Informatik
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In Folge der gegenwärtigen Digitalisierung in der produzierenden Industrie werden Anwendungen oder Services mit potentiell positiven Auswirkungen auf Faktoren wie Effektivität und Arbeitsqualität entwickelt. Ein geeigneter Ansatz zur Stärkung motivierender Aspekte im Arbeitskontext kann Gamification darstellen. In dieser Arbeit ist die initiale Konzeption und Evaluation eines Gamification-Ansatzes für Anwender eines KI-Service zur Maschinenoptimierung dargestellt und möglichen Anforderungen an ein Konzept zur Motivationssteigerung extrahiert.
Artefaktkorrektur und verfeinerte Metriken für ein EEG-basiertes System zur Müdigkeitserkennung
(2019)
Fragestellung: Müdigkeit ist ein oft unterschätztes, aber dennoch großes Problem im Straßenverkehr. Von rund 2,5 Mio. Verkehrsunfällen 2015 in Deutschland, waren 2898 Unfälle, mit insgesamt 59 Toten (~1,7 % der Todesfälle), auf Übermüdung zurückzuführen. Schätzungen gehen von einer Dunkelziffer von bis zu 20 % aus. In einer ersten eigenen Studie wurde überprüft, ob ein mobiles EEG in einem Fahrsimulator Müdigkeitszustände zuverlässig erkennen kann. Die Erkennungsrate lag lediglich bei 61 %. Ziel dieser Arbeit ist, das verwendete Messsystem zu verbessern. Dazu wird die Genauigkeit durch eine Artefaktkorrektur und mit Hilfe von verfeinerten Qualitätsmetriken erhöht. Eine erkannte Übermüdung wird dem Fahrer dann in angemessener Weise angezeigt, so dass er entsprechend reagieren kann.
Patienten und Methoden: Die Independent Component Analysis (ICA) ist ein multivariates Verfahren, um mehrere Zufallsvariablen zu analysieren. Für die Entscheidung, ob ein Fahrer gerade müde oder wach ist, wird der erstellte Merkmalsvektor für jede Sequenz mit ICA klassifiziert. Dafür wird ein trainierter Machine-Learning-Algorithmus eingesetzt, der in der Lage ist, auch unbekannte Datensätze in Klassen einzuteilen. Um die benötigten Frequenzwerte zu erhalten, wurde für jeden EEG-Kanal eine Fourier Transformation durchgeführt. Der erstellte Merkmalsvektor wird im nächsten Schritt durch ein Künstliches Neuronales Netz klassifiziert. Für das Training werden vorab erstellte Merkmalsvektoren mit den Klassen „Wach“ und „Müde“ versehen. Diese Daten werden zufällig gemischt und im Verhältnis 2:1 in eine Trainings- und Testmenge geteilt. Das Experiment wurde mit acht Personen mit jeweils zweimal 45 min Testfahrt durchgeführt.
Ergebnisse: Der komplette Datensatz besteht aus 150.000 Signalwerten, welche zu ca. 7000 Sequenzen zusammengefasst werden. Durch die Anwendung der Qualitätsmetrik bleiben 4370 Sequenzen für das Training übrig. Bei invaliden Sequenzen aufgrund von EEG-Artefakten gibt es deutliche Unterschiede. Im „Wach“ Zustand werden dreimal so viele Sequenzen verworfen als im „Müde“ Zustand. Insgesamt werden bei wachen Probanden im Schnitt ca. 50 % der Sequenzen verworfen, bei Müden lediglich 25 %. Im Durchschnitt erreicht das System eine Erkennungsrate von 73 % für beide Zustände. Vergleicht man nun das Verhältnis von „Wach“ und „Müde“ und lässt „Leichte Müdigkeit“ außen vor, liegen die Ergebnisse bei über 90 %.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse zeigen, dass die Aufmerksamkeit während des Experiments abnimmt bzw. die Müdigkeit zunimmt. Dies verdeutlichen zum einen subjektive und objektive Beobachtungen von Müdigkeitsanzeichen. Zum anderen lassen sich messbare und klassifizierbare Unterschiede im EEG Signal nachweisen. Die als Merkmale eingesetzten Theta-Wellen zeigten eine niedrigere Amplitude gegen Ende des Experiments. Die Erweiterung der binären Klassifizierung führt zu einer weiteren Stabilisierung der Ergebnisse. Artefaktkorrektur und Qualitätsmetriken steigern die Güte der Daten weiter. Die entwickelte Anwendung zur Müdigkeitserkennung ermittelt messbare Zeichen von Müdigkeit und kann eine gute Entscheidung über die Fahrtauglichkeit treffen.
