Informatik
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Das Ziel dieser Arbeit war die Umsetzung eines Wahrnehmungsensors für Softwareagenten, die über ein virtuelles Menschmodell in einer dreidimensionalen Umgebung agieren. Hierbei sollen die Agenten über den Sensor in der Lage sein, semantische Informationen zu geometrischen Objekten in der Umgebung zu erhalten. Hierfür wurden zwei Verfahren umgesetzt, die das menschliche Sehen simulieren, indem Objekte erkannt werden, wenn diese innerhalb eines Sichtfelds liegen. Ein Problem, das dabei gelöst werden muss, ist die Identifizierung möglicher Verdeckungen der Objekte. Ein Ansatz, dieses Problem zu lösen, ist der Ray-Tracing Ansatz, welcher für das erste Verfahren umgesetzt wurde. Das zweite Verfahren verwendet den Occlusion-Culling Ansatz. Auswertungen beider Verfahren haben gezeigt, dass der Ray-Tracing Ansatz eine schnellere Laufzeit aufweist, der Occlusion-Culling Ansatz jedoch mehr unverdeckte Objekte im Sichtfeld erkennt.
Das Provisioning Tool automaIT wurde prototypisch um die Möglichkeit eines Data Discovery erweitert, mit dem Ziel, nicht durch automaIT verwaltete Systeme anbinden und steuern zu können. Daten aus dem Data Discovery werden mittels dem Tool Facter gesammelt und können dynamisch in ausführbare Modelle von automaIT integriert und ausgewertet werden. Dadurch kann der Verlauf weiterer Provisionierungsschritte gesteuert werden, ohne dass es eines manuellen Eingriffs bedarf.
Die Bereitstellung klinischer Informationen im Operationssaal ist ein wichtiger Aspekt zur Unterstützung des chirurgischen Teams. Die roboter-assistierte Ösophagusresektion ist ein besonders komplexer Eingriff, der Potenzial zur workflowbasierten Unterstützung bietet. Wir präsentieren erste Ergebnisse der Entwicklung eines Checklisten-Tools mit der zugrundeliegenden Modellierung des chirurgischen Workflows und Informationsbedarf der Chirurgen. Das Checklisten-Tool zeigt hierfür die durchzuführenden Schritte chronologisch an und stellt zusätzliche Informationen kontextadaptiert bereit. Eine automatische Dokumentation von Start- und Endzeiten einzelner OP-Phasen und Schritte soll zukünftige Prozessanalysen der Operation ermöglichen.
EAM ist ein holistischer Ansatz, um komplexe IT- und Unternehmensstrukturen darzustellen. Dabei ist es von zentraler Bedeutung, diese Strukturen möglichst komplett und übersichtlich zu visualisieren. Ein Ansatz, dies zu erreichen, ist eine multiperspektivische Darstellung von mehreren Views in einem Architekturcockpit. Dabei können mehrere Views simultan betrachtet und analysiert werden. Dadurch ist es möglich, die Auswirkungen einer Analyse des Views eines Stakeholders simultan aus den Views anderer Stakeholder betrachten zu können, um eventuelle Wechselwirkungen zu erkennen und einen allgemeinen Überblick über die Unternehmensarchitektur zu behalten. In dieser Arbeit zeigen wir, von der Konzeption über die Umsetzung bis zu einem Anwendungsbeispiel, wie ein solches Architekturcockpit realisiert werden kann.
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.
In dieser Ausarbeitung wird auf Visualisierungsmöglichkeiten von neuronalen Netzen eingegangen. Ein neuronales Netz scheint zuerst nicht von außen einsehbar und ist somit für viele eine Blackbox. Häufig genutzte Python-Bibliotheken, zum Beispiel TensorFlow, werden vorgestellt und deren Stärken wie auch Schwächen präsentiert. Anhand dieser werden bereits bestehende Visualisierungen gezeigt und ihr derzeitiger Einsatz wird erläutert. Durch einen Vergleich soll ersichtlich werden, welche Bibliothek am meisten Daten während des Trainings liefert, damit diese Informationen weiter verarbeitet werden. Diese Daten sollen so visualisiert werden, dass sie bei der Entwicklung eines neuronalen Netzes unterstützend sind. Ziel ist es, auf die Möglichkeiten einzugehen, welche geboten werden können. Durch eine Vereinfachung des Debuggings neuronaler Netze sollen weiterführende Entwicklungen in diese Richtung unterstützt werden.
