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    <title language="eng">Clot Localization within Membrane Lungs using different Imaging Methods and Histological Clot  Characterization as a way to prevent Thrombosis in Extracorporeal Membrane Oxygenation</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">11th EuroELSO Congree Lisbon</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">DFG SPP 2014 "Towards an Implantable Lung"</enrichment>
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    <author>Michael Kranz</author>
    <author>Maria Stella Wagner</author>
    <author>Lars Krenkel</author>
    <author>Thomas Müller</author>
    <author>Matthias Lubnow</author>
    <author>Alois Philipp</author>
    <author>Karla Lehle</author>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
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    <title language="deu">Feldversuch zu den Auswirkungen von In-Situ Langzeitbelastungen von KMR in ZFSV und Sandbettung</title>
    <abstract language="deu">Bei der Bypassleitung im Europaviertel Frankfurt handelt es sich um eine seit 2015 betriebene Forschungsmesstrecke zur messtechnischen Erfassung von Rohr-Boden-Interaktionen. Es wurden zwei identische Leitungen verlegt, welche jeweils einmal konventionell in Sand und einmal in ZFSV (zeitweise, fließfähiger, selbstverdichtender Verfüllbaustoff) gebettet wurden. Durch den Bypass betrieb unterlagen beide Leitungen identische, reguläre Betriebsbedingungen und konnten so miteinander realitätsnah miteinander verglichen werden. Vor Rückbau der Anlage wurden zusätzliche Temperaturzyklen mit erhöhten Vorlauftemperaturen bis 140°C gefahren. Anschließend  wurden im Zuge des Rückbaus Gruben erstellt, in denen mithilfe einer Pressenhydraulik einzelne Rohrsegmente axial durch den Boden verschoben wurden. Somit konnten die mechanischen Boden-Rohr-Interaktionen gemessen und quantifiziert werden.</abstract>
    <subTitle language="deu">Anhand der Forschungsmessstrecke „Bypassleitung“ im Europaviertel in Frankfurt am Main</subTitle>
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    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8548</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">28. Dresdner Fernwärmekolloquium 2023</enrichment>
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    <author>Michael Ried</author>
    <author>Louis Zrenner</author>
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      <value>ZFSV (Zeitweise fließfähiger selbstverdichtender Verfüllbaustoff)</value>
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      <value>Fernwärme (district heating)</value>
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      <value>Kontaktmechanik</value>
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    <title language="deu">ZFSV Festigkeitsindikatoren in situ und Probenahme</title>
    <abstract language="deu">Festigkeit zeitweise fließfähiger Verfüllbaustoffe</abstract>
    <subTitle language="deu">Anhand der Forschungsmessstrecke „Bypassleitung“ im Europaviertel in Frankfurt am Main</subTitle>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">Informationszentrum Beton (IZB) - Infrastruktur ZFSV im Leitungsbau 2023</enrichment>
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    <author>Michael Ried</author>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Improving the scheduling of AGV and AMR using simulation</title>
    <abstract language="eng">Automated Guided Vehicles (AGV) and intelligent Autonomous Mobile Robots (AMR) are an important tool for designing a flexible Industry 4.0 shopfloor. Both types of Mobile Robots are usually deployed with a Fleet Management software to manage (transport) orders and vehicles together with other superordinate control systems. The planning tasks in the superordinate control system used by both AGVs and AMRs can be divided into Material Flow Management, Job Management, Vehicle Dispatching and Job Processing. Requests for supply and removal of material is issued by the stations and has to be combined to transport jobs. Alternatively, more complex system often user external Material Flow Controllers (e.g. MES). Jobs are collected in a queue and their execution order is determined. Vehicles which can execute the next job have to be identified and the best one is selected. Jobs are split into smaller tasks which are sent to the Mobile Robot and executed. For AGVs navigation functions are mostly integrated into the Fleet Manager as part of the Job Processing, while AMRs perform lower-level navigation functions directly on the vehicle and use the superordinate control system for implementing restrictions and traffic control functions. A need for further research and development was identified especially for decision-making algorithms within the Fleet Management. The goal is to compare existing and develop new strategies to solve the different planning problems. For the individual planning tasks different techniques have been discussed and used in research and practice. However, there is no universal best solution and different options must be compared in the context of the specific use case.</abstract>