Sowohl bei den industriellen als auch wissenschaftlichen Institutionen nimmt die Anwendung der additiven Fertigung stetig zu und ist insbesondere in den Bereichen der Prototypenentwicklung nicht mehr wegzudenken. Die werkzeuglose Herstellung von Teilen ermöglicht eine dynamische Nutzung der Produktionsressourcen bis unmittelbar zum Fertigungsstart. Dies erlaubt, einerseits in den Bereichen der Feinterminierung und Ablaufplanung, agil auf Veränderungen zu reagieren und andererseits Modelle unterschiedlicher Fertigungsaufträge miteinander zu kombinieren, um somit eine hohe Effizienz der Fertigungsanlagen zu erreichen. Bei der Nutzung von multiplen Anlagen in einem Unternehmen oder im Partnerverbund stellt die vorhandene Intransparenz Unternehmen und Unternehmensnetzwerke vor viele Herausforderungen. Die Blockchain Technologie ermöglicht eine gemeinsame Datenbasis zwischen den Teilnehmern. Die Einträge werden protokolliert und die Authentizität der Teilnehmer wird gewährleistet. Dies führt, im Falle der Beziehung zwischen Kunden und Produzenten, zu einer nachprüfbaren Zusammenarbeit, da Unternehmen Dienstleistungsverträge abschließen, die auf dem Fluss vieler kleiner Transaktionen basieren. In diesem Beitrag wird dargestellt, wie verfügbare additive Fertigungsressourcen erkannt werden, sowie, unter der Verwendung der Blockchain-Technologie, in einem dezentralen Produktionsnetzwerk angeboten und von unterschiedlichen Akteuren genutzt werden können.
Mammographie-Geräte werden in der Diagnostik von Mammakarzinomen eingesetzt. Die ursprüngliche Technik wurde in den letzten Jahren von analogen Röntgenfilmen zu digital integrierten Systemen weiterentwickelt. Durch die Tomosynthese, bei der in einem Schnittbildverfahren mehrere Schichten des Organismus untersucht werden können, können auch überlagerte Strukturen sichtbar gemacht werden. Um als adäquate Grundlage zur Diagnostik von malignen Tumoren dienen zu können, müssen einige qualitative Anforderungen erfüllt werden. Bisher gibt es wenig Literatur, die Anforderungen und den Aufbau solcher Geräte systematisch beschreiben. Im Rahmen dieser Arbeit werden auf Basis der Literatur und bestehender Systeme die qualitativen Anforderungen identifiziert. Der prinzipielle Aufbau solcher Systeme wird anhand der einzelnen Systembausteine in der semiformalen Notationssprache SysML gezeigt. Die grundlegende Funktionsweise eines tomosynthesefähigen Mammographie Gerätes wird in dieser Arbeit zusammenfassend und anhand der einzelnen Systembausteine beschrieben. Diese Arbeit dient der Vermittlung eines umfassenden Verständnisses für die digitale Mammographie, um als Grundlage für die Dokumentation von qualitativen Anforderungen dienen zu können.
Zur Unterstützung des Operateurs wird eine patientennahe Informationsanzeige entwickelt, die kontextrelevante Informationen entsprechend der aktuellen Situation bereitstellen kann. Hierfür soll eine Situationserkennung konzipiert werden, die auf unterschiedliche intraoperative Prozesse übertragen werden kann. Ziel der adaptiven Situationserkennung ist das Erkennen spezifischer Situationen durch intraoperative Informationen unterschiedlicher Datenquellen im Operationssaal. Innerhalb der Datenerhebung und -analyse wurden Anwendungsfälle für die Situationserkennung definiert sowie chirurgische Prozessmodelle erstellt, die intraoperative Ereignisse abbilden. Auf Basis dieser Informationen wurde ein Konzept entworfen, das sich zunächst auf die Erkennung abstrakter generalisierter Phasen, unabhängig vom Eingriff, fokussiert und sich Schritt für Schritt auf granulare Prozessschritte spezifizieren lässt. Diese Flexibilität soll die Übertragbarkeit des Konzepts auf intraoperative Prozesse ermöglichen und den Operateur dadurch gezielt mit kontextrelevanten Informationen unterstützen. Das Konzept wird in zukünftigen Schritten weiterentwickelt.
