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Projektinformation zum Vorhaben: Multimodales FISH-PACS des Verbundprojekts: Therapy success against microbes - assessment by photonics (TEAM)
Full text link_Projektziele:_ Die infektiöse Endokarditis (IE) ist eine lebensbedrohliche Biofilminfektion des Endokards einschließlich der Herzklappen. Sie ist trotz therapeutischer Fortschritte eine Erkrankung mit hoher Morbidität und Letalität. Ziel des Projektes ist es die FISH-Methodik als ‚Biofilm-Classifier‘ zu nutzen, um personalisiert und gezielt Antibiotikatherapie zu steuern. Dabei sollen Schweregrad und Therapie-Effekt bei Infektionen direkt am klinischen Material analysiert werden.
_Projektinhalte:_ Der Biofilm-Classifier besteht aus folgenden Komponenten:
1. Innovative PNA-FISH Sonden für höhere Sensitivität und Aktivitätsmessungen,
2. automatisierte Bildaufnahme,
3. intelligentes Bilddaten-Archiv, und
4. Objektives Biofilm-Staging mit Hilfe von künstlicher Intelligenz.
In einer klinischen Studie wurden die annotierten Bilddaten mit den klinischen Daten und der Antibiotikatherapie korreliert. In Konsequenz werden auf Basis des Biofilm-Classifiers ein Scoring, eine Risikostratifizierung der Patienten und innovative therapeutische Algorithmen möglich. Die folgende Abbildung zeigt den Ablauf von Herzklappenuntersuchungen von der Herzklappe bis zur Klassifikation am Ende des Prozesses. Abb. 1. Ablauf einer Herzklappenuntersuchung vom Probeneingang bis zur Klassifikation am Ende des Prozesses, die eine Therapie-Entscheidung unterstützt.
Das Teilvorhaben Multimodales FISH-PACS ist Teil der dritten Säule: Biofilm-Classifier und widmete sich der Kommunikation, Speicherung, Anzeige und Analyse der FISH-Bilder, die im Laufe der Prozesskette erzeugt werden. Aber nicht nur mikroskopische Bilder werden hier verarbeitet, sondern auch makroskopische Aufnahmen von den entnommenen Proben (in-situ, Probeneingang) können ebenfalls in das System integriert werden. Alle zu einer Probe gehörenden Bilder und die dazugehörigen Metadaten werden im Multimodalen FISH-PACS gespeichert und können mit Bezug zueinander verknüpft und dargestellt werden. Das Ziel wurde durch die Konzeption eines multimodalen PACS-Ansatzes angegangen. Die Beziehungen der zu einer Probe gehörenden Bilddaten werden als ein Meta-Objekt zusammengehalten. Dem Anwender kann zwischen den Inhalten des Meta-Objektes navigieren und Bezüge zwischen den multimodalen Bildobjekten herstellen. Dieses Teilvorhaben ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Gesamtsystems, da es alle Daten der Untersuchungen zusammenhält.
_Ergebnisse:_ Der in Abb. 2 skizzierte Workflow wurde im Projekt erfolgreich umgesetzt. Dies wurde durch die Zusammenarbeit mit allen Projektpartnern erreicht. Abb. 2. Der im Projekt definierte und umgesetzte Workflow
_Nutzen bzw. Anwendungsmöglichkeiten der Ergebnisse:_ Die entwickelten Konzepte und Demonstratoren sollen nach Abschluss des Projektes in ein Medizinprodukt FISH-PACS weiterentwickelt werden, das gezielt an naturwissenschaftliche Labore verkauft werden kann, die ebenfalls die FISH-Technologie einsetzen. Die Ergebnisse und Entwicklungen sind nicht auf mikrobiologische Anwendungsfälle begrenzt, sondern können beispielsweise auch in Fachbereichen wie der Virologie oder der Pathologie genutzt werden
Abschlussbericht
Full text linkZiel des Verbundprojekts autoAAT war die Entwicklung eines KI-basierten Systems zur automatisierten Auswertung von Spontansprachinterviews im Rahmen des
Aachener Aphasie-Tests (AAT).
Der AAT ist ein etabliertes diagnostisches Instrument zur Beurteilung sprachlicher Beeinträchtigungen bei Personen mit Aphasie. Die Auswertung der Testergebnisse erfolgt bislang manuell durch geschultes Fachpersonal – ein zeitaufwendiger, subjektiver und potenziell fehleranfälliger Prozess.
Vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels im Gesundheitswesen und des wachsenden Bedarfs an standardisierten, digitalen Diagnosetools verfolgte das
Projekt das Ziel, mithilfe moderner Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und Sprachtechnologie eine automatisierte, objektive und skalierbare Auswertungslösung zu entwickeln. Dadurch sollen Effizienz und Qualität der klinischen Diagnostik signifikant verbessert und gleichzeitig das medizinische Personal entlastet werden
PhysioAI: Bewertung und Übersetzung multimodaler Messinstrumente physischer Aktivität mittels Künstlicher Intelligenz zur Behandlung von Arthrose - PhysioAI; Teilvorhaben: Uni Hamburg
Full text linkim Verbundprojekt "Programmierbare Materialien mit optimaler Stoßdämpfung nach dem Vorbild menschlicher Bandscheiben (ProBand)"
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Sachbericht zum Vorhaben
Full text linkIm EXASIM-Projekt wurden Methoden zur effizienten Nutzung moderner Hochleistungsrechner mit GPU-Beschleunigern für industrielle CFD-Simulationen entwickelt und untersucht. Der Schwerpunkt lag auf der Beschleunigung bestehender OpenFOAM-basierter Simulationsworkflows durch die Auslagerung rechenintensiver Komponenten auf GPUs. Hierzu wurde der OpenFOAM-Ginkgo-Layer (OGL) entwickelt, der eine Kopplung zwischen OpenFOAM und der linearen Algebra-Bibliothek Ginkgo bereitstellt und somit den Einsatz skalierbarer Krylov-Unterraumverfahren auf heterogenen CPU/GPU-Systemen ermöglicht. Zur Reduktion von Datenübertragungen zwischen CPU Speicher und GPU wurden persistente Datenstrukturen, Repartitionierungsverfahren sowie optimierte Abbruchkriterien implementiert. Die Ergebnisse zeigen signifikante Leistungssteigerungen für typische CFD-Testfälle, wobei insbesondere bei solverdominierten Simulationen deutliche Beschleunigungen erreicht werden konnten. Da sich in vielen industriellen Anwendungen die Matrixassemblierung als neuer Flaschenhals erwies, wurde zusätzlich mit der NeoN-Bibliothek ein Ansatz zur GPU-basierten Assemblierung von Finite-Volumen-Operatoren entwickelt. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass hybride Offloading-Strategien einen praktikablen Weg zur Nutzung moderner HPC-Systeme für großskalige CFD-Simulationen darstellen und eine wichtige Grundlage für zukünftige exascale-fähige Strömungssolver bilden
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
Full text linkEine Erhöhung der Effizienz von flexiblen Solarmodulen kann durch innen liegende lichtführende Strukturen auf einer Frontschutzfolie erreicht werden. Sowohl durch Reflexion als auch durch Diffraktion kann die Lichtführung so beeinflusst werden, dass Effizienzsteigerungen bis 5 % erreichbar sind. Durch Einsatz hochbrechender Beschichtungen sind Strukturen um 2 µm erreichbar, die eine diffraktive Nutzung der Lichteinstrahlung ermöglichen