    <parentTitle language="eng">OR23, International Conference on Operations Research, August 29 to September 1, 2023, Hamburg</parentTitle>
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    <author>Frank Herrmann</author>
    <author>Maximilian Dilefeld</author>
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      <value>Simulation</value>
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    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16316">Produktion und Systeme</collection>
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    <completedDate>2023-07-10</completedDate>
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    <title language="eng">Design of a reverse shoulder implant to measure shoulder stiffness during implant component positioning</title>
    <abstract language="eng">Introduction&#13;
Dislocation of the shoulder joint is one of the more common complications after reverse total shoulder arthroplasty [1], which is often associated with malposition of the prosthetic components [2]. Therefore, achieving sufficient shoulder stability should not be neglected when positioning the implant components. One parameter for assessing shoulder stability can be shoulder stiffness. The aim of this work is to develop a reverse shoulder implant prototype that allows intraoperative measurement of shoulder stiffness while varying the position of the implant components. The measured stiffness could provide a quantitative statement regarding the optimal positioning of the implant components, which can be adjusted accordingly in the final reverse shoulder prosthesis.&#13;
Methods&#13;
To measure the stiffness of the shoulder joint, it is necessary to record the joint angles and the torques generated during movement. The changes in the rotation angles were measured using 3D hall sensors and magnets. The magnets were placed under the humerosocket, and the hall sensors were integrated into the glenosphere. The strength of the magnetic field was used to determine the position of the humerosocket in relation to the glenosphere. The accuracies of the angle measurements were tested using a test bench.&#13;
Three thin film pressure sensors were used to record forces at different points under the humerosocket. To obtain a force value from the sensor signal, the sensors were calibrated using a load cell. The variation of the implant components positions was integrated into the prototype implant through different constructive mechanisms to adjust the stiffness of the shoulder joint.&#13;
Results&#13;
In the range of ±45° flexion/extension combined with ±15° adduction/abduction, the joint position could be determined with sufficient accuracy (error e ≤ 5°). The areas near the combined maximum deflections of ±45° flexion/extension and ±45° adduction/abduction indicate the greatest deviation from the target angle. The force values of the thin film sensors enable the calculation of moments around two axes. As variable component position parameters, the tray offset, the neck-shaft angle and the humerus version were integrated into the implant prototype.&#13;
Discussion&#13;
Ideally, the accuracy of the angle measurements should only depend on the amount of deflection and not on the direction of deflection. The asymmetric behavior indicates a deviation from the correct positioning of the hall sensors. The application of a calibration matrix could compensate for the measurement errors and could demonstrate the potential of the new method for joint angle measurements. The accuracy of the torque measurements and the functionality of the mechanical arresting mechanisms must be investigated in further studies. Overall, the developed measurement method can help to avoid malpositioning of the implant components in reverse total shoulder arthroplasty.&#13;
References&#13;
1. Clark et al, J Shoulder and elbow surgery, 21:36-41 2012.&#13;
2. Randelli et al, J Musculoskeletal surgery, 98:15-18, 2014.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Book of abstracts / ESB 2023, 28th Congress of the European Society of Biomechanics, 9-12 July 2023, Maastricht, The Netherlands.</parentTitle>
    <identifier type="url">https://esbiomech.org/conference/archive/2023maastricht/332.pdf</identifier>
