ePub (Univ. zu Lübeck)
Not a member yet
3401 research outputs found
Sort by
12 Monats Follow-up nach Pulmonalvenenisolation mit POLARx und Arctic front advanced pro Kryoballon Katheter
No full textEffekte des Rexinoids Bexaroten auf die Gliomstammzelllinie T1338-1 und Bedeutung von Mutationen in den Retinoid-X-Rezeptor-Isotypen α , β und γ
No full text
Sex differences in vaccine induced immunity and protection against Mycobacterium tuberculosis
No full textTuberkulose (TB), an der jährlich über eine Million Menschen sterben, betrifft in besonders
hohem Maße Männer. Obwohl das häufigere Auftreten von TB bei Männern aus
epidemiologischer Sicht seit langem bekannt ist, ist das mechanistische Verständnis dieser
Unterschiede relativ neu. Der einzige zugelassene TB-Impfstoff, Bacillus Calmette Guérin
(BCG), weist eine unzureichende Wirksamkeit auf, was die Entwicklung effektiverer Impfstoffe
erforderlich macht. Über Geschlechterunterschiede in der Wirksamkeit von BCG ist jedoch nur
wenig bekannt. In der vorliegenden Arbeit wurde erstmals die fehlende Wirksamkeit von BCG
speziell bei männlichen Tieren im C57BL/6-Mausmodell gezeigt. Zwei rekombinante BCG
Derivate (rBCG) - VPM1002 and BCGΔBCG1419c - konnten hingegen das Überleben nach einer
Mycobacterium tuberculosis (Mtb)-Infektion speziell bei männlichen Mäusen gegenüber der
BCG-Impfung signifikant verlängern und zeigten somit eine deutlich verbesserte Wirksamkeit.
Die Unterschiede in der Überlebensrate zwischen rBCG- und BCG-geimpften Männchen waren
dabei nicht auf ihre Fähigkeit zurückzuführen, die Anzahl der koloniebildenden Einheiten (KBE)
in der Lunge zu reduzieren. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass BCGΔBCG1419c, das als
Vertreter der beiden rBCGs verwendet wurde, 90 Tage nach der Impfung die CD8-T-Zell
Antworten im Vergleich zu BCG speziell bei männlichen Mäusen signifikant erhöht - eine
Eigenschaft, die eine signifikante positive Korrelation mit dem Überleben nach Mtb-Belastung
aufwies. Desweiteren wurden signifikante positive Korrelationen zwischen der CD4-T
Zellreaktion am Tag 28 nach der Impfung und der CD8-T-Zellreaktion am Tag 90 nach der
Impfung sowie zwischen der CD4-T- und der B-Zellreaktion am Tag 28 nach der Impfung
festgestellt. Die CD4-T-Zell-Antwort am Tag 28 nach der Impfung zeigte ebenfalls eine
signifikante Korrelation mit dem Überleben nach einer Mtb-Infektion. Schließlich zeigten sich
zwischen den Geschlechtern globale Unterschiede in den CD8-T-Zell Populationen in der Milz
28 Tage nach Impfung, wobei sich unabhängig vom Impfstoff spezifische Cluster zwischen
Weibchen und Männchen unterschieden. Zusammenfassend zeigt diese Studie eine
geschlechtsspezifisch fehlende Wirksamkeit von BCG bei männlichen C57BL/6-Mäusen, und
dass neuere rBCG-Derivate die Wirksamkeit bei Männchen signifikant verbessern. Die
zugrundeliegenden Unterschiede in der Immunantwort nach der Impfung, die mit der
Wirksamkeit des Impfstoffs korrelieren, sowie die Unterschiede in der Immunantwort nach der
Impfung zwischen den Geschlechtern wurden ermittelt. Die Aufklärung, wie
geschlechtsspezifische Unterschiede in den CD8-T-Zell-Antworten die Impfstoffwirksamkeit beeinflussen, sowie die mögliche Rolle von CD4-T-Zellen und B-Zellen für die
geschlechtsspezifische Entwicklung von verschiedenen CD8-T-Zell-Populationen, eröffnet
neue Wege für weiterführende Studien.Tuberculosis (TB), a disease killing over a million people per annum, shows a strong male
preponderance in disease development. Although increased male affliction for TB has long been
known from an epidemiological perspective, the mechanistic understanding of those
differences is relatively recent. The only approved vaccine for TB, Bacillus Calmette Guérin
(BCG), shows high variability in its protective efficacy – necessitating the development of
effective vaccine candidates. However, whether the male-biased susceptibility to TB also
applies to the efficacy of the BCG vaccine, has been scarcely explored. In the current study, a
male specific failure of BCG is demonstrated in the C57BL/6 mouse model. However, two
recombinant derivatives of BCG (rBCGs) - VPM1002 and BCGΔBCG1419c - were found to
