Zusammenfassung
Eine zentrale Zielsetzung in der Medizin, bei einer Resektion malignen Gewebes alle Tumorzellen restlos zu entfernen, fordert die Entwicklungen von neuen Instrumenten. Da Tumor nicht sichtbar ist und daher die Erfahrung des operierenden Arztes eine wesentliche Rolle spielt, ist die Forderung nach messenden Geräten zur Unterstützung dieser wichtigen Eingriffe essentiell.
In dieser Arbeit wird die Studie des Fraunhofer-Instituts (IZFP), Dresden, in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik (UKE), Hamburg, vorgestellt, in der untersucht wird, ob bei Messungen von Gewebe mit verschiedenen Mess-Verfahren relevante Parameter im Zusammenspiel dieser Messungen existieren, um gezielt benignes von malignem Gewebe unterscheiden zu können.
Die Messungen wurden in der Urologie des UKE an Prostata-Gewebe nach Totalresektionen auf Grund einer Tumorerkrankung vorgenommen. Hierbei wurde jede Gewebeprobe mit 4 verschiedenen Methoden vermessen: laserinduzierte Fluoreszenz (LIF), zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission und Impedanz.
Nach der nicht ganz unproblematischen Datenaufnahme wegen eines instabilen Moduls des Geräte-Prototypen CELIF wurde mit verschiedenen Ansätzen und Verfahren analysiert, um relevante Attribute zu detektieren. Der Versuch, Gewebe durch physikalische Größen zu klassifizieren, dadurch dass man spezielle Attribute der Fluoreszenz, Remission und Impedanz in Relation zueinander bringt, der bei Gehirntumor deutliche Ergebnisse brachte, zeigte hier keine erfolgversprechende Klassifikation.
Der alternative Ansatz aus der Statistik mit der Hauptkomponenten-Analyse (PCA) und
Diskriminanz-Analyse (LDA) bringt trotz nicht vollständiger Datenaufnahme brauchbare
Auswertungen.
Verfahren des KDD (Knowledge Discovery in Databases), die in dieser Arbeit insbesondere mit dem Data Mining einen breiten Raum beanspruchen, bringen beim „Lernen“ der Trainingsdaten eine Wahrscheinlichkeit der richtigen Klassifizierung von 98.3% - 100% und in der Folge bei den Testdaten eine Wahrscheinlichkeit von 67.8% - 84.7%. In zukünftigen Mess-Serien muss auf weitere zur Klassifizierung eventuell notwendige Parameter (Einstrahltiefe, Druck der Sonde) und eine feinere Justierung bzw. Auswahl der Attribute geachtet werden.
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Abstract
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Erforschung der physikalischen Multiparameter-Analyse biologischer Strukturen, um eine zuverlässige Unterscheidung zwischen benignen und malignen Geweben im Kontext des Prostatakarzinoms zu ermöglichen. Die Arbeit analysiert Daten aus einer Studie des Fraunhofer-Instituts (IZFP) in Dresden in Zusammenarbeit mit der Universitätsklinik (UKE) Hamburg, die verschiedene Messmethoden zur Charakterisierung von Prostatagewebe einsetzt.
- Entwicklung und Anwendung von Multiparameter-Messtechniken zur Unterscheidung von benignen und malignen Geweben im Prostatakarzinom
- Analyse der Messdaten aus verschiedenen Messverfahren, darunter laserinduzierte Fluoreszenz, zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission und Impedanz
- Anwendung statistischer Verfahren, wie Hauptkomponenten-Analyse (PCA) und Diskriminanz-Analyse (LDA), zur Interpretation der Daten und Identifizierung relevanter Attribute
- Bewertung der Leistung von Data-Mining-Methoden zur Klassifizierung von Gewebsarten
- Diskussion der Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungspotenziale der Multiparameter-Analyse in der medizinischen Diagnostik
Zusammenfassung der Kapitel
- Zusammenfassung: Die Arbeit beschreibt die Motivation, den Hintergrund und die Methodik der Studie, in der physikalische Multiparameter-Analyse zur Unterscheidung von Prostatakarzinom-Gewebe eingesetzt wird. Die Studie zielt darauf ab, die Eignung von verschiedenen Messverfahren zur Diagnose und Unterscheidung von benignen und malignen Geweben zu bewerten.
- Abstract: Die englische Zusammenfassung präsentiert die zentralen Ergebnisse der Studie und betont die Notwendigkeit, zuverlässige Messmethoden zur Unterscheidung von malignen Zellen zu entwickeln. Die Studie untersucht, ob die Kombination von vier verschiedenen Messverfahren relevante Parameter zur Unterscheidung von benignen und malignen Geweben liefert.
Schlüsselwörter
Prostatakarzinom, Multiparameter-Analyse, Laserinduzierte Fluoreszenz, Zeitaufgelöste Fluoreszenz, Weißlicht-Remission, Impedanz, Hauptkomponenten-Analyse (PCA), Diskriminanz-Analyse (LDA), Knowledge Discovery in Databases (KDD), Data Mining, Klassifizierung, Diagnostik, medizinische Bildgebung.
- Quote paper
- B.Sc. Carola Eleonora Gerich (Author), 2006, Physikalische Multiparameter-Analyse biologischer Strukturen zur Bewertung des Prostata-Karzinoms, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/81353
