Sundhedsteknologi. P2-projektkatalog

Transkript

1 Sundhedsteknologi P2-projektkatalog foråret

2 Indhold Undertema TPE-kursus: Sundhedsteknologi 1 TPE-Kursus: Sundhedsteknologi 2 - Modellering og simulering i sundhedsteknologiske projekter med Matlab TPE-kursus: Sundhedsteknologi 3 - Anvendt Biokemi Fri Studieaktivitet: Kroppen - en anatomisk opdagelsesrejse Projektforslag: 1 Neurologiske målinger vha. elektromyogrammet, Pascal Madeleine 2 Smertemålinger, Pascal Madeleine 3 Visuel og matematisk model af blodet, Steve Rees 4 Simulering af ECMO behandling af blodet, Steve Rees 5 Monitorering af vitalparametre, Kim Dremstrup Nielsen 6 Diabetisk retinopati, Christian Fischer Pedersen 7 Elektrokardiogrammet, Johannes Struijk 8 Reaktionstid, Johannes Struijk 2

3 P2 undertema Sundhedsteknologi Mange sygdomme kan afhjælpes med korrekt behandling som normalt følger den klassiske model for menneskelig aktivitet: Observation, beslutning og handling, eller observation, diagnose og terapi som man taler om i den medicinske verden. I den moderne sundhedssektor er teknologi en vital del af alle tre faser idet der meget ofte anvendes teknologi til såvel observation, diagnosticering og behandling af patienter. Eksempler er monitorering af f.eks. hjerte og blodtryk på intensivafdelingen, beslutningsstøttesystemer ved f.eks. insulindosering og strålebehandling ved cancer. Modeller spiller en stor rolle indenfor alle ingeniørfag således også indenfor sundhedsteknologi. Modellerne anvendes både til at opnå større indsigt i virkemåden for biologiske systemer og ved design af systemer til diagnosticering og behandling. Eksempler på modelanvendelse i sundhedsteknologisk sammenhæng er elektro-kemiske modeller for elektroder som anvendes til registrering af f.eks. ph i blodet, ElektroKardiogrammet (EKG) og ElektroEncefalogrammet (EEG), elektriske kredsløbsmodeller for forstærkere og filtre som anvendes til opsamling af biologiske signaler, elektriske og mekaniske modeller for muskler, matematiske kredsløbmodeller - også kaldet overføringsfunktioner, flowgraf-modeller for algoritmer til f.eks signalbehandling eller simulering, grafiske modeller i beslutningsstøttesystemer, simuleringsmodeller til beskrivelse af hjertets funktion, mekaniske modeller for implantater, biomekaniske modeller til simulering af menneskets gangfunktion, fysiologiske modeller for f.eks ilttransport og glukoseoptagelse o.s.v. Hver eneste gang en model udvikles og anvendes til beskrivelse af f.eks. et biologisk system opnås en indsigt i virkeligheden, som måske ikke kunne opnås uden modelleringen. Samtidigt må man ikke glemme at en model netop er en model og IKKE virkeligheden - modeller har sine begrænsninger, og disse begrænsninger eller forudsætninger er det vigtigt at erkende og derefter vurdere de opnåede resultater ud fra disse. Som ingeniører kan det føles naturligt at fokusere på de tekniske udfordringer i modellering, design og implementering af teknologiske systemer. For at kunne gøre det på en etisk, moralsk og samfundsøkonomisk forsvarlig måde, er det dog bydende nødvendigt at forstå ikke kun de tekniske aspekter af ingeniørens arbejde, men også den samfundsmæssige kontekst i hvilken denne teknik skal eksistere. Også her kan modeller gøre arbejdet praktisk, struktureret og gennemførligt. Eksempler på anvendelse af modeller i den kontekstuelle sammenhæng er procesmodellen for Medicinsk Teknologi Vurdering (MTV). Andre eksempler kunne være miljømæssige, sociologiske og økonomiske modeller til beskrivelse af omkostningerne og konsekvenserne ved udviklingen af ny teknologi. Kim Dremstrup Nielsen Fagformand 3