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    <author>Nikolas Förstl</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Carsten Englert</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <collection role="institutes" number="FAKMB">Fakultät Maschinenbau</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="dendorferlbmconf">Dendorfer, Sebastian (Prof. Dr.), Konferenzbeiträge - Labor Biomechanik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
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    <completedDate>2024-06-25</completedDate>
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    <title language="deu">Die Interrater-Reliabilität von Berufsanfänger*innen bei der Bewertung von Patient*innen mit Knieproblemen beim Sit-to-Stand</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund:&#13;
In der Physiotherapie existieren zahlreiche Assessments zur Befunderhebung der unteren Extremität bei Kniepatient*innen. Damit können praktizierende Physiotherapeut*innen das Problem der Patient*innen genauer erfassen und dementsprechend die Behandlung aufbauen. Das Ergebnis der Beurteilung einer Patient#ast#in hängt oftmals stark von den Bewertenden ab. Fragestellung: Deshalb überprüft die Studie die Hypothese, ob innerhalb einer Tester*innengruppe mehr gleiche Ausgleichsbewegung bei der Befundung des Sit-to-Stand (STS) anhand von Videomaterial erkannt werden, als es der Standard erwarten würde.&#13;
&#13;
Methode:&#13;
In dieser beobachtenden klinischen Querschnittsstudie wurde die Vergleichbarkeit der Befundergebnisse von 4 Therapeut*innen zum abgewandelten STS untersucht. Die zu beurteilenden Proband*innen wurden während der Durchführung des abgewandelten STS standardisiert in der Frontal- und Sagittalebene gefilmt und mittels eines Fragebogens von Berufsanfänger*innen der Physiotherapie beurteilt. Bei dem erstellten Fragebogen handelte es sich um eine systematische Abfrage aller möglichen Bewegungen der großen Gelenke der unteren Extremität mit dichotomen Antwortmöglichkeiten. Eingeschlossen wurden Proband*innen mit oder ohne diagnostizierten Knieproblemen, die älter als 18 Jahre und deutschsprachig sind. Proband*innen mit einschränkenden Nebenerkrankungen wie z.B. neurologische Erkrankungen und Operationen in den letzten 6 Monaten wurden ausgeschlossen. Anschließend wurden die Antworten der Therapeut*innen auf die Übereinstimmung der Ergebnisse überprüft.&#13;
&#13;
Ergebnisse:&#13;
Die vollständigen Ergebnisse werden auf dem Poster nachgereicht. Die Interrater-Reliabilität wird mit Hilfe des Fleiss’ Kappa bestimmt. Voraussichtlich werden 25 Proband*innen in die Studie eingeschlossen.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung:&#13;
Mittels der Ergebnisse soll auf die Interrater-Reliabilität von Bewegungsbefunden des abgewandelten STS bei Kniepatient*innen geschlossen werden</abstract>
    <parentTitle language="deu">physioscience</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-00000128</identifier>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">7. Forschungssymposium Physiotherapie der Deutschen Gesellschaft für Physiotherapiewissenschaft e.V., 17.–18. November 2023, Göttingen</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Eva Attenberger</author>
    <author>Jacob Conrad</author>
    <author>Annabella Freis</author>
    <author>Judith Kappelmeier</author>
    <author>Felix Strauch</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <author>Valentin Schedel</author>
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      <value>Kniegelenk</value>
    </subject>
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      <value>Beobachtung</value>
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      <language>deu</language>
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      <value>Reliabilität</value>
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      <language>deu</language>
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      <value>Berufsanfänger</value>
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    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Inter-Rater-Reliabilität</value>
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    <subject>
      <language>eng</language>
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    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Quasi-in-Situ Analysis of Electropolished Additively Manufactured Stainless Steel Surfaces</title>
    <abstract language="eng">Progress in additive manufacturing is leading to the emergence of new areas of application. Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) is increasingly used for the development of metallic medical implants, but for high-risk implants like vascular support structures (stents), surface quality is critical to ensure successful implantation without harming the surrounding tissue and ensure the patients’ health. Therefore, enhancing the surface quality is crucial. Electropolishing is a method for removing surface roughness by smoothing out micro-peaks and valleys. However, L-PBF structures have a high surface roughness due to metal particles adhering on the surface. To achieve a smooth surface for additively manufactured implants like stents using electropolishing, the removal of these particles needs to be studied in more detail.&#13;