ameliorate this male specific vulnerability of BCG by significantly improving survival rates in
males upon Mycobacterium tuberculosis (Mtb) challenge. The disparities in survival between
rBCGs and BCG vaccinated males were not attributable to their ability to reduce lung colony
forming units (CFUs). Further analysis revealed that BCGΔBCG1419c, used as a representative
of VPM1002 and BCGΔBCG1419c, significantly enhances CD8 T cell responses 90 days post
vaccination compared to BCG, specifically in males. This enhancement shows a strong positive
correlation with improved survival following Mtb challenge. In addition, significant positive
correlations were identified between the CD4 T cell response on day 28 post-vaccination and
the CD8 T cell response on day 90 post-vaccination, as well as between the CD4 T and B cell
responses on day 28 post-vaccination. The CD4 T cell response at day 28 post-vaccination also
showed a significant direct correlation with survival following Mtb challenge. Lastly, 28 days
post-vaccination, CD8 T cell populations in the spleen showed distinct global differences
between sexes, with specific clusters varying between males and females, independent of
vaccine type. In summary, the current study identified a male specific failure of BCG in the
C57BL/6 mouse model of TB and the ability of rBCGs to significantly improve the protective
efficacy specifically in males. The underlying differences in post-vaccine immune responses
that correlate with vaccine efficacy, as well as, those differences between sexes were
identified. Elucidating how sex-specific differences in CD8 T cell responses influence vaccine
efficacy, as well as the potential role of CD4 T cells and B cells in the sex-specific development
of different CD8 T cell populations open new avenues for future studies
Schwerpunkt: Patientenzufriedenheit in der Online-Terminplanung der Hochschulambulanz
No full textThe scientific work is embedded in the context of digitalization at the UKSH. The research question is: “How does appointment scheduling in the university outpatient clinic influence the satisfaction of patients and their relatives?”. As part of the work, baseline data on the influencing factors from appointment scheduling were determined, a basic questionnaire was developed and the digital data from the HIS relating to the outpatient stay was evaluated. These provide a valuable indication of how to improve the organization of waiting times for patients.
The developed questionnaire comprises 9 sections with 83 items and 1.119 questionnaires were evaluated. The questions were clustered into five groups; 1. patient satisfaction, 2. ways of scheduling, 3. waiting times, 4. relationship between appointment - waiting time - patient satisfaction and dependencies between patient satisfaction - personal characteristics.
One result is our own reliable specific items for assessing satisfaction with making appointments in an outpatient clinic with 6 satisfaction dimensions. The dimensions of “satisfaction with information & organization” and “satisfaction with personal contact” are suitable as predictors for “satisfaction with treatment” and “overall satisfaction with the outpatient clinic”. As a result, it should be noted that the quality of care should not only be measured by the quality of medical treatment, but must also meet the patient's needs for organization and information as well as personal contact.
The third result is an evaluation of 13.351 times to be analyzed in terms of process mining. Process mining is at the interface between process knowledge and data science. The following process times were calculated from the HIS: waiting time, patient waiting time, reserve waiting time, patient delay, treatment time and total length of stay. The measured delay was surprising at an average of 26 minutes for 42% of patients.
The study provides a differentiated picture of satisfaction with the appointment process with the outpatient clinic. The discussion was supplemented by the process times. It became clear that waiting times are of little importance. It is much more important to focus on the patient's delay.
