Informatik
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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.
Mit dem starken Wachstum des CarSharing- Angebots und der großen Menge an Flottenfahrzeugen in Unternehmen nimmt auch die Anzahl der Fahrtenbuch-Apps zu. Bei den meisten mobilen Fahrtenbuch- Anwendungen muss der Benutzer den Kilometerstand manuell eintragen. Dies wirkt sich negativ auf die Usability und die User Experience aus. Hinzu kommt, dass jede Minute kostbar ist, die der Fahrer im ausgeliehenen Auto verbringt. Aus diesen Gründen wird hier eine Lösung vorgestellt, bei der der Kilometerstand aus einer Mercedes Benz A-Klasse über den OBD-Anschluss mit Hilfe des CAN Interfaces „ISI b2air“ automatisch ausgelesen und per Bluetooth an die Fahrtenbuch-App der Berger Elektronik GmbH gesendet wird. Hierfür wird mittels der Software „ISI b2app“ die Kommunikation des Diagnosetesters mit dem Fahrzeug aufgezeichnet. Anschließend werden die CAN-Botschaften analysiert und in Bezug auf den Kilometerstand gefiltert. Die entsprechende Anfrage zum Erhalt des Kilometerstandes wird in den Programmcode des Berger Fahrtenbuches implementiert, so dass die App selbstständig den Kilometerstand auslesen kann.
Die Kombination von Softwareproduktlinien und agiler Softwareentwicklung in der Automobilbranche ist vielversprechend. Das Ziel ist hierbei, sowohl die Vorteile agiler Methoden wie kurze Entwicklungszyklen als auch die Vorteile systematischer Wiederverwendung wie beispielsweise das effektive Management von Varianten zu erzielen. Allerdings ist die Kombination auch mit Herausforderungen verbunden und erfordert eine geeignete Einführungs- oder Transformationsstrategie. Basierend auf Erkenntnissen einer Interviewstudie und existierenden Produktlinienentwicklungen werden Herausforderungen und Lösungsideen aufgezeigt.
Die meisten der aktuell im Allag vorfindlichen Touch-Flächen wurden unter Anwendung komplexer und kostenintensiver Technologien realisiert. Gerade für das Anwendungsszenario eines Touchfloors, bei welchem meist eine überdurchschnittlich große Touch-Fläche erwünscht ist, werden kostengünstigere Umsetzungsmöglichkeiten angestrebt. Dieses Paper dient als Ausgangsbasis für die Umsetzung eines Low-cost Touchfloors, der die kollaborative Arbeit eines Projektteams unterstützen soll. Mithilfe einer Analyse des State of the Arts der Touch-Technologien und einer anschließenden Evaluation, wird die Touch-Technologie abgeleitet, die sich am besten zur Realisierung dieses low-cost Touchfloors eignet. Aus der Evaluation geht hervor, dass vor allem optische Touch-Technologien, insbesondere visionsbasierte, für die Umsetzung von kostengünstigen großen Touch-Flächen geeignet sind.
In der Medizin existieren verschiedene Reifegradmodelle, die die Digitalisierung von Krankenhäusern unterstützen können. Die Anforderungen an ein Reifegradmodell für diesen Zweck umfassen Aspekte aus allgemeinen und spezifischen Bereichen des Krankenhauses. Die Analyse der Reifegradmodelle HIN, CCMM, EMRAM und O-EMRAM zeigt große Lücken im Bereich des OP sowie fehlende Aspekte in der Notaufnahme auf. Ein umfassendes Reifegradmodell wurde nicht gefunden. Durch eine Kombination aus HIN und CCMM könnten fast alle Bereiche ausreichend abgedeckt werden. Zusätzliche Ergänzungen durch spezialisierte Reifegradmodelle oder sogar die Entwicklung eines umfassenden Reifegradmodells wären sinnvoll.
