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Available from: Joshua Beckman, Apr 01, 2014
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    ABSTRACT: Die demografische Entwicklung zeigt eine Zunahme der älteren Bevölkerung mit zahlreichen Vorerkrankungen. Insbesondere die Prävalenz der koronaren Herzerkrankung steigt mit zunehmendem Lebensalter rapide an und erhöht das Risiko für eine perioperative Myokardischämie. In den letzten Jahren sind multimodale Therapiekonzepte entwickelt worden, um z. B. schwerwiegende kardiale Ereignisse zu vermeiden und damit das perioperative Risiko zu reduzieren. Zu diesen Therapiekonzepten zählt der Einsatz kardioprotektiv wirkender Medikamente, wie z. B. β-Rezeptoren-Blocker und Statine. Die aktuellen Leitlinien beinhalten im Sinne einer Klasse-I-Empfehlung die perioperative Fortführung, sowohl einer chronischen Therapie mit β-Rezeptoren-Blockern als auch mit Statinen. Das Verfahren der Konditionierung ist experimentell gut erforscht und hat auch klinisch tendenzielle Effekte. Neben der klassischen ischämischen und anästhetikainduzierten Präkonditionierung ist das nichtinvasive Verfahren der Fernpräkonditionierung für viele Patienten besonders interessant. Große randomisierte, multizentrische Studien sind hierbei für eine abschließende Aussage notwendig. Obwohl die Studienlage für die Durchführung einer Regionalanästhesie bezüglich Kardioprotektion sehr heterogen ist, hat sie einen besonderen Stellenwert im Rahmen der perioperativen Schmerztherapie und sollte daher als ein Teil der multimodalen Therapiekonzepte mit genutzt werden.
    Der Anaesthesist 11/2011; 60(11). DOI:10.1007/s00101-011-1943-7 · 0.74 Impact Factor
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    ABSTRACT: We put forward a marching cube algorithm based on the extraction and expression of multiresolution isosurfaces. It can solve the problem of too much and too meticulous triangular meshes on a traditional marching cube algorithm with single resolution. At the same time, under the users' requests, it can apply various precision to different regions of the object to get a compromise between rendering time and image precision. Our algorithm firstly, begins with low resolution images, and gradually extracts high precision isosurfaces from high resolution ones to achieve multiresolution rendering; finally, it establishes the corresponding relationship between different resolution isosurfaces and images. Specifically, the algorithms use a new 3D image encoding method: recursive subdivision wavelet encoding which is more suitable for extracting multiresolution isosurfaces
    Information Visualization, 1997. Proceedings., 1997 IEEE Conference on; 09/1997
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    ABSTRACT: Hidden Markov models are useful tool for tackling numerous problems especially in statistical signal and image processing. This paper presents a wavelet domain approach to remotely sensed image segmentation based on Hidden Markov Tree (HMT) models. The essence of this work is based on capturing the statistical properties of the wavelet coefficients by a tree-structured model. One important drawback to the HMT model is the need for iterative training of the HMT model parameters for a given data set. Following the fast training we perform likelihood computation algorithm for texture classification at different scales and directly segment wavelet-compressed images. We demonstrate the performance of the algorithm with SPOT and RADARSAT images. The findings are found to be encouraging.
    Recent Advances in Space Technologies, 2003. RAST '03. International Conference on. Proceedings of; 12/2003
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