Ich möchte zu Beginn eine kleine Herausforderung darstellen: die Analyse von Daten. Daten, mit denen wir in medizinischem Kontext zu tun haben. Das ist wirklich eine sehr große Herausforderung für uns. Das hier ist unser Lasttier. Es ist ein Computertomograph, ein CT-Gerät. Es ist eine fantastische Apparatur. Sie benutzt Röntgenstrahlen, die sehr schnell um den menschlichen Körper kreisen. Es dauert ungefähr 30 Sekunden, bis man einmal durch die gesamte Maschine durch ist. Dabei werden ungeheure Mengen von Daten in der Maschine erzeugt. Das ist also ein fantastisches Gerät, das uns helfen kann, die medizinische Versorgung zu verbessern. Wie ich aber schon sagte: Es ist auch eine Herausforderung für uns. Auf diesem Foto können Sie diese Herausforderung sehen. Es geht um die ungeheure Zunahme an medizinischen Daten, die wir im Moment erleben. Das ist das Problem, dem wir uns stellen müssen. Lassen Sie mich ein paar Jahre zurück gehen.
I will start by posing a little bit of a challenge: the challenge of dealing with data, data that we have to deal with in medical situations. It's really a huge challenge for us. And this is our beast of burden -- this is a Computer Tomography machine, a CT machine. It's a fantastic device. It uses X-rays, X-ray beams, that are rotating very fast around the human body. It takes about 30 seconds to go through the whole machine and is generating enormous amounts of information that comes out of the machine. So this is a fantastic machine that we can use for improving health care, but as I said, it's also a challenge for us. And the challenge is really found in this picture here. It's the medical data explosion that we're having right now. We're facing this problem. And let me step back in time.
Lassen Sie uns ein paar Jahre zurück gehen und sehen, was damals los war. Diese Geräte, die zuerst so um 1970 auf den Markt kamen, sie scannten menschliche Körper und machten ungefähr 100 Aufnahmen des menschlichen Körpers. Ich habe mir die Freiheit genommen, der Deutlichkeit zuliebe, das in Bildschichten zu übersetzen. Das entspricht ungefähr 50 MB an Daten, was nicht viel ist, wenn man an die Datenmengen denkt, die heute ein einfaches Mobiltelefon verarbeiten kann. Wenn wir das auf Telefonbücher übertragen, kämen wir auf einen Stapel von ungefähr einem Meter Höhe . Betrachten wir das, was wir heute mit den Geräten, die uns zur Verfügung stehen, machen. Wir erhalten in nur wenigen Sekunden 24.000 Aufnahmen eines Körper. Das entspricht ungefähr 20 GB Daten oder 800 Telefonbüchern. Und der Stapel wäre 200 Meter hoch. Was passieren wird (und wir sehen es schon jetzt, es geht gerade los), ist ein aktueller Technologietrend: Wir haben begonnen, Ergebnisse im Verlauf zu betrachten. Wir erhalten also auch dynamische Informationen über einen Körper. Nehmen wir an, dass wir Daten über einen Zeitraum von fünf Sekunden sammeln. Das würde einem Terabyte Daten entsprechen. Das sind 800.000 Bücher und 16 km Telefonbücher. Das ist ein Patient, ein einziger Datensatz. Das ist es, womit wir es zu tun haben.
Let's go back a few years in time and see what happened back then. These machines that came out -- they started coming in the 1970s -- they would scan human bodies, and they would generate about 100 images of the human body. And I've taken the liberty, just for clarity, to translate that to data slices. That would correspond to about 50 megabytes of data, which is small when you think about the data we can handle today just on normal mobile devices. If you translate that to phone books, it's about one meter of phone books in the pile. Looking at what we're doing today with these machines that we have, we can, just in a few seconds, get 24,000 images out of a body, and that would correspond to about 20 gigabytes of data, or 800 phone books, and the pile would then be 200 meters of phone books. What's about to happen -- and we're seeing this; it's beginning -- a technology trend that's happening right now is that we're starting to look at time-resolved situations as well. So we're getting the dynamics out of the body as well. And just assume that we will be collecting data during five seconds, and that would correspond to one terabyte of data -- that's 800,000 books and 16 kilometers of phone books. That's one patient, one data set. And this is what we have to deal with.