OR-Pad - Entwicklung eines Prototyps zur sterilen Informationsanzeige am OP-Situs : meeting abstract
(2019)
Hintergrund: Oftmals werden Informationen aus der Krankenakte oder von Bildgebungsverfahren nur auf recht weit vom Operationsgebiet entfernten Monitoren, außerhalb der ergonomischen Sichtachse des Operateurs, dargestellt. Dies führt dazu, dass relevante Informationen übersehen werden oder ihr Informationspotenzial nicht ausgeschöpft werden kann. In Papierform mitgenommene Notizen befinden sich während der OP außerhalb des sterilen Bereichs und sind dadurch für den Operateur nicht ohne Weiteres zugänglich. Auch bei intraoperativen Einträgen für die OP Dokumentation ist der Operateur auf die Mithilfe der Assistenz angewiesen. Durch die zusätzlichen Kommunikationswege entstehen dabei ein personeller und zeitlicher Mehraufwand und das Fehlerpotenzial nimmt zu. Das anwendungsorientierte Forschungsprojekt OR-Pad - Nutzung von portablen Informationsanzeigen im Operationssaal - soll dem Operateur zu einem verbesserten Informationsfluss verhelfen. Die Idee entstand aus der klinischen Routine der Anatomie und Urologie des Universitätsklinikums Tübingen und wird nun durch Fördermittel vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg sowie vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung an der Hochschule Reutlingen zu einem High Fidelity-Prototypen weiterentwickelt.
Ziel: Ziel des OR-Pad Projekts ist es, während einer OP zum aktuellen Zeitpunkt klinisch relevante Informationen in unmittelbarer Nähe zum Operateur darzustellen. Mithilfe des Systems soll der Informationsfluss zwischen dem Eingriff sowie dessen Vor- und Nachbereitung optimiert werden. Der Operateur soll vorab relevante Informationen, wie aktuelle Röntgenbilder oder persönliche Notizen, zur intraoperativen Anzeige auswählen können, die dann am OP-Situs auf einer sterilen Informationsanzeige dargestellt werden. Durch die Positionierung soll eine ergonomische Sichtachse sowie die direkte Interaktion mit dem System ermöglicht werden. Kontextrelevante Informationen sollen basierend auf dem aktuellen OP-Verlauf durch die Entwicklung einer Situationserkennung automatisch bereitgestellt werden. Zur Optimierung des Informationsflusses gehört ebenfalls die Unterstützung der OP-Dokumentation. Für diese sollen während des Eingriffs manuell vom Operateur sowie automatisch vom System Einträge, wie Zeitpunkte oder intraoperative Aufnahmen, erstellt werden. Aus diesen soll nach dem Eingriff die OP-Dokumentation generiert und damit der Prozess qualitativer und zeiteffizienter gestaltet werden.
Methodik: Zur Erreichung des Ziels werden zunächst die klinischen Anforderungen spezifiziert und in ein Lastenheft überführt. Hierfür werden Interviews und Beobachtungen bei mehreren Interventionen durchgeführt. Nach dem User-Centered-Designprozess werden Personas und Nutzungsszenarien entworfen und mit klinischen Projektpartnern in mehreren Iterationen evaluiert. Es gilt eine Informationsarchitektur aufzubauen, die eine Einbettung klinischer Informationssysteme sowie Bild- und Gerätedaten aus dem OP-Netzwerk erlaubt. Eine Situationserkennung, basierend auf Prozessmodellen, soll zur Abschätzung des Operationsfortschritts entwickelt werden. Zur Befestigung der Informationsanzeige sollen geeignete Haltemechanismen eingesetzt werden. Das OR-Pad System soll laufend im Lehr- und Forschungs-OP der Hochschule Reutlingen getestet und im Sinne agiler Produktentwicklung mit den klinischen Projektpartnern abgestimmt werden. Der finale Funktionsprototyp soll abschließend in den Versuchs-OPs der Anatomie Tübingen getestet und evaluiert werden.
Ergebnisse: Über eine erste Datenerhebung mittels Contextual Inquiry konnten erste Anforderungen an das OR-Pad System erfasst werden, woraus ein Low-Fidelity-Prototyp resultierte. Die Evaluation über Experteninterviews führte in die zweite Iteration, in der das Konzept entsprechend der Ergebnisse angepasst wurde. Über Hospitationen am Uniklinikum Tübingen fand eine weitere Datenerhebung zur Erstellung von Szenarien für die intraoperativen Anwendungsfälle statt. Anhand der Anforderungen wurde ein Konzept für die Benutzerschnittstelle entworfen, die im weiteren Verlauf mit den klinischen Projektpartnern evaluiert wird.
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.
Vergleichende Analyse des YouTube-Auftritts von privat- und öffentlich-rechtlichen Sendegruppen
(2020)
Lange wurde das Internet als Antagonismus zum Fernsehen gesehen. Es wurde dementsprechend zur Zuschauerrück- bzw. -gewinnung genutzt, was sich allerdings als ineffizient erwies. Inzwischen haben die einzelnen Sendegruppen das Internet jedoch als mediale Erweiterung erkannt und genutzt. Durch diese späte Akzeptanz zeigen sich starke Unterschiede im Umfang und der Vorgehensweise hinsichtlich der Nutzung des Internets als zusätzliches Medium. Am besten lässt sich dies in einem Vergleich in Bezug auf die wichtigste videotechnische Social Media Plattform YouTube darstellen.