In diesem Beitrag wird ein neuer Ansatz vorgestellt, welcher eine schwerkraftreduzierte Navigation innerhalb einer VR-Umgebung erlaubt, wie beispielsweise ein simulierter Mondspaziergang. Zur Navigation in der VR-Umgebung wird der Cyberith Virtualizer ein-gesetzt. Die Schwerkraftsimulation erfolgt mittels eines einstellbaren Gurtsystems, das anelastischen Seilen aufgehängt wird und abgestufte Schwerkraftkompensationen erlaubt. Als Umgebung wurde ein Raumschiffszenario sowie eine Mondoberfläche generiert. Hier sind in der aktuellen Anwendung einfache Interaktionen möglich. In Anlehnung an existierende Gravity Offload Systeme wird die Lösung ViRGOS bezeichnet. ViRGOS wurde bereits bei verschiedenen Besuchsterminen und Hochschulevents eingesetzt, so dass erste Rückmeldungen von Nutzern eingeholt werden konnten.
Die Bedeutung und Stellung der Informationstechnologie erlebte in den letzten 60 Jahren einen fortlaufenden Wandel. Der anfänglich rein unterstützende Charakter entwickelte sich immer mehr zu einem wichtigen Bestandteil der Aufbau- und Ablauforganisation im Unternehmen. Ein definiertes IT-Servicemanagement im Unternehmen sieht sich mittlerweile gleichgeordnet mit den restlichen Fachabteilungen, tritt mit seinen Leistungen als Dienstleister auf und betrachtet die Fachabteilungen als „Kunde“. Neue Technologien und Innovationen und die daraus resultierenden Neudefinitionen bestehender Anforderungen sollen im Rahmen der Digitalisierung in Unternehmen positive Effekte zeigen. IT Infrastructure Library (ITIL) wird als Framework für IT-Servicemanagement in der Industrie und im öffentlichen Dienst genutzt. Der Ansatz von ITIL unterstützte den Kulturwandel und sensibilisierte das Management und die Mitarbeiter darin, serviceorientiert zu denken. Da dieser Ansatz einen vordefinierten, zyklischen Ablauf hat, könnten schnell eintreffende Kundenanforderungen nicht fristgerecht umgesetzt werden, weshalb agile Methoden wie der DevOps-Ansatz in den Vordergrund rücken. Die Herausforderung besteht darin, den Kulturwandel bei der Einführung von DevOps in bestehenden ITIL-Strukturen in Unternehmen zu fördern.
Medizinprodukte sind Gegenstände, Stoffe oder Software mit medizinischer Zweckbestimmung für die Anwendung am Menschen. Diese werden von Medizinprodukteherstellern entwickelt und auf den Markt eingeführt. Da die falsche Anwendung von Medizinprodukten bei Menschen zu Verletzbarkeit des menschlichen Körpers führen kann, ist eine angemessene Qualität der Medizinprodukte zu gewährtleisten. Um die Sicherstellung der Qualität einzuhalten, sind Medizinproduktehersteller verpflichtet, sich an die Medizinprodukteverordnung (MDR) zu halten. Für risikoreiche Produkte ist ergänzend die Nutzung eines Qualitätsmanagementsystems (QMS) verpflichtend. Dieses steuert die Struktur, Verantwortlichkeiten, Verfahren und Prozesse des Unternehmens, die für die Medizinprodukteentwicklung notwendig sind. In Zeiten der Digitalisierung werden Softwarelösungen eingesetzt, um die zeitaufwendigen Dokumentations- und Administrationstätigkeiten im QMS zu reduzieren und die Prozesse zu optimieren. Mit der Einführung einer Software wird ein QMS in der Praxis auch als elektronisches QMS (eQMS) bezeichnet. Weiterhin muss das gesamte QMS mit den Regularien konform sein. Deshalb ist das Ziel dieser Arbeit, mithilfe der regulatorischen Anforderungen herauszuarbeiten, welche Vorgaben bei der Einführung eines eQMS zu beachten sind und wie diese erfüllt werden können. Diese Arbeit bezieht sich auf die regulatorsichen Vorgaben aus der MDR und der ISO 13485. Die Norm beinhaltet Anforderungen an ein QMS von Medizinprodukten.