Das ist also die ungeheure Herausforderung, die vor uns liegt. Und schon heute: Das hier sind 25.000 Aufnahmen. Denken Sie daran, wie es war, als wir das noch von Radiologen haben machen lassen. Die hätten 25.000 Aufnahmen aufgehängt, die hätten das so gemacht: »25.0000, gut, gut. Hier ist das Problem.« Die können das nicht mehr leisten; das ist unmöglich. Wir müssen uns also etwas Schlaueres ausdenken. Was wir also tun, ist Folgendes: Wir legen alle diese Schichten aufeinander. Stellen Sie sich vor, dass Sie einen Körper in alle diese Richtungen zerschneiden und dann versuchen, diese Scheiben wieder zu einem Stapel von Daten zusammenzufügen, zu einem Datenblock. Das ist also, was wir wirklich tun. Wir nehmen ein Giga- oder Terabyte Daten und packen es auf einen Stapel. Aber natürlich beinhaltet dieser Datensatz nur die Anzahl an Röntgenstrahlung, die an einem bestimmtem Punkt des menschlichen Körper absorbiert wurde. Wir müssen also einen Weg finden, die Dinge zu sehen, die wir sehen möchten. und Dinge, die wir nicht sehen wollen, auszublenden. Den Datensatz zu verwandeln, in etwas, das so aussieht. Und das ist eine Herausforderung. Es ist eine ungeheure Herausforderung.
So this is really the enormous challenge that we have. And already today -- this is 25,000 images. Imagine the days when we had radiologists doing this. They would put up 25,000 images, they would go like this, "25,0000, okay, okay. There is the problem." They can't do that anymore. That's impossible. So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this. So what we do is that we put all these slices together. Imagine that you slice your body in all these directions, and then you try to put the slices back together again into a pile of data, into a block of data. So this is really what we're doing. So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block. But of course, the block of data just contains the amount of X-ray that's been absorbed in each point in the human body. So what we need to do is to figure out a way of looking at the things we do want to look at and make things transparent that we don't want to look at. So transforming the data set into something that looks like this. And this is a challenge. This is a huge challenge for us to do that.
Selbst mit Computern, die immer schneller und besser werden, ist es eine Herausforderung, mit Gigabytes an Daten, Terabytes an Daten, zu arbeiten und die relevanten Informationen herauszufischen. Ich will das Herz sehen können, Ich will die Blutgefässe sehen, die Leber. Vielleicht kann ich sogar einen Tumor finden. Hier kommt dieser kleine Spatz ins Spiel. Das ist meine Tochter. Das ist von heute früh 9:00 Uhr. Sie spielt ein Computerspiel. Sie ist erst zwei Jahre alt, und sie hat einen Heidenspaß. Sie ist die eigentliche Antriebskraft hinter der Entwicklung von Grafikprozessoren. Solange Kinder Computerspiele spielen, wird deren Grafik besser und besser und besser. Gehen Sie also nach Hause und bitten Sie Ihre Kinder, mehr Spiele zu spielen, denn das ist es, was ich brauche.
Using computers, even though they're getting faster and better all the time, it's a challenge to deal with gigabytes of data, terabytes of data and extracting the relevant information. I want to look at the heart. I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver. Maybe even find a tumor, in some cases. So this is where this little dear comes into play. This is my daughter. This is as of 9 a.m. this morning. She's playing a computer game. She's only two years old, and she's having a blast. So she's really the driving force behind the development of graphics-processing units. As long as kids are playing computer games, graphics is getting better and better and better. So please go back home, tell your kids to play more games, because that's what I need.
Das, was in dieser Maschine steckt, ermöglicht es mir, das zu tun, was ich mit medizinischen Daten tue. Ich benutze also diese fantastischen kleinen Geräte. Und wissen Sie, vor zehn Jahren, es war vor ungefähr 10 Jahren, als ich die Fördergelder bekam, um meinen ersten Grafikcomputer zu kaufen. Es war eine riesige Maschine. Es war ein Schrank voll mit Prozessoren und Speicher und allem Möglichen. Ich habe rund eine Million Dollar für diese Maschine bezahlt. Heute ist sie ungefähr so schnell wie mein iPhone. Jeden Monat kommen neue Grafikkarten heraus. Hier sind einige der neuesten: NVIDIA, ATI, Intel ist auch dabei. Und wissen Sie, für ein paar Hunderter kann man diese Dinge kaufen und in einen Computer einbauen und fantastische Sachen damit tun. Das also ist es, was es uns wirklich erlaubt, die Explosion von Daten in der Medizin aufzufangen; dies und ein wenig wirklich raffinierter Arbeit hinsichtlich Algorithmen und Datenkompression. So beziehen wir die relevanten Informationen aus dem, woran Menschen forschen.