In diesem Vergleich sollen die einzelnen Sendegruppen hinsichtlich ihrer wahrgenommenen Vorteile, Nachteile und Attraktivität bezogen auf das Nutzerverhalten und die Nutzermeinung bewertet werden. Die zielgruppenorientierte Optimierung des YouTube-Auftrittes ist von außerordentlich hoher Bedeutung für die zukünftige Marktdurchdringung.
Durch Industrie 4.0 kann die individuelle Fertigung von kleineren Stückzahlen zu geringen Kosten ermöglicht werden. Dafür müssen alle Anlagen miteinander vernetzt werden, um Daten austauschen und kommunizieren zu können. Durch die Vernetzung können neue Risiken und Gefahren entstehen. In dieser Arbeit wird die ITSicherheit in der Industrie 4.0 anhand möglichen Bedrohungsszenarien, Herausforderungen und Gegenmaßnahmen evaluiert. Dabei wird untersucht, welche Möglichkeiten Industrieunternehmen haben, um Hackerangriffen vorzubeugen und ob bereits etablierte Sicherheitskonzepte für industrielle Anlagen einfach übernommen werden können.
JumpAR kombiniert die Welt der Augmented Reality (AR) mit dem weltbekannten Jump ’n’ Run Genre in einem Mobile Game. Der Spieler kreiert einen individuellen Spielparcours in seiner realen Umgebung und navigiert seine Spielfigur auf virtuellen Plattformen durch diesen. Der mit Unity entwickelte JumpAR Prototyp wurde nach Umsetzungen der Grundfunktionen und Mechaniken im Rahmen eines Nutzertests analysiert. Die Integration von echten Gegenständen aus dem Umfeld des Spielers führt im Spielfluss zu einer starken Verknüpfung der virtuellen und realen Welt, was eine neue AR-Interaktionsform für Handyspiele darstellt.
In Zusammenarbeit mit dem Medizinproduktehersteller ulrich medical wird eine User Experience und Usability Studie an der Software der im Moment eingesetzten Kontrastmittelinjektoren durchgeführt. Das Unternehmen möchte eine neue Variante eines Kontrastmittelinjektors entwickeln, der als Basis eine verbesserte Version dieser Softwares enthält. Benutzerstudien können mit den unterschiedlichsten Methoden durchgeführt werden. Das geeignete Vorgehen muss definiert und die Testpersonen in Bezug zur eingesetzten Methode ermittelt werden. Bei Medizinprodukten muss zusätzlich auf strikte Auflagen in Normen und Gesetzen geachtet werden. Die Grundlage zur Methodenauswahl bildet eine Recherche zu Usability und User Experience Vorgaben für Medizinprodukte. Die Studie wird anhand quantitativer Daten eines Usability Tests im Labor, Fragebögen zur User Experience und qualitativen Post Test- Interviews evaluiert. In erster Linie dient diese Studie der Ermittlung von möglichen Verbesserungen, welche in der darauf folgenden Masterthesis vertieft und umgesetzt werden.
Im Rahmen der Vernetzung des Autos drängen neue Wettbewerber in die Automobilindustrie. Mittels disruptiver Innovationsmethoden haben Google, Apple, Facebook und Co. bereits Branchen grundlegend verändert und Marktführer wie Nokia oder Otto innerhalb weniger Jahre abgelöst. Die folgende Arbeit befasst sich mit diesen Methoden und der Fragestellung, wie sie in den automotiven Produktentstehungsprozess integriert werden können, um nachhaltig erfolgreiche Geschäftsmodelle am Markt platzieren zu können.
In der Kryochirurgie wird Kälte verwendet, um tumoröses Gewebe abzutöten. Dazu werden Kryosonden in den Tumor gestochen und stark abgekühlt. Hierbei gibt es verschiedene Herausforderungen, welchen computergestützt begegnet werden kann. Diese Arbeit gibt die Ergebnisse einer Literaturrecherche zu den Herausforderungen wieder. Die vorgestellten Arbeiten beschäftigten sich mit der Simulation des im Tumor entstehenden Eisballs, dem korrekten Positionieren der Kryosonden im Tumor, dem Überwachen des Eingriffs sowie dem Entwickeln von Simulationen für Trainingszwecke. Dabei zeigt sich, dass der Einsatz von computergestützten Lösungen die Kryochirurgie für Operateur und Patient verbessern kann.
