HyperSpec-FDM: Forschungsdatenmanagement für medizinische Hyperspektraldaten
Im Rahmen der Förderung von „Forschungsdatenmanagement an Fachhochschulen/Hochschulen für Angewandte Wissenschaften“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) soll ein zuverlässiges Forschungsdatenmanagement für medizinische Hyperspektraldaten an der HSMA erarbeitet werden. Das Projekt HyperSpec-FDM fokussiert sich auf die Konzeptentwicklung der zuverlässigen Verwaltung von Hyperspektraldaten in den Life Sciences, speziell im Bereich der biomedizinischen Forschung. Mit der Umsetzung der Konzepte soll ein spürbarer Effizienzgewinn und eine erhebliche Verbesserung der Erkenntnisausbeute in den Forschungsgruppen erreicht werden.
Projektbeschreibung
Ziel des Projekts HyperSpec-FDM ist der Aufbau eines leistungsfähigen, zentralen und nachhaltigen Forschungsdatenmanagements (FDM) für medizinische Daten. Der Fokus des Projekts liegt auf der Archivierung, Verschlagwortung und Nachnutzung dieser Daten, sowie der Vernetzung mit forschungsunterstützenden Einrichtungen der Hochschule wie u.a. der Campus IT, Bibliothek oder dem Research Management Center.
An der HSMA generiert die zentrale Forschungseinrichtung Center for Mass Spectrometry and Optical Spectroscopy (CeMOS) den größten Anteil am Gesamtvolumen der anfallenden Daten, wobei der Fokus auf die Erzeugung und Verarbeitung hyperspektraler Bilddaten liegt. Der Umgang mit Daten aus dem medizinischen und biomedizinischen Bereich erfordert einen sensiblen Umgang, woraus sinnvolle Berechtigungs- und Lizenzierungskonzepte abzuleiten sind. Zudem sind die anfallenden Daten durch sehr große Datenvolumen, aufwändige und individuell notwendige Vorverarbeitungsschritte und Datenanalysen gekennzeichnet. Darüber hinaus erschweren die heterogene Dokumentationslandschaft und die Vielfalt der verwendeten Messinstrumente eine einheitliche Vorgehensweise für eine zuverlässige Datenverarbeitung.
Das Projekt Hyperspec FDM hat sich zum Ziel gesetzt, einen zentralen Ansatz für ein zuverlässiges FDM von Hyperspektraldaten unter der Einhaltung der FAIR Kriterien und den Anforderungen der Forschenden zu entwickeln.
Konzept
Zur Förderung der langfristigen Verfügbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten an der Hochschule Mannheim
wurde ein umfassendes Konzept für ein zentrales Datenmanagement entwickelt.
Um strukturierte Datenmanagementpläne (DMP) zu entwickeln, steht den Forschenden RDMO (Research Data Management Organizer)
zur Verfügung. Dieses Instrument ermöglicht eine methodische Herangehensweise an das Forschungsdatenmanagement
und die effektive Planung und Koordinierung von Datenprozessen.
Das Kernstück der zuverlässigen Verwaltung von Forschungsdaten ist das Dataverse-Repository, welches die zuverlässige Verwaltung, Suche, Veröffentlichung und Zitierung der Forschungsdaten ermöglicht. Durch die Anreicherung von Metadaten werden kontextuelle Informationen bereitgestellt und die Auffindbarkeit, Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit verbessert.
Informationen und Dokumentation
FAQ
Forschungsdaten bezeichnen alle Daten, die im Rahmen wissenschaftlicher Forschung gesammelt, beobachtet, generiert oder erstellt werden.
Forschungsdaten sind immer fach- und projektspezifisch und dienen als Grundlage für wissenschaftliche Analysen, Ergebnisse und Veröffentlichungen.
Je nach Forschungsbereich und -methode können sie in unterschiedlichen Formaten vorliegen und aus unterschiedlichen Quellen stammen.
Weitere Informationen zu verschiedenen Definitionen sind hier zu finden.
Forschungsdatenmanagement (FDM) umfasst alle organisatorischen, technischen und rechtlichen Maßnahmen, die der systematischen Verwaltung von Forschungsdaten während ihres gesamten Datenlebenszyklus dienen.
Der Datenlebenszyklus beinhaltet die Planung, Erhebung, Aufbereitung und Analyse, das Teilen der Ergebnisse, die Archivierung und Nachnutzung der Ergebnisse.
Das ausgewiesene Ziel ist es, durch die Reproduzierbarkeit und Transparenz der Daten einen Beitrag zur wissenschaftlichen Forschung und deren Verwertung zu leisten.
Ein Datenmanagementplan (DMP) ist ein dokumentiertes Konzept, welches die Handhabung von Forschungsdaten während und nach einem wissenschaftlichen Projekt definiert.
Der DMP dient als Leitfaden und enthält konkrete Maßnahmen für die Sicherung, Dokumentation, Nutzung, Veröffentlichung und Langzeitarchivierung der Daten.
Ein DMP wird zu Beginn eines Projekts erstellt und kann im Laufe der Forschung angepasst oder aktualisiert werden.
Vorgefertigte Tools wie RDMO erleichtern mit vorgefertigten Templates die Erstellung eines DMPs nach Richtlinien verschiedener Fördereinrichtungen.
Die FAIR-Prinzipien (findable, accessible, interoperable, reusable) stehen für eine nachhaltige und effiziente Verwaltung von Forschungsdaten.
Forschungsdaten, die den Prinzipien entsprechen, tragen zur Förderung von Transparenz, Zusammenarbeit und Innovation in der Wissenschaft bei und unterstützen die Idee der offenen Wissenschaft (Open Science).
Du hast Fragen?
Projektleitung
Technisches Projektmanagement
Tim Häußermann, M. Sc.
Organisatorisches Projektmanagement
Alessa Rache, M. Sc.