So what's inside of this machine is what enables me to do the things that I'm doing with the medical data. So really what I'm doing is using these fantastic little devices. And you know, going back maybe 10 years in time when I got the funding to buy my first graphics computer -- it was a huge machine. It was cabinets of processors and storage and everything. I paid about one million dollars for that machine. That machine is, today, about as fast as my iPhone. So every month there are new graphics cards coming out, and here is a few of the latest ones from the vendors -- NVIDIA, ATI, Intel is out there as well. And you know, for a few hundred bucks you can get these things and put them into your computer, and you can do fantastic things with these graphics cards. So this is really what's enabling us to deal with the explosion of data in medicine, together with some really nifty work in terms of algorithms -- compressing data, extracting the relevant information that people are doing research on.
Ich werde Ihnen einige Beispiele zeigen von dem, was möglich ist. Dies hier ist ein Datensatz, der mittels eines CT-Scanners erfasst wurde. Wie Sie sehen, ist es ein vollständiger Datensatz. Es ist eine Frau. Sie können ihr Haar sehen. Man kann jeden einzelnen Knochen sehen. Man kann sehen, dass Röntgenstrahlung gestreut werden: von den Zähnen, dem Metall in den Zähnen. Daher kommen also diese Artefakte. Aber wirklich interaktiv wird es mit Standard-Grafikkarten in ganz normalen Rechnern. Ich kann einfach eine Schnittebene anlegen Und natürlich stecken alle Daten da drin. Ich kann anfangen, sie zu drehen, ich kann sie von verschiedenen Winkeln betrachten, und ich kann sehen, dass diese Frau ein Problem hatte. Sie hatte eine Blutung im Gehirn, und die wurde mit ein kleinen Stent repariert, einer Metallklammer, die das Gefäß zusammenpresst. Und nur dadurch, dass ich die Einstellungen verändere, kann ich dann entscheiden, was transparent und was sichtbar sein wird. Ich kann die Schädelknochen betrachten. Das sieht okay aus, hier haben sie den Schädel dieser Frau geöffnet, und hier sind sie reingegangen. Dies sind also fantastische Aufnahmen mit einer wirklich guten Auflösung. Sie zeigen uns, was wir heute mit Standard-Grafikkarten alles machen können.
So I'm going to show you a few examples of what we can do. This is a data set that was captured using a CT scanner. You can see that this is a full data [set]. It's a woman. You can see the hair. You can see the individual structures of the woman. You can see that there is [a] scattering of X-rays on the teeth, the metal in the teeth. That's where those artifacts are coming from. But fully interactively on standard graphics cards on a normal computer, I can just put in a clip plane. And of course all the data is inside, so I can start rotating, I can look at it from different angles, and I can see that this woman had a problem. She had a bleeding up in the brain, and that's been fixed with a little stent, a metal clamp that's tightening up the vessel. And just by changing the functions, then I can decide what's going to be transparent and what's going to be visible. I can look at the skull structure, and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman, and that's where they went in. So these are fantastic images. They're really high resolution, and they're really showing us what we can do with standard graphics cards today.
Wir haben versucht, das auszunutzen, so gut es geht, und wir haben versucht, eine große Menge Daten ins System zu bekommen. Eine der Anwendungen, mit denen wir gearbeitet haben (und das hat weltweit immerhin für etwas Wirbel gesorgt), sind virtuelle Autopsien. Also nochmal, es geht um sehr, sehr große Datenmengen: Sie haben ja diese Ganzkörperscans gesehen, die wir machen können. Wir schicken den Körper einfach nur durch den gesamten CT-Scanner und in nur wenigen Sekunden erhalten wir einen Datensatz für einen kompletten Körper. Diese Aufnahmen stammen von einer virtuellen Autopsie. Sie können sehen, wie ich Schicht um Schicht ablöse. Zuerst haben Sie den Leichensack mit dem Körper gesehen. Nun löse ich die Haut ab. Sie können die Muskeln sehen. Schließlich sehen Sie die Knochenstruktur dieser Frau.