As a result, it should be noted for the future of digitalization of appointment scheduling in outpatient clinics that the introduction of online appointment scheduling and the use of other digital channels will at best maintain patient satisfaction. The quality of care in the future should therefore focus more on the organizational and human needs of patients.Die wissenschaftliche Arbeit ist in den Kontext der Digitalisierung am UKSH eingebettet. Die Forschungsfrage lautet: „Wie beeinflusst die Terminplanung in der Hochschulambulanz die Zufriedenheit von Patienten bzw. deren Angehörigen?“. Im Rahmen der Arbeit wurden Baslinedaten zu den Einflussfaktoren aus der Terminplanung ermittelt, ein grundlegender Fragebogen entwickelt und die digitalen Daten aus dem KIS rund um den Ambulanzaufenthalt ausgewertet. Diese geben einen wertvollen Hinweis auf die Verbesserung im Rahmen der Organisation von Wartezeiten auf den Patienten.
Der entwickelte Fragebogen umfasst 9 Abschnitte mit 83 Items und 1.119 Fragebögen wurden ausgewertet. Die Fragestellungen wurden in fünf Gruppen geclustert; 1. Patientenzufriedenheit, 2. Wege der Terminierung, 3. Wartezeiten, 4. Zusammenhang zwischen Termin – Wartezeit – Patientenzufriedenheit und Abhängigkeiten zwischen Patientenzufriedenheit – Personenmerkmalen.
Ein Ergebnis sind eigene reliable spezifische Items zur Bewertung der Zufriedenheit mit der Terminvereinbarung in einer Ambulanz mit 6 Zufriedenheitsdimensionen. Die Dimensionen der „Zufriedenheit mit Information & Organisation“ sowie der „Zufriedenheit mit dem persönlichen Umgang“ sind als Prädiktoren für die „Zufriedenheit mit der Behandlung“ und die „Zufriedenheit insgesamt mit der Ambulanz“ geeignet sind. Als Ergebnis ist festzuhalten, dass die Versorgungsqualität nicht nur an der medizinischen Behandlungsqualität gemessen werden sollte, sondern ebenfalls die Bedürfnisse des Patienten nach Organisation und Information sowie persönlichem Umgang erfüllen muss.
Das dritte Ergebnis ist eine Auswertung von 13.351 auszuwertenden Zeiten im Sinne des Process Mining. Das Process Mining ist an der Schnittstelle zwischen Prozesswissen und Datenwissenschaft. Aus dem KIS konnten folgende Prozesszeiten berechnet werden; Wartezeit, Patientenwartezeit, Reservewartezeit, Verspätung Patient, Behandlungszeit und Gesamtaufenthaltszeit. Überraschend war die gemessene Verspätung mit durchschnittlich 26 min bei 42% der Patienten.
Die Arbeit gibt ein differenziertes Bild auf die Zufriedenheit mit der Terminvereinbarung mit der Ambulanz. Ergänzt werden konnte die Diskussion um die Prozesszeiten. Es wurde deutlich, dass die Wartezeiten geringe Bedeutung haben. Vielmehr gilt es, die Verspätung des Patienten in den Focus zu rücken.
Im Ergebnis ist für die Zukunft der Digitalisierung der Terminplanung in der Ambulanz zu beachten, dass die Einführung der Online-Terminplanung und Nutzung anderer digitaler Wege bestenfalls die Patientenzufriedenheit hält. Die Versorgungsqualität der Zukunft sollte sich daher stärker an den organisatorischen und menschlichen Bedürfnissen der Patienten ausrichten
Security analysis of confidential VMs on modern server architectures
No full textCloud-Computing hat das Datenmanagement und die IT-Praktiken für Organisationen und Einzelpersonen gleichermaßen durch seine unvergleichliche Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz transformiert.
Es bringt jedoch Datenschutzbedenken mit sich, da die Cloud-Anbieter auf alle verarbeiteten Daten zugreifen können.
Trusted Execution Environments (TEEs) sind eine mögliche Lösung für die Datenschutzbedenken.
Sie bieten eine neuartige Form der Isolation, die sogar den Infrastrukturbetreiber umfasst.
Angriffe von jedweder Software außerhalb der TEE werden durch neue Zugriffsbeschränkungen verhindert und physische Angriffe werden durch Speicherverschlüsselung verhindert.
Selbst das Betriebssystem oder der Hypervisor können diese Restriktionen nicht überwinden.
Mit Intel SGX, Intel TDX und AMD SEV-SNP bieten beide großen Hersteller von x86 CPUs TEEs auf ihren Server-CPUs an.
Diese Doktorarbeit untersucht, inwieweit die aktuelle TEE-Generation ihre Sicherheitsversprechen einhält.