Telemetrie und Homemonitoring werden bereits in vielen Gesundheitsbereichen erfolgreich genutzt. Moderne Herzschrittmacher ermöglichen durch telemetrische Datenübertragung das Homemonitoring aktueller Gesundheits- und Zustandsdaten durch PatientInnen und ÄrztInnen. Für die Weiterentwicklung existierender Produkte ist ein grundlegendes Verständnis der Anforderungen an und des Aufbaus solcher Systeme notwendig. Bisher existieren
herstellerunabhängige Betrachtungen dieser noch nicht. Durch die Verwendung von SysML als semiformale Notationssprache wird das System Herzschrittmacher und Homemonitoring modelliert. Die Anforderungen an ein solches System lassen sich aus bestehenden Produkten ableiten. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Systemarchitektur solcher Systeme, anhand derer die Anbindung an Informationssysteme über das Homemonitoringsystem und die dadurch umgesetzten Funktionen gezeigt werden.
Ein stark erforschtes Gebiet der Computer Vision ist die Detektion von markanten Punkten des Gesichtszuges (englisch: facial feature detection), wie der Mundwinkel oder des Kinns. Daher lassen sich eine Vielzahl von veröffentlichten Verfahren finden, die sich jedoch teils deutlich hinsichtlich der Detektionsgenauigkeit, Robustheit und Geschwindigkeit unterscheiden. So sind viele Verfahren nur bedingt echtzeitfähig oder liefern nur mit hochaufgelösten Bildquellen ein zufriedenstellendes Ergebnis. In den letzten Jahren wurden daher Verfahren entwickelt, die versuchen, diese Problematiken zu lösen. In dieser Arbeit erfolgt eine Betrachtung dreier dieser State-of-the-Art Verfahren: Constrained Local Neural Fields (CLNF), Discriminative Response Map Fitting (DRMF) und Structured Output SVM (SO SVM), sowie deren Implementierungen. Dazu erfolgt ein empirischer Vergleich hinsichtlich der Detektionsgenauigkeit.
Mittlerweile ist der Einsatz von technischen Hilfsmitteln zu Analysezwecken im Sport fester Bestandteil im Trainingsalltag von Trainern und Athleten. In nahezu jeder Sportart werden Videoaufzeichnungen genutzt, um die Bewegungsausführung zu dokumentieren und zu analysieren. Allerdings reichen Aufnahmen von einem statischen Standort oftmals nicht mehr aus. An dieser Stelle kann Virtual Reality (VR) eine Lösung dieses Problems bieten. Durch VR kann der aufgezeichneten Szene eine weitere Ebene hinzugefügt und die Bewegungsabläufe neu und detaillierter bewertet werden. Um Bewegungen in einer virtuellen Umgebung abzubilden, müssen diese mittels Motion Capturing (MoCap) aufgezeichnet werden. Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, ob das MoCap System Perception Neuron in der Lage ist, Bewegungen in hoher Geschwindigkeit zu erfassen.
Diese Ausarbeitung befasst sich mit der Fragestellung, inwiefern interaktive Systeme innerhalb eines historischen Ausstellungskontextes herangezogen werden können, um die methodische Vermittlung von Informationen zu fördern und zu unterstützen. Als Anwendungsfall wird hierbei auf das Schloss Aulendorf zurückgegriffen.
Identifikation von Schlaf- und Wachzuständen durch die Auswertung von Atem- und Bewegungssignalen
(2021)
Eines der gängigsten bildgebenden Verfahren in der Medizin ist die Sonografie. Jedoch ist die Reproduzierbarkeit der Ultraschalldiagnostik bis heute noch immer ein Problem, wodurch Fehldiagnosen gestellt werden. Durch das in diesem Papier vorgestellte prototypische System zur Unterstützung für Medizinstudenten in Ultraschallseminaren sollen Anforderungen zur Reproduzierbarkeit einer Ultraschalluntersuchung definiert werden. Durch Experteninterviews wurden Einblicke in die klinischen Abläufe und den Krankenhaus-Alltag gewonnen, welche Inhalte relevant sind, um die Reproduzierbarkeit von Ultraschalluntersuchungen zu ermöglichen.