Now we have really made use of this, and we have tried to squeeze a lot of data into the system. And one of the applications that we've been working on -- and this has gotten a little bit of traction worldwide -- is the application of virtual autopsies. So again, looking at very, very large data sets, and you saw those full-body scans that we can do. We're just pushing the body through the whole CT scanner, and just in a few seconds we can get a full-body data set. So this is from a virtual autopsy. And you can see how I'm gradually peeling off. First you saw the body bag that the body came in, then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles -- and eventually you can see the bone structure of this woman.
An dieser Stelle möchte ich betonen, dass ich mit dem allergrößten Respekt für die Menschen, die ich Ihnen gleich zeigen werde (Ich werde Ihnen einige Beispiele von virtuelle Autopsien zeigen), es geschieht also mit großen Respekt für die Menschen, die unter gewalttätigen Umständen gestorben sind, dass ich Ihnen die folgenden Aufnahmen zeige. In einem forensischen Fall ... und davon gab es bis jetzt ungefähr 400 Fälle, allein in dem Teil von Schweden, woher ich komme, bei denen in den letzten vier Jahren virtuelle Autopsien durchgeführt wurden. So sieht also ein typischer Arbeitsablauf aus. Die Polizei wird entscheiden (am selben Abend, wenn ein Fall hereinkommt) werden sie entscheiden, okay, das ist ein Fall, bei dem wir eine Autopsie durchführen müssen. Am Morgen, so zwischen sechs und sieben Uhr, wird der Körper dann im Leichensack zu unserer Abteilung gebracht und in einem der CT-Scanner gescannt. Dann sieht sich ein Radiologe zusammen mit einem Pathologen und manchmal auch ein forensicher Wissenschaftler, die Daten an, die dabei herauskommen. Gemeinsam entscheiden sie, was in der anschließenden echten Autopsie getan werden muss.
Now at this point, I would also like to emphasize that, with the greatest respect for the people that I'm now going to show -- I'm going to show you a few cases of virtual autopsies -- so it's with great respect for the people that have died under violent circumstances that I'm showing these pictures to you. In the forensic case -- and this is something that ... there's been approximately 400 cases so far just in the part of Sweden that I come from that has been undergoing virtual autopsies in the past four years. So this will be the typical workflow situation. The police will decide -- in the evening, when there's a case coming in -- they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy? So in the morning, in between six and seven in the morning, the body is then transported inside of the body bag to our center and is being scanned through one of the CT scanners. And then the radiologist, together with the pathologist and sometimes the forensic scientist, looks at the data that's coming out, and they have a joint session. And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
Lassen Sie uns einige Fälle ansehen; dies ist einer unserer ersten Fälle. Sie können die genauen Einzelheiten sehen, es ist eine Aufnahme mit wirklich hoher Auflösung. Und es sind unsere Algorithmen, die es uns ermöglichen an diese Details heranzuzoomen. Noch mal, es ist komplett interaktiv, man kann es drehen und sich die Dinge in Echtzeit ansehen auf diesen Systemen. Ohne zu viel über diesen Fall zu sagen, dies ist ein Verkehrsunfall: Ein betrunkener Fahrer überfuhr eine Frau. Und es ist sehr, sehr leicht, die Schäden an der Knochenstruktur zu sehen. Die Todesursache ist der gebrochene Hals. Und diese Frau ist auch unter das Auto geraten, sie ist wirklich schwer zugerichtet worden durch diese Verletzung.
Now looking at a few cases, here's one of the first cases that we had. You can really see the details of the data set. It's very high-resolution, and it's our algorithms that allow us to zoom in on all the details. And again, it's fully interactive, so you can rotate and you can look at things in real time on these systems here. Without saying too much about this case, this is a traffic accident, a drunk driver hit a woman. And it's very, very easy to see the damages on the bone structure. And the cause of death is the broken neck. And this women also ended up under the car, so she's quite badly beaten up by this injury.
