Shah, Ashesh
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E-Inclusion – Ein interdisziplinäres, Schweizerisches Aphasie-Forschungsprojekt
«E-Inclusion» ist ein interdisziplinäres, schweizerisches Aphasie-Forschungsprojekt mit dem Ziel einen App-Prototypen für die Benenntherapie zu entwickeln. Dazu wurden wissenschaftliche Fragestellungen zu den drei Themengebieten «Bildart», «Sprachvarietät » und «neue Technologien» in zwei Hauptstudien und fünf ergänzenden Studien untersucht. In der Hauptstudie 1 wurde bei niederfrequenten Nomen und Verben in einer Benennstudie mit Menschen mit einer Aphasie und einer Kontrollgruppe getestet, ob die Bildart (Fotografie vs. Illustration) und die Sprachvarietät (Dialekt vs. Hochdeutsch) die Benennleistung beeinflussen. In der Hauptstudie 2 wurde die mündliche Benennreaktion auf Nomen aus dem AAT (Aachener Aphasie Test) von Menschen mit Aphasie auf Wortebene gemessen, um Veränderungen beispielsweise in der Benennlatenz objektiv aufgrund akustischer Parameter messbar zu machen. Die ergänzenden Studien dienten der Überprüfung des Materials in Bezug auf das schriftliche und mündliche «Name Agreement». Ausserdem wurden Daten zu sog. subjektiven Frequenzen erhoben, um beispielsweise logopädisches Therapie- und Diagnostikmaterial in der Schweiz besser psycholinguistisch kontrollieren zu können. Eine weitere Studie widmete sich der Einschätzung von Sprachkenntnissen im Dialekt und Hochdeutschen sowie dem Gebrauch der Varietäten in verschiedenen Kontexten und Modalitäten. Die Ergebnisse dieser Studien wurden in einer Prototypen-App zusammengeführt.
E-Inclusion - eine Benenn-App für Menschen mit Aphasie. Projekt der Strategischen Initiative der HSL, PH und HGK, 2018–2020 [Poster]
Improving DBS targeting using 3D visualization of intraoperative stimulation tests
3D Visualization of intraoperative stimulation test results for better target selection in DBS surgery (U-PP-04)
Anatomical brain structures normalization for deep brain stimulation in movement disorders
Deep brain stimulation (DBS) therapy requires extensive patient-specific planning prior to implantation to achieve optimal clinical outcomes. Collective analysis of patient’s brain images is promising in order to provide more systematic planning assistance. In this paper the design of a normalization pipeline using a group specific multi-modality iterative template creation process is presented. The focus was to compare the performance of a selection of freely available registration tools and select the best combination. The workflow was applied on 19 DBS patients with T1 and WAIR modality images available. Non-linear registrations were computed with ANTS, FNIRT and DRAMMS, using several settings from the literature. Registration accuracy was measured using single-expert labels of thalamic and subthalamic structures and their agreement across the group. The best performance was provided by ANTS using the High Variance settings published elsewhere. Neither FNIRT nor DRAMMS reached the level of performance of ANTS. The resulting normalized definition of anatomical structures were used to propose an atlas of the diencephalon region defining 58 structures using data from 19 patients.