4 TPE-kursus for P2 - sundhedsteknologi Sundhedsteknologi 1 Formål Kurset har til formål dels at understøtte P2-projektarbejdets faglige indhold, dels at give et specifikt kendskab til et eller flere kerneområder inden for det valgte uddannelsesområde. At give en introduktion til sundhedsteknologiske termer, metoder til modellering af fysiologiske systemer samt principper for opsamling af bioelektriske signaler. Indhold Sundhedsteknologi - Sundhedsteknologi i det moderne sundhedsvæsen - Terminologi Anatomi, Fysiologi og Modeller - Anatomiske definitioner - Organsystemer og modeller for disse (kredsløbet, respirationssystemet, nervesystemet, muskulære system) Bioelektricitet (Electroencephalografi, Elektokardiografi og Electromyografi) - Teori og applikationer Bioinstrumentering - Principper og metoder til opsamling af bioelektriske signaler Omfang 1 ECTS 4

5 TPE-kursus for P2 - sundhedsteknologi Sundhedsteknologi 2 Modellering og simulering i sundhedsteknologiske projekter med Matlab Formål Kurset har til formål dels at understøtte P2-projektarbejdets faglige indhold, dels at give et specifikt kendskab til et eller flere kerneområder inden for det valgte uddannelsesområde. At give en introduktion til modellering og simulering med Matlab (matrix laboratoriet). Om Matlab Matlab er et integreret miljø til tekniske beregninger, der kombinerer numeriske beregninger, avanceret grafik og visualisering med et højniveau programmeringssprog. De kraftfulde numeriske beregningsmetoder og indbyggede grafiske brugerinterface (GUI) muliggør hurtig test og afprøvning af alternative ideer, mens det integrerede udviklingsmiljø gør det nemt at producere hurtige og praktiske resultater. Indhold Matricer og numeriske beregninger Grafik i 2- og 3-D Programmering i MATLAB, m-filer Grafisk brugergrænseflade Import og eksport af data Omfang 1 ECTS 5

6 TPE-kursus for P2 - sundhedsteknologi Sundhedsteknologi 3 Anvendt biokemi Mange af kroppens funktioner er baseret på kemiske reaktioner, f.eks omsætning af glukose til energi, anvendelse af fedt og proteiner til opbygning af celler, eller transport af ilt og kuldioxid i blodet. Fra et sundhedsteknologiske perspektiv kan mange af disse kemiske processer beskrives matematisk. Mange målemetoder indenfor sundhedsteknologien er også baseret på kemiske grundprincipper, f.eks måling af koncentration af gasser i blodet. Formål Kurset har til formål dels at understøtte P2-projektarbejdets faglige indhold, dels at give et specifikt kendskab til et eller flere kerneområder inden for det valgte uddannelsesområde Kurset vil forklar noget af kroppens vigtigt biokemiske processor, deres matematisk beskrivelse, og målemetoder det er baseret på kemiske reaktioner. Indhold Matematisk beskrivelse af kemiske processer Proteiner, glukose, fedt Syre/base kemi, blodet Energibevarelse, enzymer Stofskifte Kemiske målemetoder, måling af kemiske processer. Omfang 1 ECTS 6

7 Valgfrit kursus - Sundhedsteknologi Kroppen - en anatomisk opdagelsesrejse Formål Kurset har til formål dels at understøtte P2-projektarbejdets faglige indhold, dels at give et specifikt kendskab til et eller flere kerneområder inden for det valgte uddannelsesområde. At give viden om udvalgte elementer af den menneskelige anatomi og om eksempler på såvel klassiske som moderne metoders og udstyrs fordele og begrænsninger ved analyse af anatomiske strukturer. Indhold Den menneskelige anatomi belyses bl.a. ved følgende aktiviteter: Omfang 1 ETC Anatomiens og fysiologiens historie - foredrag Besøg på anatomisk institut demonstration af våde og tørre anatomiske præparater The Visual Human Project - anvendelse af medicinsk billedbehandling multimedierværktøjer og www Histologi praktisk anvendelse af mikroskoper (mikroskopieringsforsøg). Besøg på en radiologisk afdeling - demonstration af CAT-scanning (Computer Aided Tomography) og MR-scanning (Magnetic Resonnance) 7