 The objective of this study is to examine the electropolishing mechanism of 316L stainless steel samples additively manufactured through Laser Powder Bed Fusion (L-PBF). The main objective is to investigate the removal properties and surface characteristics during electropolishing. To achieve this, various surfaces were characterized for morphology and roughness during Hull cell experiments. Markings are utilized on the Hull cell sample surfaces to identify points of interest during quasi-in-situ measurements. The surfaces are then analyzed after multiple time steps, applying different currents to investigate particle dissolution. The surface characteristics are analyzed through scanning electron microscopy, and surface roughness is analyzed using laser scanning microscopy.&#13;
 The results show that the electropolishing process preferentially removes the adhering particles present on the surface of the samples. Increasing the current density results in faster particle dissolution and a smoother surface (see Figure 1a and b). The mechanism of material removal of various surface features, as shown in Figure 1 (red circle, yellow arrow and red square), was assessed based on the experimental results of the surface structures seen on the SEM images. It was found that different surface features were removed during the experiment at different polishing times and current densities. The amount of charge flowed was found to correlate with surface morphology.&#13;
 Based on the obtained results, various surface features (such as large adherent particles, agglomerates of smaller particles, and valleys) and their changes with increasing test duration and current density were observed by quasi-in situ analyses. A reduction in the diameter of round particles adhering to the surface was observed at both low and higher current densities (see Figure 1a red circle a). Increasing the polishing time resulted in leveling of both large particles and valleys (see Figure 1b red square). Also, dissolution of agglomerates of smaller particles occurred at different polishing times as a function of current density and polishing time (see Figure 1a yellow arrow) are observed.&#13;
 Smoothed surface structures can be observed in regions with equivalent surface charge density (see Figure 2). As a result, comparable surface morphologies may appear at the same area charge density, irrespective of a specific current density. So, it may be adequate to only consider the amount of charge flowed to describe the electropolishing of additive materials.&#13;
 In conclusion, comprehending the dissolution characteristics of particles on L-PBF surfaces is essential for attaining satisfactory surface finish in electropolishing. The results of this study offer valuable perspectives into the electropolishing mechanism of additively manufactured 316L stainless steel and can guide future investigations on surface finishing and polishing of additive manufactured implants like stents.&#13;
 &#13;
 &#13;
 &#13;
 &#13;
 &#13;
 Figure 1</abstract>
    <parentTitle language="eng">ECS Meeting Abstracts, F01: Advances in Industrial Electrochemistry and Electrochemical Engineering</parentTitle>
    <identifier type="issn">2151-2043</identifier>
    <identifier type="doi">10.1149/MA2023-02241342mtgabs</identifier>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Lukas Esper</author>
    <author>Ulf Noster</author>
    <author>Ulrich Schultheiss</author>
    <author>Andreas Bund</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>General Earth and Planetary Sciences</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>General Environmental Science</value>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16317">Sensorik</collection>
    <collection role="institutes" number="TCParsberg">Technologie-Campus Parsberg-Lupburg</collection>
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    <title language="deu">Patientenindividuelle biomechanisch optimierte Rehabilitation</title>
    <parentTitle language="deu">Primär- und Revisionsendoprothetik des Kniegelenks. Trends und zukünftige Herausforderungen. Regensburg 2023</parentTitle>
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    <author>Sebastian Dendorfer</author>
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    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="dendorferlbmconf">Dendorfer, Sebastian (Prof. Dr.), Konferenzbeiträge - Labor Biomechanik</collection>