Wir beginnen mit einer detaillierten Erklärung, wie SGX, TDX und SEV-SNP ihre Isolationsgarantien umsetzen.
Darauf aufbauend zeigen wir, dass der Trend deterministische Speicherverschlüsselung ohne Integrität oder Frische zu verwenden mehrere Schwächen aufweist.
Wir zeigen, dass das Überwachen von deterministischen Chiffretexten auf Veränderungen, Informationen über den Klartext preisgibt, und demonstrieren Angriffe auf SEV-SNP.
SGX und TDX verhindern eine einfache Ausnutzung solcher Angriffe, indem sie
Lese- und Schreibzugriffe von Softwareangreifern auf den Chiffretext unterbinden, während SEV-SNP nur Schreibbeschränkungen implementiert.
Als Nächstes stellen wir die Sicherheit solcher Zugriffsrestriktionen infrage, indem wir zeigen, dass ein Angreifer mit kurzzeitigem physischem Zugang zu den Speichermodulen Aliase im Adressraum erzeugen kann, die diese Sicherheitsvorkehrungen umgehen.
Wir nutzen dies auf SEV-SNP aus, um den Schreibzugriff für Softwareangreifer erneut zu ermöglichen, was zu einem verheerenden Angriff führt, der es erlaubt Attestierungsberichte zu fälschen und somit sämtliches Vertrauen in SEV-SNP untergräbt.
SGX und TDX verhindern solche Angriffe durch eine dedizierte Suche nach solchen Aliasen während des Systemstarts.
Abschließend untersuchen wir die Sicherheit von VM-basierten TEEs gegen Single-Stepping-Angriffe, welche eine instruktionsgranulare Beobachtung der Ausführung ermöglichen und bereits in mehreren gravierenden Angriffen auf SGX verwendet wurden.
Wir zeigen, dass SEV-SNP ebenfalls anfällig für Single-Stepping ist, und stellen ein Software-Framework bereit, um Single-Stepping auf SEV für zukünftige Forschung zugänglich zu machen.
Als Nächstes analysieren wir
Intel TDX, dass über eine eingebaute Single-Stepping Gegenmaßnahme verfügt, die aus einer Erkennungsheuristik und einem Präventionsmodus besteht.
Wir decken einen Fehler in der Heuristik auf, der die Aktivierung des Präventionsmodus verhindert und damit erneut Single-Stepping auf TDX ermöglicht.
Darüber hinaus enthüllen wir einen inhärenten Fehler im Präventionsmodus, der feingranulare Informationen über den Programmablauf verrät.Cloud computing has transformed data management and IT practices for organizations and individuals alike, offering unmatched scalability, flexibility, and cost-efficiency.
However, it comes with privacy concerns, as the cloud service providers can access all processed data.
Trusted Execution Environments (TEEs) are one potential solution, offering a new form of isolation that even locks out the infrastructure operator.
Attacks from any software component outside the TEE are thwarted by novel access restrictions while
physical attacks are prevented by memory encryption.
Even the operating system or hypervisor cannot overcome these restrictions.
With Intel SGX, Intel TDX, and AMD SEV-SNP, both major x86 CPU vendors offer TEEs on their server CPUs.
This thesis scrutinizes the extent to which the current TEE generation delivers on their security promises.
We start this thesis by describing the isolation mechanisms implemented by SGX, TDX, and SEV-SNP.
Building on these insights, we demonstrate that the trend to use deterministic memory encryption without integrity or freshness has several shortcomings.
We show that monitoring deterministic ciphertexts for changes allows leaking information about the plaintext, which we exploit on SEV-SNP.
SGX and TDX prevent straightforward exploitation by restricting software attackers from reading and writing the ciphertext, while SEV-SNP only restricts writing.
Next, we challenge the security of such access restrictions by showing that an attacker with brief physical access to the memory modules can create aliases in the address space that bypass these safeguards.
We exploit this on SEV-SNP to re-enable write access for software attackers, culminating in a devastating attack that forges attestation reports, undermining all trust in SEV-SNP.
On SGX and TDX, such attacks are mitigated by a dedicated alias check at boot time.
Finally, we examine the security of VM-based TEEs against single-stepping attacks, which allow instruction-granular tracing and have led to numerous high-stakes attacks on SGX.
We show that SEV-SNP is also vulnerable to single-stepping and provide a software framework enabling easy access to single-stepping on SEV for future research.