8 Neurologiske målinger vha. elektromyogrammet Projekt 1 P2-ST2002 Problemstilling Elektromyografiske (EMG) undersøgelser udføres ofte for at diagnosticere forskellige neurologiske lidelser. Almindeligvis er EMG undersøgelser på sygehusene udført vha. nåleelektroder hvilket tit medfører ubehag og smerter. EMG målinger kan deles i to grupper: 1) Invasive målinger: d.v.s. at en elektroden, en nål/wire, bliver stukket ind i musklen. Den målte muskels elektriske aktivitet kaldes intra-muskulært EMG (iemg). 2) Non-invasive målinger: d.v.s. at overflade elektroder bliver placeret på musklen kaldes i dette tilfælde overflade EMG (oemg). Projekteksempel I dette projekt kan det f.eks undersøges om det ved måling af oemg er muligt at opnå de samme information som iemg giver (ledningshastighed) for at kunne diagnosticere de lidelser. Dvs. det ønskes undersøgt hvorvidt iemg kan erstattes af oemg så man kan derved undgå at påføre ubehag/smerter hos patienterne. Gennem projektet skal opnås forståelse af modelbegrebet anvendt på et konkret sundhedsteknologisk område. Der skal opnås viden om muskel kontraktioner og hvorledes de måles, analyseres og modelleres. Der skal opnås viden om bioelektriske signalers oprindelse og generelle principper for bioelektrisk måleteknik skal kunne anvendes. Eksempler på teknisk-naturvidenskabelige delmål EMG måleteknikker, anatomi, fysiologi, modellering, databehandling, statistik, medicin. Eksempler på kontekstuelle delmål Analyse af neurologiske undersøgelser (EMG-baseret) i Danmark. Betydning af nerve/muskellidelser for samfundet og individet. Sundhedspolitik/økonomi Laboratoriearbejder/eksperimenter Registrering af iemg/oemg på f.eks. gruppens medlemmer. Industri/sygehus-kontakter Aalborg sygehus, Judex Datasystemer Forslagsstiller Pascal Madeleine, pm@miba.auc.dk 8

9 Smertemåling Projekt 2 P2-ST2002 Problemstilling Smerte kan ses som et advarselssignal. Smerter kan være tegn på livstruende sygdom, men langt de fleste smerter er ikke livstruende men påvirker og nedsætter livskvaliteten. Smerter har en stor samfundsøkonomisk betydning. Samtidig er viden om smerte -transduktion, -transmission og -behandling stadig begrænset. Dette resulterer i at smertestillende medicin ikke altid fjerner smerter. Derudover er smerter en subjektiv multifaktoriel følelse der betragtes forskelligt. Det er derfor oplagt at måle smerter både kvalitativt og kvantitativt. Projekteksempel I dette projekt kan det undersøges hvordan man måler smerter for f. eks. at kunne vurdere en smerte behandling.det ønskes f.eks. undersøgt hvorvidt smerter kan måles kvalitativt og kvantitativt. Gennem projektet skal opnås forståelse af modelbegrebet anvendt på et konkret sundhedsteknologisk område. Der skal opnås viden om smerter og hvorledes de måles, analyseres og modelleres. Såvel kvantitative som kvalitative metoder til måling af smerter og analyse af de opnåede måledata skal kunne anvendes. Eksempler på teknisk-naturvidenskabelige delmål eteknikker (ved smerte), anatomi, fysiologi, modellering, databehandling, statistik, medicin. Eksempler på kontekstuelle delmål Undersøgelse af smertelidelser og smertebehandling i Danmark. Betydning af smerter for samfundet og individet. Sundhedspolitik/økonomi Laboratoriearbejder/eksperimenter Registrering af smerter vha. af forskellige modeller på f.eks. gruppens medlemmer. Industri/sygehus-kontakter Aalborg sygehus, Noxitest Forslagsstiller Pascal Madeleine, pm@miba.auc.dk 9

10 Visuel og matematisk model af blodet Projekt 3 P2-ST2002 Problemstilling Kan en matematisk model for blodet integreret med et computerbaseret grafisk brugerinterface anvendes til undervisning i syre-basekemi. Blodet - styret af mange kemiske reaktioner - hjælper med transport af ilt og kuldioxyd i kroppen og sørger for at blodet ikke bliver for surt eller basisk. At forstå, eller undervise i, disse reaktioner, er en kompliceret opgave, som måske kan gøres lettere ved anvendelse af moderne computerbaserede grafiske midler. Disse kan programmeres til at guide den studerende gennem de kemiske ligninger og deres interaktion. Projekteksempel I projektet anvendes et design værktøj (Control Web) sammen med simulerings og modelleringsværktøjet Matlab til opbygning af et system, som kan støtte forståelsen af syre -base kemien. Systemet vil bygge på en eksisterende model som er implementeret i Matlab. Gennem projektet skal opnås forståelse af modelbegrebet anvendt på det konkrete sundhedsteknologiske projekt. Der skal opnås viden om blodets rolle i kroppen, og om blodets kemi. Der skal opnås viden om hvorledes parametre for blodet måles og modelleres. Der skal opnås viden om hvorledes grafiske modeller på en PC kan anvendes til at bedre forståelse i sundhedsteknologiske undervisningssammenhænge. Teknisk-naturvidenskabelig faglighed: MATLAB programmering, syre-base kemi, Control web, Biokemi. Kontekstuel faglighed: Brugerkrav til systemet. Evaluering af det udviklede system f.eks med anvendelse af MTV-modellen. Eventuelle industrikontakter: Aalborg Sygehus og evt. fabrikanter af blod-gas analysatorer. Steve Rees sr@miba.auc.dk 10