Ganz gleich, ob im privaten oder beruflichen Alltag, begleiten uns digitale Medien heute nahezu überall. Dabei dienen sie nicht nur zur Unterhaltung, sondern helfen uns, Arbeitsabläufe effizienter und produktiver durchzuführen. Doch die Arbeit des Menschen ist bei Weitem nicht überflüssig geworden. Durch die steigenden Anforderungen ist die Nachfrage nach qualifiziertem Fachpersonal heute höher denn je. Währenddessen müssen Mitarbeiter in der Lage sein, mit der rasanten Entwicklung neuer Produkte und Technologien Schritt zu halten. Dabei ist eine qualitative Aus- und Weiterbildung unumgänglich. Beginnend mit der Bildung von Medienkompetenz in Schulen bis hin zur Fach- und Berufsbildung sowie beruflichen Weiterbildung, muss der Umgang mit digitalen Technologien gelehrt sein. Darüber hinaus bieten diese Technologien neue Potenziale zur Verbesserung von Bildungskonzepten und können zudem dabei helfen, den Lernerfolg zu steigern.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Evaluation einer VR-basierten Lernumgebung und untersucht mögliche Auswirkungen auf den Lernerfolg durch die verkörperte Darstellung eines virtuellen Instruktors. Dazu wurde die technische Implementierung einer kollaborativen Lernumgebung vorgenommen, mit welcher anschließend eine Versuchsreihe mit 16 Probanden durchgeführt wurde. Im Hinblick auf eine mögliche Steigerung der Effizienz in der eigenständigen Bewältigung von Montageaufgaben nach unterschiedlichen Instruktionsarten, wurden keine signifikanten Leistungsverbesserungen festgestellt.
Autismus-Spektrum-Störungen (ASD) bei Kindern werden häufig zu spät diagnostiziert und die Begleitung der chronischen Krankheit gestaltet sich schwierig. Der vorgestellte Ansatz erlaubt die Behandlung der Kinder in dem bekannten häuslichen Umfeld und versucht die Beziehungen zwischen Schlaf und Verhalten herauszuarbeiten. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen die Lebensqualität der Patienten verbessern und den Eltern Hilfestellung geben. Die notwendige infrastrukturelle Unterstützung wird durch medizinisches Fachpersonal geleistet, das auf einen web-basierten Service zurückgreifen kann, der sämtliche Prozesse (Diagnostik, Datenerfassung, -aufzeichnung und Training etc.) begleitet. Die anonymisierten Daten werden in einem Diagnosesystem zentral abgelegt und können so für zukünftige Behandlungsstrategien nutzbar sein. Die umfassende Lösung setzt auf zentrale Elemente von Smart-Homes und AAL auf.
Bereits zum elften Mal findet nun die Studierendenkonferenz Informatics Inside statt. Als Teil des Masterstudiengangs Human-Centered Computing organisieren Masterstudierende selbständig eine vollumfängliche wissenschaftliche Konferenz. Die Informatik ist nach wie vor ständigem Wandel unterworfen. Unsere Studierenden tragen diesem Wandel bei, indem sie in ihrer wissenschaftllichen Vertiefung aktuelle Problemstellungen durch innovative Konzepte lösen. Inzwischen ist die Informatik aber auch nicht immer sofort sichtbar. Das merken wir immer dann, wenn etwas nicht wie vorgesehen funktioniert. Das diesjährige Motto der Informatics Inside ist experience (IT);, verdeckt als Funktionsaufruf:).
In der Orthopädie werden Robotersysteme bereits seit mehreren Jahren erfolgreich unterstützend eingesetzt. Dieser Ansatz erfordert die vorgelagerte Erstellung eines digitalen Modells auf Basis von medizinischen Bilddatensätzen. Die Erstellung und Überprüfung der Modelle soll in einer browserbasierten Client- Server-Anwendung erfolgen. Hierfür ist die Darstellung von zweidimensionalen und dreidimensionalen Datensätzen erforderlich. Basis dieses Papers ist die Entwicklung eines Ansatzes zur interaktiven, browserbasierten dreidimensionalen Darstellung medizinischer Planungsdaten. Die Anwendung stellt ein Proof of Concept dar, ob die bestehenden Desktopanwendungen zur Darstellung von Planungsdaten ersetzt werden können. Mit Hilfe des Frameworks AMI.js wurde die Anwendung umgesetzt. Sie erfüllt alle definierten Anforderungen und kann somit die aktuellen Desktopanwendungen ersetzen.