Hier ist ein anderer Fall, eine Messerstecherei. Und das zeigt uns noch mal, was wir tun können. Metallartefakte können im Körper sehr leicht nachgewiesen werden. Sie können auch einige der Artefakte sehen, die durch die Zähne verursacht werden, besser gesagt, die Zahnfüllungen. Aber weil ich die Einstellungen so vorgenommen habe, dass sie mir Metall zeigen, und alles andere unsichtbar wird ... Hier ist noch ein sehr brutaler Fall. Das Opfer wurde aber nicht umgebracht. Dieses Opfer wurde durch Stiche ins Herz getötet, Aber die Täter ließen das Messer zurück. Sie bohrten es durch einen der Augäpfel. Hier ist noch ein Fall. Es ist sehr interessant für uns, Verbrechen wie Messerstechereien zu analysieren. Hier können Sie sehen, wie das Messer ins Herz eingedrungen ist. Man kann leicht sehen, wie Luft von einem Teil zum anderen gewandert ist, was in einer normalen, klassischen Autopsie schwer auszumachen ist. Dieses Vorgehen hilft also bei einer kriminellen Untersuchung wirklich sehr, die Todesursache festzustellen, und in einigen Fällen die Untersuchung in die richtige Richtung zu lenken, und herauszufinden, wer wirklich der Mörder ist.
Here's another case, a knifing. And this is also again showing us what we can do. It's very easy to look at metal artifacts that we can show inside of the body. You can also see some of the artifacts from the teeth -- that's actually the filling of the teeth -- but because I've set the functions to show me metal and make everything else transparent. Here's another violent case. This really didn't kill the person. The person was killed by stabs in the heart, but they just deposited the knife by putting it through one of the eyeballs. Here's another case. It's very interesting for us to be able to look at things like knife stabbings. Here you can see that knife went through the heart. It's very easy to see how air has been leaking from one part to another part, which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy. So it really, really helps the criminal investigation to establish the cause of death, and in some cases also directing the investigation in the right direction to find out who the killer really was.
Hier ist noch ein Fall, den ich interessant finde. Hier sehen Sie eine Gewehrkugel, die dicht neben der Wirbelsäule dieses Menschen eingedrungen ist. Was wir also gemacht haben, war, diese Gewehrkugel in eine Lichtquelle zu verwandeln, so dass die Gewehrkugel richtig leuchtet. Das macht es sehr leicht, diese Fragmente während einer physischen Autopsie zu finden, Wenn Sie sich durch den Körper wühlen müssten, um diese Fragmente zu finden, Das ist schon ziemlich schwierig.
Here's another case that I think is interesting. Here you can see a bullet that has lodged just next to the spine on this person. And what we've done is that we've turned the bullet into a light source, so that bullet is actually shining, and it makes it really easy to find these fragments. During a physical autopsy, if you actually have to dig through the body to find these fragments, that's actually quite hard to do.
Eines der Dinge, die ich Ihnen hier und heute wirklich gerne zeige, ist unser virtueller Autopsietisch. Es ist ein Touch-Device, das wir mit Standard-Grafikkarten basierend auf diesen Algorithmen entwickelt haben. Es sieht so aus: nur um Ihnen ein Gefühl zu geben dafür, wie es aussieht. Es funktioniert eigentlich so wie ein großes iPhone. Wir haben also alle diese Gesten, die man direkt auf dem Tisch machen kann, und Sie können es als ein riesiges Touch-Screen-Interface betrachten. Falls Sie also ein iPad kaufen wollen, vergessen Sie es; das hier ist, was Sie wirklich wollen. Steve, ich hoffe, dass du dir das hier anhörst, okay? Es ist also ein sehr nettes, kleines Gerät. Falls Sie jemals die Gelegenheit haben, dann probieren Sie es bitte aus. Es ist wirklich eine praktische Erfahrung. Es gibt schon einiges Interesse daran und wir wollen es auf den Markt zu bringen und für Lehrzwecke einsetzen. Vielleicht können wir es auch auch demnächst in einer eher klinischen Situation anwenden. Es gibt ein YouTube-Video, das Sie herunterladen und angucken können, falls Sie Informationen über virtuelle Autopsien an andere Menschen weitergeben wollen.