11 Simulering af ECMO behandling af blodet Projekt 4 P2-ST2002 Problemstilling I svære tilfælde af lunge abnormiteter kan patienten placeres i en såkaldt ECMO-enhed (Extracoporeal Membrane Oxygenator) som fungerer som en lunge udenfor kroppen. Blodet løber fra patienten, gennem ECMO en, og tilbage til patienten. Under processen tilføjer ECMO-enheden ilt og fjerne kuldioxyd fra blodet. Processen udføres normalt ved at lede veneblod (lavt tryk), til arterierne (højt tryk) vha. en pumpe. Studier på Aalborg sygehus undersøger pt. hvad der sker hvis blodet ledes den anden vej, dvs. fra arteriernes høje tryk til venernes lave tryk. Den eksisterende trykforskel betyder at en pumpe i såfald vil være overflødig og systemet derfor simplere. Projekteksempel I projektet kan der udvikles en matematisk model som kan simulere hvad der sker når blodet løber fra arteriesiden til venesiden af kredsløbet. Der kan anvendes en eksisterende model af syre-base kemien i blodet til simulering af ECMO-effekten på blodet. Modellen kan f.eks bruges til at foreslå sikkerhedsmarginer for dette inverterede ECMO system og til at foreslå når/hvis en pumpe skal indføres. Gennem projektet skal opnås forståelse af modelbegrebet anvendt på det konkrete sundhedsteknologiske projekt. Der skal opnås viden om blodets rolle i kroppen, og om blodets kemi. Der skal opnås viden om hvorledes parametre for blodet måles og modelleres. Der skal opnås viden om hvorledes matematiske/grafiske modeller på en PC kan anvendes til vurdering af fysiske og fysiologiske systemer. Teknisk-naturvidenskabelig faglighed: MATLAB programmering, syre-base kemi, biokemi, matematiske modeller, ECMO. Kontekstuel faglighed: Etik. Vurdering/evaluering af den udviklede model f.eks. med MTV Eventuelle industrikontakter: Kontakt til kirurger/perfusionister på Aalborg Sygehus er mulig. Steve Rees sr@miba.auc.dk 11

12 Monitorering af vitalparametre Projekt 5 P2-ST2002 Problemstilling. På hospitalernes intensiv- og anæstesiafdelinger overvåges patienters vitale funktioner såsom blodtryk, hjerterytme, temperatur, iltmætning mm. for at man kan gribe ind hvis der sker ændringer der kræver ændret behandling. Denne overvågning sker med forskelligt specialudstyr oftest af forskellig fabrikat og udseende, hvilket medvirker til hvad man kunne kalde en "Babeltårns-effekt" for personalet der skal overvåge alle disse signalgivere. En anden problemstilling er at disse apparater har indbygget forskellige overvågningsalarmer som kan fungere mere eller mindre hensigtsmæssigt med fare for at fejl-alarmere til gene for patient og/eller behandlere Ligeledes er der en problematik i forbindelse med registrering (logning) af data fra disse forskellige datakilder der ofte ikke taler samme "sprog" i datateknisk sammenhæng. Projekteksempler A Overvågningen på en intensiv eller anæstesiologisk afdeling analyseres mhb. på modellering af f.eks. dataflowet fra patienten til behandleren. Kommunikationen mellem en patientmonitor og f.eks en PC analyseres og der udarbejdes programmel til lagring af reel-tidsdata på PC'en. B Typen og antallet af alarmer (sande/falske) på en given afdeling registreres og analyseres. C Alarmeringsalgoritmerne i et konkret overvågningsudstyr vurderes og forbedres evt. Gennem projektet skal opnås forståelse af modelbegrebet anvendt på det konkrete sundhedsteknologiske projekt. Der skal opnås viden om hvilke vitalparametre det kan være relevant at overvåge. Der skal opnås viden om hvorledes eksempler på vitalparametre kan måles og modelleres. Der skal opnås viden om problemstillingen ved kommunikation af overvågningsparametre mellem apparater af forskellig typer, f.eks en ekg-monitor og en PC. Teknisk-naturvidenskabelige delmål eteknikker til registrering af f.eks. EKG, blodtryk, iltmætning og temperatur. Modellering med Matlab. Dataformater og protokoller for sundhedsteknologiske systemer. Programmering. Kontekstuelle delmål Undersøgelse af bruger- og patientproblematikken ved anvendelse af mange (forskellige) apparater i behandlingen af patienter. Alarmer - for mange eller for få! Undersøgelse af problematikken omkring anvendelse, generering, transport og lagring af informationer i sundhedssektoren. Sundhedspolitiske og økonomiske aspekter ved indførsel af det "digitale sygehus" Laboratoriearbejder/eksperimenter Registrering af vitalparametre med patientmonitor og efterfølgende logning og signalbehandling. Industri/sygehus-kontakter Aalborg sygehus Forslagsstiller Kim Dremstrup Nielsen, kdn@miba.auc.dk 12

