Analyse und Optimierung der transdermalen Blutgeschwindigkeitsmessung
Sprache der Bezeichnung:
Deutsch
Original Kurzfassung:
Die Messung der Blutgeschwindigkeit erweist sich in der Regel als schwierig, da Sonden in die Arterie bzw. Vene eingebracht bzw. Sender- und Empfänger-Sensoren direkt an der Arterie/Vene angebracht werden müssten. Dank der Diplomarbeit von Herrn Dipl.-Ing. Florian Langeder ist es nun möglich, mit normaler Beleuchtung und einem Mikroskop durch die Haut zu sehen und auf Grund ihrer Reflexionseigenschaften bei "weißem Licht" die Erythrozyten (rote Blutkörperchen) zu erkennen, mit einer CCD-Kamera aufzunehmen, und mittels eines Berechnungsalgorithmus zu verfolgen und somit ihre Geschwindigkeit zu bestimmen. Wie man sich leicht vorstellen kann sind diese Berechnungen sehr komplex und benötigen auch entsprechend viel Zeit. Für den Gebrauch in der Praxis wäre dieses Gerät somit nicht anwendbar. Deshalb galt es, den Rechenalgorithmus zu beschleunigen. Dazu gab es die Option, den Algorithmus umzuschreiben oder, wie hier angewendet, die Berechnungen auf einen externen schneller arbeitenden Prozessor auszulagern. Außerdem wurde analysiert, welche Einstellungen am Aufbau für eine möglichst optimierte Bildqualität die besten sind, und nötige Änderungen wurden vorgenommen. Um eine bessere Handhabung zu gewährleisten, wurde der Aufbau durch z.B. eine mögliche Feineinstellung über einen Lineartisch verbessert.
Sprache der Kurzfassung:
Deutsch
Englische Bezeichnung:
Analysis and Optimization of the Transdermal Blood-Velocity-Measurement
Englische Kurzfassung:
The measuring of the blood flow velocity turns out to be very difficult, because you have to bring in a probe head into the veins or arteries. But due to the diploma thesis of Dipl.-Ing. Florian Langeder, it is possible to look through the illuminated skin with a microscope, detect the "white light" reflecting erythrocytes (red blood cells), film them with a CCD-Camera, make a video and trace these red blood cells and calculate the velocity of blood with a calculation algorithm.
As one can easily imagine, this algorithm is very complex and need accordingly a lot of time. So it is not applicable in practice. That was the reason why this algorithm had to be accelerated. For that there was the option to rewrite the algorithm or, like used here, to swap out the calculations to an external processor.
Furthermore the best settings for the construction and the detecting software, to gain the best quality, were tested and applied. For an easier handling the construction was fixed to a linear table, what allows a finer and easier adjustment.
Forschungs-