entsprechend der Anforderungen wurden die Verfahren UNet, BRAVE-Net, VMTK und Vesselness-Filter getestet und mit Metriken verglichen. Aus den daraus gewonnen Erkenntnissen wurde eine funktionsfähige Pipeline mit einem Convolutional Neural Network auf Basis der UNet-Architektur entwickelt und eine alternative Pipeline für die Verwendung von Vesselness-Filtern demonstriert.

In dieser Bachelorarbeit steht die Anwendung von Reinforcement Learning zur Heizungsregulation im Fokus. Das Hauptziel besteht darin, sowohl den Komfort als auch den Energieverbrauch zu optimieren. Die Methodik umfasst das Training von Richtlinien mithilfe von Deep Q-Networks, die neuronale Netze zur Approximation der Q-Funktion verwenden. Diese Q-Funktionen bestimmen die Richtlinien für verschiedene Agenten, wobei eine Vielzahl von Hyperparametern, wie Anzahl der Trainingsiterationen und Batchgröße, variiert wird. Die Auswertung erfolgt unabhängig vom Training, bei dem die Agenten in jeder Situation Aktionen aufgrund ihrer Richtlinien auswählen. Die Belohnungen werden anhand der Situation und der Folgesituation berechnet und anschließend mit historischen Daten verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Agenten in Bezug auf den Komfort schlechtere Belohnungen erzielen, während sie im Hinblick auf den Energieverbrauch ähnliche Ergebnisse erzielen. Insgesamt sind die Agenten jedoch im Vergleich zu den historischen Daten insgesamt weniger erfolgreich. Die Interpretation der Ergebnisse legt nahe, dass die Agenten in gleichen Ausgangssituationen und bei gleicher Aktionsauswahl im Vergleich zu historischen Daten unterbewertet werden. Dies eröffnet den Ausblick, den Evaluationsprozess genauer zu überprüfen und zu optimieren, um die Leistung der Agenten zu steigern. Diese Bachelorarbeit trägt zur Erforschung der Anwendung von Reinforcement Learning in der Heizungsregulation bei und identifiziert Möglichkeiten zur zukünftigen Verbesserung der Komfort- und Energieeffizienz.