13 Modellering af diabetisk retinopati Projekt 6 P2-ST2002 Problemstilling Diabetisk retinopati er en synstruende følgesygdom af diabetes. Sygdommen medfører ofte synsnedsættelse og eventuelt blindhed hos et stort antal mennesker. Retinopatien kan dog bremses ved at sætte ind med en behandling på rette tidspunkt i sygdommens udvikling. For at følge sygdommens udvikling kræves det, at diabetikernes øjne screenes, hvilket foregår ved, at en øjenlæge evaluerer retina (nethinden) direkte vha. et ophthalmoscop eller vha. fotografier. Hvis ikke en behandling er nødvendig på det givne tidspunkt, planlægges en ny screening på baggrund af nuværende og tidligere evalueringer samt viden om diabetikerens generelle tilstand. Blandt andet på grund af ressourcemangel i sundhedssektoren screenes langt fra alle de diabetikere, der ellers kunne have gavn af screening. Derfor har screeningsklinikker og øjenafdelinger et ønske om at forbedre deres screeningsteknikker således, at screeningerne kan planlægges mere præcist og effektivt, hvorved der kan blive tid til at screene flere. En sådan forbedring ville eventuelt kunne opnås ved at have et beslutningsstøttesystem baseret på en model af retinopati. Herved kan sygdommens forløb forudsiges for den enkelte diabetiker, og en mere præcis planlægning kan gennemføres. Gennem projektet tilvejebringes blandt andet viden om diabetes og de faktorer, der har indflydelse på udviklingen af diabetisk retinopati. Med udgangspunkt i denne viden designes, udvikles og testes en model til beskrivelse og simulering af retinopatis udvikling. Det foreslås at modellen opbygges som et beslutningsstøttesystem i form af et Bayesiansk netværk, idet afdelingen for Medicinsk Informatik har forbindelser til eksisterende software, der med fordel kan anvendes. Eksempler på teknisk-naturvidenskabelige delmål Beskrivelse, modellering og simulering af diabetisk retinopati. Design og implementering af software. Forståelse af Bayesianske netværk. Aftestning og verificering af modellens korrekthed samt softwarens funktionalitet. Eksempler på kontekstuelle delmål Der kan gennemføres en teknologivurdering, hvor der bl.a. undersøges, om jeres løsning kan fremme et mere effektivt work-flow omkring retinopati screening med en bedre økonomi og flere tilfredse patienter til følge. Ligeledes kan det undersøges, hvorvidt der fra sundhedspolitisk og lægefaglig hold er vilje til at bakke op om sådanne computer baserede løsninger i sundhedssektoren, og om patientkritiske beslutningsstøttesystemer overhovedet har en relevans/fremtid i sektoren. Laboratoriearbejde Ved hjælp af allerede udviklet software til opbygning af beslutningsstøttesystemer, kan der opbygges og udføres forsøg med forskellige modeller af retinopati. Resultaterne som modellerne genererer kan evt. sammenholdes med kendte sygdomsforløb eller diskuteres med en øjenlæge. Eksterne kontakter Øjenafdelingen på Aarhus Kommunehospital og/eller Hugin Expert. Forslagsstiller Christian Fischer Pedersen, cfp@miba.auc.dk 13