Durch das breite Angebot an Cloud-Plattformen fällt es schwer, die passende Plattform für einen bestimmten Anwendungsfall auszuwählen. Es wird häufig die Frage gestellt, welche Unterschiede die einzelnen Cloud Plattformen aufweisen und welche Eigenschaften und Vorteile jede einzelne besitzt. In diesem Artikel werden deshalb zunächst die Prinzipien von Cloud Computing näher gebracht. Außerdem werden die Plattformen Amazon Web Services, Microsoft Azure, Pivotal Cloud Foundry und OpenStack näher beleuchtet und auf die Aspekte der Skalierung und Lastverteilung untersucht.
Die Energiewende bietet reichlich Fragen für verschiedenste Wissenschaftsdisziplinen einschließlich der Informatik und Wirtschaftsinformatik (WI). Bedauerlicherweise wurde bisher der Bereich der regionalen Energiegenossenschaften und kleinerer Energieversorgungsunternehmen weitgehend von der WI-Forschung vernachlässigt. Der vorliegende Beitrag stellt die aktuelle Situation dieser Organisationen dar und konzentriert sich auf die bestehende Wissenslücke von Geschäftsmodellen (GM) für Energiegenossenschaften (EG) als Zusammenschluss aus Privatpersonen oder kleinen Unternehmen, welche primär regionale, erneuerbare Energie produzieren. Die Modell- und Theorieentwicklung basiert auf der klassischen Literaturrecherche, Fallstudien in der Energiewirtschaft (EW), sowie grafischer Modellierung. Als Ergebnis wird das Referenzgeschäftsmodell einer EG als morphologischer Business Model Canvas vorgestellt. Dieses singuläre GM wird um die Darstellung des Wertschöpfungsnetzwerks, welches die strukturelle Einbindung der Akteure in das digitale Ökosystem der EG berücksichtigt, erweitert. Das aus der Forschung resultierende Referenzmodell dient der kritischen Überprüfung empirisch vorfindbarer GM und zur weiteren Entwicklung von Unternehmensarchitekturen digitaler Unternehmensverbünde.
Rapid Prototyping Plattformen reduzieren die Entwicklungszeit, indem das Überprüfen einer Idee in Form eines Prototyps schnell umzusetzen ist und mehr Zeit für die eigentliche Anwendungsentwicklung mit Benutzerschnittstellen zur Verfügung steht. Dieser Ansatz wird schon lange bei technischen Plattformen, wie bspw. dem Arduino, verfolgt. Um diese Form von Prototyping auf Wearables zu übertragen, wird in diesem Paper WearIT vorgestellt. WearIT besteht als Wearable Prototyping Plattform aus vier Komponenten: Einer Weste, Sensor- und Aktorshieldss, einer eigenen bibliothek sowie einem Mainboard bestehend aus Arduino, Raspberry Pi, einer Steckplatine und einem GPS-Modul. Als Ergebnis kann ein Wearable Prototyp schnell, durch das Anbringen von Sensor- und Aktorshields an der WearIT Weste, entwickelt werden. Diese Sensor- und Aktorshields können anschließend durch die WearIT-Bibliothek programmiert werden. Dafür kann über Virtual Network Computing (VNC) mit einem entfernten Rechner auf die Bildschirminhalte des Rasperry Pis zugegriffen und der Arduino programmiert werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Software-Architektur entwickelt, mit der sich Interaktionen zwischen autonomen Fahrzeugen und Passanten im Straßenverkehr in einer simulierten Umgebung untersuchen lassen. Hierbei wird das autonome Fahrzeug durch einen externen Fahrsimulator gesteuert. Der Einsatz eines Motion-Capture-Systems ermöglicht dabei die Aufzeichnung und Übertragungen der Bewegungsdaten von Passant und Fahrer in die virtuelle Umgebung. Durch den Einsatz von head-mounted Displays sollen Akteure die virtuelle Umgebung möglichst als real empfinden. Auf Basis der entwickelten Software-Architektur wurde eine Simulationsumgebung realisiert, in der Interaktionen zwischen einem Passant und einem autonomem Fahrzeug untersucht werden können. Das Projekt soll das Potential von Motion-Capture gestützten Simulationsumgebungen für die Konzeption und Entwicklung von autonomen Fahrsystemen aufzeigen.