Next, we analyze the single-stepping security of Intel TDX, which comes with a built-in mitigation comprising a detection heuristic and a prevention mode.
We uncover a flaw in the heuristic that stops the activation of the prevention mode, thereby re-enabling single-stepping on TDX.
Furthermore, we unveil an inherent flaw in the prevention mode that
leaks fine-grained information about the control flow
Häufigkeit von ventrikulären Extrasystolen nach Cryoballon-Pulmonalvenenisolation als möglicher Ausdruck der Modulation des autonomen kardialen Nervensystems
No full textSurvival and parasite spread in a spatial host-parasite model with host immunity
No full textWe introduce a stochastic model for the invasion of a parasite population in a spatially structured host population, which includes an individual-based adaptive immune response. We will call this the "Spatial Infection Model with Host Immunity" or SIMI for short. In the SIMI, parasites move as independent simple random walks on a graph until they meet a vertex that is inhabited by a host. With a given probability, the host repels the infection, kills the parasite, and adapts its probability to repel the next infection. After a successful infection attempt, both the host and the attacking parasite die, and only the parasite leaves a random number of offspring. We study the SIMI on the integer line and show that parasites have a positive survival probability if and only if the mean offspring are greater than the mean number of needed infection attempts. Furthermore, we study the speed at which the parasites invade the host population. If the probability of a host after repelling an infection, to also repel the next one does not grow fast enough, then parasites propagate across the host population at a linear speed. However, if that probability grows quickly enough, the propagation speed is polynomial with exponent less than 1. Finally, we investigate the SIMI on higher-dimensional graphs with hosts that are either totally immune and never get infected or get infected in the first attempt. We show that the survival probability undergoes a phase transition in the frequency of totally immune hosts
Novel Machine Learning Methods for Video Understanding and Medical Analysis
No full textThis research discusses advancements in video understanding within artificial intelligence, emphasizing new methods to enhance action recognition—an essential task in analyzing video data. The authors introduce innovative strategies, such as a novel RGBt sampling method that fuses temporal information into single frames without increasing computational costs, with green channel fusion yielding the best results. They also embed richer temporal data using tubes of varying sizes and propose a bio-inspired neuron model called MinBlock to improve information selectivity. Additionally, they develop a spatiotemporal architecture that enables 2D convolutional neural networks (CNNs) to extract temporal features directly from videos by slicing them in space-time.
The research demonstrates that these techniques outperform baseline models on multiple benchmark datasets. Furthermore, the authors explore practical medical applications of their methods, including the analysis of glaucoma and visual impairments—highlighting how these impairments can influence walking patterns detectable via video. They also develop a machine learning model to predict the development of psychosis in high-risk patients, showcasing the potential of these video understanding approaches for medical diagnosis and prognosis.Artificial intelligence has developed rapidly over the past decade and has penetrated into nearly every aspect of life. New applications in areas such as human-computer interaction, virtual reality, autonomous driving and intelligent medical systems have emerged in large numbers. Video is a kind of high-dimensional data, which has one more dimension than images, requiring more computing resources. As more and more high-quality large-scale video datasets are released, video understanding has become a cutting-edge research direction in the computer vision community. Action recognition is one of the most important tasks in video understanding. There are many successful network architectures for video action recognition.
In our work, we focus on proposing new designs and architectures for video understanding and investigating their applications in medicine. We introduce a novel RGBt sampling strategy to fuse temporal information into single frames without increasing the computational load and explore different color sampling strategies to further improve network performance. We find that frames with temporal information obtained by fusing the green channels from different frames achieve the best results. We use tubes of different sizes to embed richer temporal information into tokens without increasing the computational load. We also introduce a novel bio-inspired neuron model, the MinBlock, to make the network more information selective. Furthermore, we propose a spatiotemporal architecture that slices videos in space-time and thus enables 2D-CNNs to directly extract temporal information. All the above methods are evaluated on at least two benchmark datasets and all perform better than the baselines.
We also focus on applying our networks in medicine. We use our slicing 2D-CNN architecture for glaucoma and visual impairments analysis. And we find that visual impairments may affect walking patterns of humans thus making the video analysis relevant for diagnosis. We also design a machine learning model to diagnose psychosis and show that it is possible to predict whether clinical high-risk patients would actually develop a psychosis