Embedded Files
Die Übertragbarkeit auf andere Fachbereiche sowie andere Kliniken steht an erster Stelle.
Die Übertragbarkeit auf andere Fachbereiche sowie andere Kliniken steht an erster Stelle.
Die Studien-Computer werden mit einer individualisierten Version von NixOS (Linux-Distribution) namens LuxNix betrieben. Die Konfiguration ist ein Open Source Projekt und soll zukünftig zu einer vollumfänglichen Plattform zur digitalen Verarbeitung endoskopie-assoziierter Datensätze ausgebaut werden.
Der Vorteil dieses Betriebssystems ist eine exakte Reproktionsmöglichkeit von Programmen und Ordnern auf allen Studienlaptops. Das erleichtert Netzwerken und Wartung auf einer neutralen Benutzeroberfläche.
Die Konfiguration der Laptops ermöglicht beispielsweise den Import von Daten an sichere Speicherorte über Ordner direkt auf der Benutzeroberfläche. Die dafür nötigen Programme starten automatisch beim hochfahren der Laptops.
Annotation der Daten mit klinisch relevanten Segmenten
Annotation der Daten mit klinisch relevanten Segmenten
Die Segmente können direkt in der Anwendung gesetzt werden. Aus diesen Informationen kann direkt ein Trainingsdatensatz für KI Modelle sowie Bilder für die Befundung generiert werden.
Das Framework umfasst eine Datenbank zur Verarbeitung der endoskopischen Datensätze, umfassende Sicherheitsmechanismen (Verschlüsselung der Systeme, Strenge Zugriffskontrolle, Verschlüsselung aller Verbindungen) sowie Netzwerkübergreifende Funktionalitäten wie ein Reverse-Proxy zur sicheren Verteilung des Traffics (Nginx), ein zentraler Authentifizierungs-Mechanismus (Keycloak) sowie eine interne Cloud mit serverseitiger Verschlüsselung (Nextcloud).
Im Kontext der Studie soll das entwickelte Framework erstmals erprobt werden, um möglichst effizient Daten zu erheben und zu verarbeiten. Mittelfristig ist eine Anbindung an Klinik-Informations-Systeme vorgesehen. Zum jetzigen Zeitpunkt erfolgt der Datenimport mit möglichst "universellen" Formaten (rohe Video-Datei, .pdf Befunde). Diese Dateien werden vom Studien-System importiert und verarbeitet, um die Datensätze zusammenzuführen und personenbezogene Daten zu extrahieren.
Das Ergebnis muss durch das lokale Studienteam freigegeben werden, bevor die endgültige Anonymisierung und Übertragung in die Studienzentrale erfolgt.
Zusammenfassung der Datenverarbeitung auf dem Studiencomputer
Zusammenfassung der Datenverarbeitung auf dem Studiencomputer
EndoReg Client Manager
EndoReg Client Manager
Der Endoreg Client Manager ist eine Django-Webanwendung zur Verwaltung von Diensten. Er ermöglicht das Ausführen, Überwachen und Steuern verschiedener automatisierter Prozesse und bietet eine Schnittstelle zur Datenverarbeitung und -analyse in klinischen Umgebungen. Dafür werden bspw. Celery Workers genutzt, die zeitabhängige Aufgaben der Datenspeicherung und Verarbeitung erledigen.
Hauptfunktionen
Dienste verwalten: Starten, Stoppen und Überwachen von Hintergrundprozessen.
Benutzerverwaltung: Erstellung von Superusern und Verwaltung von Benutzerrechten.
Datenmigration: Unterstützung bei der Migration von Daten in die zentrale Studiendatenbank Endoreg-DB.
Integration mit Celery: Nutzung von Celery für asynchrone Aufgaben und geplante Aufgaben.
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