14 Elektrokardiogram Projekt 7 P2-ST2002 Problemstilling Hjerte-kar sygdomme er blandt de største helbreds problemer. Hjertets elektriske signaler kan måles med elektroder på brystkassen: det såkaldte elektrokardiogram (EKG). Elektrokardiogrammet er et meget vigtigt instrument til diagnosticering af hjertesygdomme. Udslagene i EKG-et benævnes efter en vilkårligt valgt bogstaverække: P,Q,R,S,T. Det viser sig at de enkelte takkers placering og form har en betydning i forhold til den elektriske impulsudbredning i hjertets muskulatur. Klinisk bruger man standardafledninger (= elektrodernes placering) til at måle et EKG. Men er standardafledningerne optimale, hvis man f.eks. vil måle de små P og Q takker, eller PQ-intervallet? Sådanne målinger kunne være et vigtigt led til at diagnosticere hjerte sygdommeder er relateret til det autonome nervesystem. PROJEKTEKSEMPEL Teknisk videnskabeligt indhold Med brug af dipolmodeller kan man relatere elektrokardiogrammet med hjertets aktivitet. Modellerne kan være matematisk eller fysisk (fantomer). Man kan vælge el ler designe en (matematisk eller fysisk) model til at beskrive P-toppen i EKG et udfra hjertets elektriske aktivitet og sammenligne modellen med målinger af EKG et. Kontekstuelt indhold I det tekniske litteratur findes meget komplicerede (computer) modeller af sammenhængen mellem hjertets aktivitet og EKG et. Sådanne komplicerede modeller bruger en kardiolog ikke i sin klinisk arbejde. Såvidt et model er en del af hans/hendes arbejde (måske ubevidst) er det nok mest et gammel model baseret på et trekant. Hvorvidt bruger kardiologer (som er brugerne af EKG-teknologien) modeller i deres fortolkning af EKG et? Og hvordan har modellering af EKG et udviklet sig gennem det sidste århundrede? Bringer de nye computer modeller også bedre diagnostiske metoder eller er der ingen brug for dem på kardiologiske afdelinger? Efter bestået P2-prøve skal de studerende kunne - forstå modelbegrebet på forskellige områder - syntetisere og kritisk vurdere en model af et anatomisk-fysiologisk system. - analysere de opnåede måledata. - syntetisere de opnåede måledata til ny erkendelse. - forstå forskellige metoder til videnstilegnelse herunder kildekritik. - analysere egen læreproces. Forslagsstiller Johannes J. Struijk, Fredrik Bajers Vej 7D3-202, tel

15 Projekt 8 P2-ST2002 Reaktionstid Problemstilling En persons reaktionstid kan påvirkes på forskellige måder. En af de mest kendte måder er alkohol, især i forbindelse med bilkørsel. Men også træthed eller medicinforbrug kører dårlig sammen med biler eller med f. eks. betjening af kritiske apparatur i et sygehus. Man kan stille mange tekniske, naturvidenskabelige, sociale og politiske spørgsmål m.h.t. vores reaktionsevne. Hvordan bliver vores reaktion påvirket? Kan man måle det? Kan det kvantificeres? Kan man sammenligne forskellige måder af påvirkning? Er det forsvarlig at man kører i en bil når man er træt? Hvilke regler skal håndteres i forskellige situationer? Forskellige indgangsvinkler er mulige. Efter bestået P2-prøve skal de studerende kunne - forstå modelbegrebet på forskellige områder (teknisk videnskabeligt og samfundsvidenskabeligt) - synthetisere og kritisk vurdere en model af et fysiologisk system. - anvende principper og procedurer til design af forsøgsprotokoller - analysere de opnåede måledata. - syntetisere de opnåede måledata til ny erkendelse. - forstå forskellige metoder til videnstilegnelse herunder kildekritik. - analysere egen læreproces. Projekteksempel Teknisk videnskabeligt indhold Hvordan påvirker et stor forbrug af kaffe eller mangel af sovn, eller... ens reaktionstid? Efter forskellige doser af kaffe kan reaktionstid måles direkte med en reaktionstester (laves af gruppen). Sammenhængen mellem reaktionstiden og de forkellige doser kan modelleres. Til at forstå det fysiologiske system der er involveret kan f.eks. måles en mulig ændring af H-refleksen ved elektrisk stimulation af peroneus nerven og måling af tidsforløbet mellem stimulationspulsen og den relaterede muskelaktivitet. Kontekstuelt indhold Sikkerhed i trafikken og i forskellige andre kritiske situationer er meget vigtig. Alkoholforbrug er et velkendt risikofaktor og er underlagt en skarp lovgivning. hvis påvirkning med andre risikofaktorer kan måles, hvilke politiske og lovmæssige konsekvenser skal det så have? Forslagsstiller Johannes J. Struijk, Fredrik Bajers Vej 7D3-202, tel