One of the things that I'm really, really happy to be able to show you here today is our virtual autopsy table. It's a touch device that we have developed based on these algorithms, using standard graphics GPUs. It actually looks like this, just to give you a feeling for what it looks like. It really just works like a huge iPhone. So we've implemented all the gestures you can do on the table, and you can think of it as an enormous touch interface. So if you were thinking of buying an iPad, forget about it. This is what you want instead. Steve, I hope you're listening to this, all right. So it's a very nice little device. So if you have the opportunity, please try it out. It's really a hands-on experience. So it gained some traction, and we're trying to roll this out and trying to use it for educational purposes, but also, perhaps in the future, in a more clinical situation. There's a YouTube video that you can download and look at this, if you want to convey the information to other people about virtual autopsies.
Okay, jetzt da wir über »Berühren« reden, lassen Sie mich über die wirklich anrührende Daten reden. Das ist jetzt ein bisschen Science Fiction. Wir bewegen uns also wirklich in die Zukunft. Dies ist nicht wirklich das, was die Ärzte momentan benutzen, aber ich hoffe, dass sie es in Zukunft tun. Was Sie da auf der linken Seite sehen, ist ein Touch Device. Es ist ein kleiner, mechanischer Stift, der in seinem Inneren sehr, sehr schnelle Schrittmotoren eingebaut hat. Ich kann also eine Kraftrückmeldung erzeugen. Wenn ich also Daten virtuell berühre, kann das Kräfte in dem Stift erzeugen, so dass ich eine Rückmeldung erhalte. Also in dieser besonderen Situation ist das ein Scan von einer lebenden Person. Ich habe diesen Stift und ich sehe mir die Daten an, bewege den Stift in Richtung seines Kopfes und plötzlich fühle ich eine Widerstand. Ich kann Haut fühlen. Wenn ich ein bisschen fester drücke, gehe ich durch die Haut und kann die Knochenstruktur im Inneren fühlen. Wenn ich noch fester drücke, werde ich durch die Knochenstruktur gehen, besonders am Ohr, wo die Knochen sehr weich sind. Und dann kann ich das Gehirn im Inneren fühlen, und es wird schwammig sein, so wie hier.
Okay, now that we're talking about touch, let me move on to really "touching" data. And this is a bit of science fiction now, so we're moving into really the future. This is not really what the medical doctors are using right now, but I hope they will in the future. So what you're seeing on the left is a touch device. It's a little mechanical pen that has very, very fast step motors inside of the pen. And so I can generate a force feedback. So when I virtually touch data, it will generate forces in the pen, so I get a feedback. So in this particular situation, it's a scan of a living person. I have this pen, and I look at the data, and I move the pen towards the head, and all of a sudden I feel resistance. So I can feel the skin. If I push a little bit harder, I'll go through the skin, and I can feel the bone structure inside. If I push even harder, I'll go through the bone structure, especially close to the ear where the bone is very soft. And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
Dies ist also wirklich klasse. Und um einen Schritt weiter zu gehen, haben wir hier ein Herz. Und auch dies verdanken wir diesen fantastischen neuen Scannern, dass wir in nur 0,3 Sekunden das ganze Herz scannen können. Ich kann das mit einer zeitlichen Auflösung machen. Ich schaue nur auf das Herz und kann ein ein Video abspielen. Und dies ist Karl Johan, einer meiner Magisterstudenten, der an diesem Projekt arbeitet. Und er sitzt da vor dem haptischen Apparat, dem Kraft-Rückmelde-System und er bewegt seinen Stift in Richtung Herz, und das Herz schlägt direkt vor ihm. so dass er sehen kann, wie das Herz schlägt. Er hat den Stift genommen und er bewegt ihn in Richtung Herz und er platziert ihn auf dem Herzen und er kann den Herzschlag des lebenden Patienten fühlen. Dann kann er untersuchen, wie das Herz sich bewegt. Er kann reingehen und das Innere des Herzen drücken, und er kann fühlen, wie die Herzklappen sich bewegen. Dies, so glaube ich, ist die Zukunft für Herzchirurgen. Ich glaube, das ist der feuchteTraum eines Herzchirurgen, dass er ins Innere eines Herzens gelangt, noch bevor es zur eigentlichen Operation kommt, und das alles mit Daten höchster Auflösung. Dass ist wirklich Klasse.
