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Visualization of the recovery process of defects in a cultured cell layer by chemical imaging sensor
(2016)
The chemical imaging sensor is a field-effect sensor which is able to visualize both the distribution of ions (in LAPS mode) and the distribution of impedance (in SPIM mode) in the sample. In this study, a novel cell assay is proposed, in which the chemical imaging sensor operated in SPIM mode is applied to monitor the recovery of defects in a cell layer brought into proximity of the sensing surface. A reduced impedance at a defect formed artificially in a cell layer was successfully visualized in a photocurrent image. The cell layer was cultured over two weeks, during which the temporal change of the photocurrent distribution corresponding to the recovery of the defect was observed.
Hintergrund
Die Anwendung und das Verständnis von Statistik sind sehr wichtig für die biomedizinische Forschung und für die klinische Praxis. Dies gilt insbesondere auch zur Abschätzung der Möglichkeiten unterschiedlichster Diagnostik- und Therapieoptionen beim Glaukom. Die scheinbare Komplexität der Statistik, die zum Teil dem „gesunden Menschenverstand“ zu widersprechen scheint, zusammen mit der nur vorsichtigen Akzeptanz der Statistik bei vielen Medizinern können zu bewussten und unbewussten Manipulationen bei der Datendarstellung und -interpretation führen.
Ziel der Arbeit
Ziel ist die verständliche Darstellung einiger typischer Fehler in der medizinisch-statistischen Datenbehandlung.
Material und Methoden
Anhand hypothetischer Beispiele aus der Glaukomdiagnostik erfolgen die Darstellung der Wirkung eines hypotensiven Medikamentes sowie die Beurteilung der Ergebnisse eines diagnostischen Tests. Es werden die typischsten statistischen Einsatzbereiche und Irrtumsquellen ausführlich und verständlich analysiert
Ergebnisse
Mechanismen von Datenmanipulation und falscher Dateninterpretation werden aufgeklärt. Typische Irrtumsquellen bei der statistischen Auswertung und Datendarstellung werden dabei erläutert.
Schlussfolgerungen
Die erläuterten praktischen Beispiele zeigen die Notwendigkeit, die Grundlagen der Statistik zu verstehen und korrekt anwenden zu können. Fehlendes Grundlagenwissen und Halbwissen der medizinischen Statistik können zu folgenschweren Missverständnissen und falschen Entscheidungen in der medizinischen Forschung, aber auch in der klinischen Praxis führen.
Robotergestütztes System für ein verbessertes neuromuskuläres Aufbautraining der Beinstrecker
(2016)
Neuromuskuläres Aufbautraining der Beinstrecker ist ein wichtiger Bestandteil in der Rehabilitation und Prävention von Muskel-Skelett-Erkrankungen. Effektives Training erfordert hohe Muskelkräfte, die gleichzeitig hohe Belastungen von bereits geschädigten Strukturen bedeuten. Um trainingsinduzierte Schädigungen zu vermeiden, müssen diese Kräfte kontrolliert werden. Mit heutigen Trainingsgeräten können diese Ziele allerdings nicht erreicht werden. Für ein sicheres und effektives Training sollen durch den Einsatz der Robotik, Sensorik, eines Regelkreises sowie Muskel-Skelett-Modellen Belastungen am Zielgewebe direkt berechnet und kontrolliert werden. Auf Basis zweier Vorstudien zu möglichen Stellgrößen wird der Aufbau eines robotischen Systems vorgestellt, das sowohl für Forschungszwecke als auch zur Entwicklung neuartiger Trainingsgeräte verwendet werden kann.
Reinigungsprozesse in der Lebensmittelindustrie. Entwicklung eines Demonstrators zur Überwachung
(2017)
Neurophysiologisch ist das nicht alles zu erklären : Nahtoderfahrungen aus wissenschaftlicher Sicht
(2017)
Kinematics and kinetics of handcycling propulsion at increasing workloads in able-bodied subjects
(2018)
In Paralympic sports, biomechanical optimisation of movements and equipment seems to be promising for improving performance. In handcycling, information about the biomechanics of this sport is mainly provided by case studies. The aim of the current study was (1) to examine changes in handcycling propulsion kinematics and kinetics due to increasing workloads and (2) identify parameters that are associated with peak aerobic performance. Twelve non-disabled male competitive triathletes without handcycling experience voluntarily participated in the study. They performed an initial familiarisation protocol and incremental step test until exhaustion in a recumbent racing handcycle that was attached to an ergometer. During the incremental test, tangential crank kinetics, 3D joint kinematics, blood lactate and ratings of perceived exertion (local and global) were identified. As a performance criterion, the maximal power output during the step test (Pmax) was calculated and correlated with biomechanical parameters. For higher workloads, an increase in crank torque was observed that was even more pronounced in the pull phase than in the push phase. Furthermore, participants showed an increase in shoulder internal rotation and abduction and a decrease in elbow flexion and retroversion. These changes were negatively correlated with performance. At high workloads, it seems that power output is more limited by the transition from pull to push phase than at low workloads. It is suggested that successful athletes demonstrate small alterations of their kinematic profile due to increasing workloads. Future studies should replicate and expand the test spectrum (sprint and continuous loads) as well as use methods like surface electromyography (sEMG) with elite handcyclists.