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In dieser Arbeit werden verschiedene Visualisierungsmethoden aus der Fachliteratur untersucht, um die besten Ansätze für die Darstellung und Analyse von Bewegungsdaten aus Hüftoperationen zu identifizieren. Basierend auf Daten, die mit Motion-Capture-Systemen aufgenommen wurden, werden zehn objektive Bewertungskriterien definiert, um die Übereinstimmung der Methoden mit den Anforderungen zu beurteilen. Ziel ist es, eine Methode zu finden, die sowohl die Anforderungen an die Visualisierung erfüllt als auch eine präzise Bewegungsanalyse ermöglicht. Die Bewertung der Visualisierungsmethoden erfolgt anhand eines Farbschemas: Grün steht für höchste Eignung, Orange für mittlere Eignung und Rot für geringste Eignung. Die Farbverteilungen werden mit Hilfe der Bewertungsmatrix, die die Erfüllung der Anforderungen visualisiert, analysiert. Das Ergebnis sind Diagramme und Ranglisten, die die Eignung der verschiedenen Methoden verdeutlichen. Die Methode „3D-Computermodell RT-MHV“ zeigt die beste Übereinstimmung mit den definierten Standards und wird als geeignetste Visualisierungsmethode identifiziert. Im Laufe der Arbeiten werden jedoch auch Einschränkungen deutlich. Dazu gehören die begrenzte Verfügbarkeit von detaillierten Beschreibungen der Methoden in der Fachliteratur sowie Herausforderungen bei der Definition und Bewertung der Standards. Für die Zukunft wird vorgeschlagen: Aufbau einer standardisierten Datenbank und Entwicklung integrierter Visualisierungsmethoden.

Hintergrund - Endometriose ist eine chronische gynäkologische Erkrankung, die Frauen im gebärfähigen Alter betrifft und mit erheblichen Schmerzen, Unfruchtbarkeit und Einschränkungen der Lebensqualität einhergeht. Obwohl die Prävalenz bei 8–15 % liegt, dauert es durchschnittlich mehr als 10 Jahre, bis eine Diagnose gestellt wird. Neben physischen Auswirkungen leiden betroffene Frauen unter psychischen Belastungen sozialer Isolation sowie unter beruflichen Einschränkungen. Forschungsfrage und Zielsetzung - Die Arbeit zielt darauf ab, die vielfältigen Herausforderungen zu betrachten, die mit Endometriose einhergehen, und potenzielle Maßnahmen zur Verbesserung der Lebensqualität der Betroffenen zu identifizieren. Die zentrale Forschungsfrage lautet: Welche psychischen, sozialen und diagnostischen Herausforderungen erleben Frauen mit Endometriose in Deutschland, und wie beeinflussen diese ihre Lebensqualität sowie ihre psychische Gesundheit? Methodik - Zur Erfassung der Erfahrungen und Herausforderungen wurden qualitative Interviews mit sechs Frauen durchgeführt, die an Endometriose leiden. Die Datenerhebung erfolgte durch teilstrukturierte Interviews. Die Interviews wurden transkribiert und durch eine zusammenfassende Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet. Die Kategorien für die Analyse wurden sowohl induktiv, teils deduktiv aus der Literatur entwickelt. Ergebnisse - Die Ergebnisse zeigen, dass Betroffene unter erheblichen Verzögerungen bei der Diagnose leiden, was häufig mit Fehldiagnosen und einer langen Phase unbehandelter Symptome einhergeht. Diese diagnostische Herausforderung verstärkt psychische Belastungen. Darüber hinaus wurden soziale Isolation, Unverständnis des Umfelds und berufliche Einschränkungen als zentrale Probleme genannt. Die vielfältigen Herausforderungen, die Frauen durch die Endometriose erleben, nehmen somit Einfluss in verschiedenen Bereichen auf die Lebensqualität der betroffenen Frauen. Diskussion und Fazit - Die Ergebnisse zeigen, dass Endometriose das Leben der Betroffenen in nahezu allen Bereichen erheblich beeinträchtigt. Verbesserte diagnostische Verfahren, umfassende Therapieansätze und ein stärkeres gesellschaftliches Bewusstsein sind wesentliche Schritte, um die Lebensqualität von Frauen mit Endometriose zu erhöhen und ihre psychischen und sozialen Belastungen zu reduzieren.