So this is really nice. And to take that even further, this is a heart. And this is also due to these fantastic new scanners, that just in 0.3 seconds, I can scan the whole heart, and I can do that with time resolution. So just looking at this heart, I can play back a video here. And this is Karljohan, one of my graduate students who's been working on this project. And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system, and he's moving his pen towards the heart, and the heart is now beating in front of him, so he can see how the heart is beating. He's taken the pen, and he's moving it towards the heart, and he's putting it on the heart, and then he feels the heartbeats from the real living patient. Then he can examine how the heart is moving. He can go inside, push inside of the heart, and really feel how the valves are moving. And this, I think, is really the future for heart surgeons. I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon to be able to go inside of the patient's heart before you actually do surgery, and do that with high-quality resolution data. So this is really neat.
Jetzt gehen wir weiter in den Science-Fiction-Bereich. Wir wissen also ein klein wenig über funktionierende Magnetresonanztomografie. Das ist jetzt ein wirklich interessantes Projekt. Magnetresonanztomografie benutzt Magnetfelder und Radiowellen, um das Gehirn oder irgendeinen Teil des Körper zu scannen. Was wir wirklich dabei herausbekommen, sind Informationen über den Aufbau des Gehirns, aber wir können auch den Unterschied messen von Blut, das sauerstoffangereichert ist, und Blut, das nicht sauerstoffangereichert ist. Das bedeutet, dass es möglich ist, eine Landkarte der Gehirnaktivitäten zu entwerfen. Das ist also etwas, woran wir an gearbeitet haben. Und Sie haben gerade gesehen, wie Motts, der Forschungsingenieur, in den MRT gegangen ist und dabei eine Brille trug. Also er kann mit dieser Brille richtig sehen. Ich kann ihm Sachen zeigen, während er im Scanner ist. Und das ist ein bisschen abgefahren, weil das, was Motts sieht, das hier ist: Er sieht sein eigenes Gehirn. Motts macht da also etwas im MRT. Wahrscheinlich macht er so mit seiner rechten Hand, weil die linke Hälfte des motorischen Kortex aktiv ist. Und er kann das gleichzeitig sehen. Diese Veranschaulichungen sind brandneu. Und das ist etwas, woran wir schon seit einer Weile forschen.
Now we're going even further into science fiction. And we heard a little bit about functional MRI. Now this is really an interesting project. MRI is using magnetic fields and radio frequencies to scan the brain, or any part of the body. So what we're really getting out of this is information of the structure of the brain, but we can also measure the difference in magnetic properties of blood that's oxygenated and blood that's depleted of oxygen. That means that it's possible to map out the activity of the brain. So this is something that we've been working on. And you just saw Motts the research engineer, there, going into the MRI system, and he was wearing goggles. So he could actually see things in the goggles. So I could present things to him while he's in the scanner. And this is a little bit freaky, because what Motts is seeing is actually this. He's seeing his own brain. So Motts is doing something here, and probably he is going like this with his right hand, because the left side is activated on the motor cortex. And then he can see that at the same time. These visualizations are brand new. And this is something that we've been researching for a little while.
Dies ist noch eine Sequenz von Motts Gehirn. Hier baten wir ihn, von 100 rückwärts zu zählen. Also zählt er: 100, 97, 94. Er zählt rückwärts. Und Sie können sehen, wie der kleine Mathematikprozessor hier in seinem Gehirn arbeitet und das ganze Gehirn erhellt. Das ist fantastisch. Wir können das in Echtzeit machen. Wir können Sachen untersuchen. Wir können ihm befehlen, Dinge zu tun. Wir können auch sehen, dass sein visueller Kortex am Hinterkopf aktiv ist, denn dort sieht er, er sieht sein eigenes Gehirn. Er hört unsere Befehle auch, wenn wir ihm etwas befehlen. Das Signal sitzt sehr tief im Inneren des Gehirns, aber es leuchtet bis an die Oberfläche, weil alle Informationen sich im Innern dieses Bereichs befinden. Und in nur einer Sekunde hier können Sie sehen – Okay, hier. Motts, bewege deinen linken Fuß. Also tut er es. 20 Sekunden lang macht er so. Dann plötzlich leuchtet es hier. Wir haben hier also eine Aktivierung des motorischen Kortex. Das ist also wirklich, wirklich nett. Und ich glaube, dass dies ein fantastisches Werkzeug ist. Um hier an den vorhergehenden Vortrag anzuknüpfen, dies ist etwas, das uns helfen kann, wirklich zu verstehen, wie Neuronen funktionieren, wie das Gehirn funktioniert. Wir können das mit sehr, sehr hoher visueller Qualität und sehr hoher Auflösung erreichen.