In mehreren Untersuchungen hat sich gezeigt, dass sich die Wahrnehmung des eigenen Körpers in einer virtuellen Umgebung positiv auf die Wahrnehmung der gesamten Umgebung auswirkt. Für diese Untersuchungen wurden der Körper einer Person, oder Teile davon, als animierter Avatar aus der Ego-Perspektive dargestellt. Im Kontext der Informatikkonferenz Informatics Inside 2014 an der Hochschule Reutlingen soll in dieser Arbeit eine andere Möglichkeit der Darstellung untersucht werden. In einer prototypischen Augmented Virtuality Anwendung soll die virtuelle Umgebung um reale Inhalte erweitert werden. Es soll einer Person ermöglicht werden, Teile ihres eigenen Körpers nicht als Avatar, sondern auf Basis einer Kameraaufnahme als realistische Repräsentation wahrzunehmen. Die Arbeit beschreibt hierbei die gesetzten Ziele, sowie Aufbau und Funktionsweise der prototypischen Anwendung und deren derzeitigen Stand.
Im Rahmen der wissenschaftlichen Vertiefung soll auf Basis der vorhandenen Ansätze das IT-Risikomanagement evaluiert werden. Hierbei soll die Frage, inwiefern das IT-Risikomanagement dem Unternehmen eine Hilfestellung bieten kann, geklärt und anschließend anhand von zwei Fallbeispielen dargestellt werden.
Die Segmentierung und das Tracking von minimal-invasiven robotergeführten Instrumenten ist ein wesentlicher Bestandteil für verschiedene computer assistierte Eingriffe. Allerdings treten in der minimal-invasiven Chirurgie, die das Anwendungsfeld für den hier beschriebenen Ansatz darstellt, häufig Schwierigkeiten durch Reflexionen, Schatten oder visuelle Verdeckungen durch Rauch und Organe auf und erschweren die Segmentierung und das Tracking der Instrumente.
Dieser Beitrag stellt einen Deep Learning Ansatz für ein markerloses Tracking von minimal-invasiven Instrumenten vor und wird sowohl auf simulierten als auch realen Daten getestet. Es wird ein simulierter als auch realer Datensatz mit Ground Truth Kennzeichnung für die binäre Segmentierung von Instrument und Hintergrund erstellt. Für den simulierten Datensatz werden Bilder aus einem simulierten Instrument und realem Hintergrund zusammengesetzt. Im Falle des realen Datensatzes spricht man von der Zusammensetzung der Bilder aus einem realen Instrument und Hintergrund. Insgesamt wird auf den simulierten Daten eine Pixelgenauigkeit von 94.70 Prozent und auf den realen Daten eine Pixelgenauigkeit von 87.30 Prozent erreicht.
In dieser Ausarbeitung wird eine zeitliche Vorhersage von Erdbeben getroffen. Hierfür werden mit einem Datensatz aus Labor-Erdbeben Convolutional Neural Networks (CNN) trainiert. Die trainierten Netzwerke geben Vorhersagen, indem sie einen Input an seismischen Daten klassifizieren. Durch das Klassifizieren kann das CNN die zeitliche Entfernung zum nächsten Erdbeben vorhersagen. Es werden hierfür zwei Ansätze miteinander verglichen. Beim ersten Ansatz werden die Originaldaten in ein CNN gegeben. Beim zweiten Ansatz wird vor dem CNN eine Vorverarbeitung der Daten mit den Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) durchgeführt. Es zeigt sich, dass mit beiden Ansätzen eine gute Klassifikation möglich ist. Die Kombination aus MFCC und CNN liefert die besseren quantitativen Ergebnisse. Hierbei konnte eine Genauigkeit von 65 % erreicht werden.
Gescannte Menschmodelle werden zunehmend für Experimente im VR-Bereich verwendet. Doch realistische Bewegungsabläufe bereitzustellen, ist eine zeitaufwendige Arbeit. Ziel der Ausarbeitung ist es, einen Workflow zu finden, der es ermöglicht, eine große Anzahl solcher Modelle innerhalb kürzester Zeit zu verarbeiten. Dafür betrachtet die Arbeit unterschiedliche Methoden zum Automatisieren von Skinning und Rigging, um Modelle in virtuellen Umgebungen auf Basis von Motion Tracking einsetzen zu können. Die Qualität der verarbeiteten Modelle wird anhand von Scans in unterschiedlichen Posen geprüft.