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Integration von Mechanismen in eine bestehende Jenkins-Pipeline zur kontinuierlichen Softwareentwicklung. Diese Mechanismen sollen für genutzte Drittanbieter-Komponenten, insbesondere Free and Open-Source Software (FOSS), folgende Funktionen bereitstellen: Die FOSS-Lizenzen sollten mithilfe des Nexus Repository Managers gegen eine Whitelist und gegebenenfalls eine Blacklist überprüft werden, um sowohl akzeptierte als auch nicht akzeptierte Lizenzen explizit zu identifizieren. Außerdem sollten bekannte Sicherheitslücken (CVEs) der genutzten Versionen überprüft werden, indem geeignete Scanning-Tools in die Jenkins-Pipeline integriert werden. Es soll eine Methode zur effektiven Handhabung und Aktualisierung verschiedener Versionen von Drittanbieter-Komponenten entwickelt werden. Außerdem wird ein Konzept zur Dokumentation und zum Reporting der Ergebnisse aus den Lizenz- und Sicherheitsüberprüfungen erarbeitet. Das Ziel ist eine kontinuierliche Compliance und Sicherheit der Softwareprodukte. In der Arbeit werden die verschiedenen Tools beschrieben, die im Laufe der Arbeit evaluiert wurden, sowie Probleme und deren Lösungen. Dies umfasst die Erarbeitung eines PoC und Ideen zur Lösung von Probleme

Die LuCI (Lightweight Configuration Interface) ist ein leistungsfähiges Framework fur die Entwicklung webbasierter Benutzeroberflächen fur Netzwerkgeräte, auf denen OpenWrt, eine beliebte Open-Source-Firmware fur eingebettete Systeme, läuft. Diese Arbeit präsentiert den Entwurf und die Implementierung einer einfuhrenden Dokumentation, die Entwicklern das Verständnis und die Nutzung der LuCI JavaScript API erleichtern soll. Parallel zur Dokumentation wurde eine illustrative Beispielanwendung entwickelt, um die praktische Nutzung der LuCI-API zu demonstrieren. Die Beispielanwendung befasst sich mit einer häufigen Verwendung der Framework-Funktionalität und zeigt, wie man mit der JavaScript-API von LuCI interagiert, um eine benutzerfreundliche Webschnittstelle fur die Konfiguration auf ¨OpenWrt-Geräten zu erstellen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Verwendung wesentlicher LuCI-Komponenten, wie form, view, rpc, um eine ansprechende und intuitive Benutzererfahrung zu schaffen. Diese Arbeit soll als wertvolle Ressource fur Entwickler dienen, die die Möglichkeiten der LuCI JavaScript API effektiv nutzen wollen. Durch die Bereitstellung einer klaren Dokumentation und eines praktischen Beispiels wird es Entwicklern ermöglicht, ihren Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Das Glioblastom (GBM) ist einer der bösartigsten Hirntumore mit einer geringen Überlebensrate (<2 Jahre), bei dem bisher keine vollständige Heilung und Therapie möglich ist. Die WHO-Klassifikation der Tumoren des zentralen Nervensystems von 2016 unterteilt das Glioblastom in IDH1-Wildtyp (IDH1wt) und IDH1-mutierte (IDH1mut) Glioblastome. Das Vorhandensein einer IDH1-Mutation führt zu besseren klinischen Ergebnissen bei GBM-Patienten, einschließlich längerer Überlebenszeiten und einer besseren Ansprechen auf die Therapie. In dieser Arbeit wurde ein multiparametrische MRT-Bildgebung zur Bestimmung des IDH1-Mutationsstatus verwendet, die T2-gewichtete Aufnahme (T2w), kontrastmittelgestützer T1-gewichtete Bildgebung (T1w-Gd), sowie T2- und Ktrans-Mapping umfasst. Eine Versuchsgruppe von acht orthotopen Rattenmodellen wurde mit der gut charakterisierten humanen GBM-Zelllinie U-251 implantiert und am 7T Kleintier-MRT des Fraunhofer IZI gescannt. Das T2-Mapping wurde aus der MSME-Sequenz erstellt, während das Ktrans-Mapping mithilfe des Tofts-Modells aus der dynamischen kontrastverstärkten T1-gewichteten Bildsequenz (T1w-DCE) berechnet wurde, die mit der 2D-FLASH-Sequenz aufgenommen wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass das IDH1mut-GBM kleiner war und auf den T1w-Gd-Bildern eine geringere Kontrastmittelverstärkung aufwies als das IDH1wt-GBM. Auf den T2-Parameterkarten erschien das IDH1mut-GBM relativ homogen mit niedrigeren T2-Werten. Die Permeabilität der Blut-Hirn-Schranke wurde anhand der Ktrans-Werte in der T1w-DCE-Analyse bewertet. Die in dieser Arbeit erzielten Ktrans-Werte sind jedoch aufgrund einer unzureichenden Anpassung an das Tofts-Modell ungenau.