This is another sequence of Motts' brain. And here we asked Motts to calculate backwards from 100. So he's going "100, 97, 94." And then he's going backwards. And you can see how the little math processor is working up here in his brain and is lighting up the whole brain. Well this is fantastic. We can do this in real time. We can investigate things. We can tell him to do things. You can also see that his visual cortex is activated in the back of the head, because that's where he's seeing, he's seeing his own brain. And he's also hearing our instructions when we tell him to do things. The signal is really deep inside of the brain as well, and it's shining through, because all of the data is inside this volume. And in just a second here you will see -- okay, here. Motts, now move your left foot. So he's going like this. For 20 seconds he's going like that, and all of a sudden it lights up up here. So we've got motor cortex activation up there. So this is really, really nice, and I think this is a great tool. And connecting also with the previous talk here, this is something that we could use as a tool to really understand how the neurons are working, how the brain is working, and we can do this with very, very high visual quality and very fast resolution.
Wir haben aber auch ein bisschen Spaß am Institut. Dies ist also ein CAT-Scan – »Computertomografie«. Dies ist eine Löwin aus dem Zoo hier außerhalb von Norrköping in Kolmarden, Elsa. Sie kam also zu uns ans Institut und wurde betäubt und dann kam sie sofort in den Scanner. Und dann, natürlich, bekomme ich den gesamten Datensatz der Löwin. Und ich kann sehr schöne Aufnahmen wie diese hier machen. Ich kann die Haut der Löwin ablösen. Ich kann in ihr Innerstes sehen. Und damit experimentieren wir seit einiger Zeit. Und ich glaube, dies eine der ganz großen zukünftigen Anwendungen dieser Technologie. Wir wissen noch sehr wenig über die Anatomie von Tieren ... Tierärzten steht eine Art Basisinformationen zur Verfügung. Wir können alles Mögliche scannen, alle Arten von Tieren. Das einzige Problem ist, wie wir sie in die Maschine bekommen. Hier ist also ein Bär. Es war schwer, ihn hinein zu bekommen. Und ein Bär ist ein kuscheliges, freundliches Tier. Und hier ist sie. Hier ist die Nase des Bären. Und Sie wollen ihn vielleicht streicheln, bis Sie die Einstellungen ändern und das hier sehen. Also: Achtung vor dem Bären.
Now we're also having a bit of fun at the center. So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography. So this is a lion from the local zoo outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa. So she came to the center, and they sedated her and then put her straight into the scanner. And then, of course, I get the whole data set from the lion. And I can do very nice images like this. I can peel off the layer of the lion. I can look inside of it. And we've been experimenting with this. And I think this is a great application for the future of this technology, because there's very little known about the animal anatomy. What's known out there for veterinarians is kind of basic information. We can scan all sorts of things, all sorts of animals. The only problem is to fit it into the machine. So here's a bear. It was kind of hard to get it in. And the bear is a cuddly, friendly animal. And here it is. Here is the nose of the bear. And you might want to cuddle this one, until you change the functions and look at this. So be aware of the bear.
Hiermit möchte ich gerne allen Menschen danken, die mir geholfen haben, diese Aufnahmen zu machen. Es hat eines ungeheuren Aufwands bedurft, alle Daten zusammeln und die Algorithmen zu entwickeln, die Software zu schreiben. Also, sehr begabte Menschen. Mein Motto ist: Ich stelle nur Leute ein, die klüger sind als ich. Und die meisten von ihnen sind klüger als ich.
So with that, I'd like to thank all the people who have helped me to generate these images. It's a huge effort that goes into doing this, gathering the data and developing the algorithms, writing all the software. So, some very talented people. My motto is always, I only hire people that are smarter than I am and most of these are smarter than I am.
Also, vielen Dank.
So thank you very much.
(Applaus)
(Applause)