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    <title language="eng">Semi-Formal Verification of Embedded Linux Systems Using Trace-Based Models</title>
    <parentTitle language="eng">Semi-Formal Verification of Embedded Linux Systems Using Trace-Based Models</parentTitle>
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    <author>Benno Bielmeier</author>
    <author>Wolfgang Mauerer</author>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor für Digitalisierung (LFD)</collection>
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    <title language="deu">Professor:innen an HAW - Berufswahl zwischen Lehre, Forschung &amp; Transfer</title>
    <abstract language="deu">Professor:innen an HAW - Berufswahl zwischen Lehre, Forschung &amp; Transfer richtet sich ausgehend von dem Forschungsprojekt ZAP.Karrierewege (Teilprojekt von ZAP.OTHR) darauf, Herausforderungen der Personalgewinnung zu untersuchen und diese mit konkreten Handlungsempfehlungen zu verbinden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Strategische Entwicklung von Hochschulen für Angewandte Wissenschaften Zur Bedeutung von Forschung &amp; Transfer, 28-29. September 2023, HIS-HE, Hannover</parentTitle>
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    <author>Carina N. Braun</author>
    <author>Edith. E. Wilson</author>
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      <value>Hochschulen für angewandte Wissenschaften</value>
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      <value>Karrierewege</value>
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      <value>FH</value>
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    <collection role="institutes" number="FakBW">Fakultät Business and Management</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <title language="deu">Effekt eines Künstliche Intelligenz (KI) – Algorithmus auf die Gefäßdetektion bei third space Endoskopien</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Third space Endoskopieprozeduren wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und gehen mit untersucherabhängigen Komplikationen wie Blutungen und Perforationen einher. Grund hierfür ist die unabsichtliche Durchschneidung von submukosalen Blutgefäßen ohne präemptive Koagulation.&#13;
&#13;
Ziele&#13;
Die Forschungsfrage, ob ein KI-Algorithmus die intraprozedurale Gefäßerkennung bei ESD und POEM unterstützen und damit Komplikationen wie Blutungen verhindern könnte, erscheint in Anbetracht des erfolgreichen Einsatzes von KI bei der Erkennung von Kolonpolypen interessant.&#13;
&#13;
Methoden &#13;
Auf 5470 Einzelbildern von 59 third space Endoscopievideos wurden submukosale Blutgefäße annotiert. Zusammen mit weiteren 179.681 nicht-annotierten Bildern wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk mit dem ECMT-Verfahren für semi-supervised learning trainiert, um Blutgefäße in Echtzeit erkennen zu können. Für die Evaluation wurde ein Videotest mit 101 Videoclips aus 15 vom Trainingsdatensatz separaten Prozeduren mit 200 vordefinierten Gefäßen erstellt. Die Gefäßdetektionsrate, -zeit und -dauer, definiert als der Prozentsatz an Einzelbildern eines Videos bezogen auf den Goldstandard, auf denen ein definiertes Gefäß erkannt wurde, wurden erhoben. Acht erfahrene Endoskopiker wurden mithilfe dieses Videotests im Hinblick auf Gefäßdetektion getestet, wobei eine Hälfte der Videos nativ, die andere Hälfte nach Markierung durch den KI-Algorithmus angesehen wurde.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Der mittlere Dice Score des Algorithmus für Blutgefäße war 68%. Die mittlere Gefäßdetektionsrate im Videotest lag bei 94% (96% für ESD; 74% für POEM). Die mediane Gefäßdetektionszeit des Algorithmus lag bei 0,32 Sekunden (0,3 Sekunden für ESD; 0,62 Sekunden für POEM). Die mittlere Gefäßdetektionsdauer lag bei 59,1% (60,6% für ESD; 44,8% für POEM) des Goldstandards. Alle Endoskopiker hatten mit KI-Unterstützung eine höhere Gefäßdetektionsrate als ohne KI. Die mittlere Gefäßdetektionsrate ohne KI lag bei 56,4%, mit KI bei 71,2% (p&lt;0.001).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
KI-Unterstützung war mit einer statistisch signifikant höheren Gefäßdetektionsrate vergesellschaftet. Die mediane Gefäßdetektionszeit von deutlich unter einer Sekunde sowie eine Gefäßdetektionsdauer von größer 50% des Goldstandards wurden für den klinischen Einsatz als ausreichend erachtet. In prospektiven Anwendungsstudien sollte der KI-Algorithmus auf klinische Relevanz getestet werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771980</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Hon Chi Yip</author>
    <author>Louis Ho Shing Lau</author>
    <author>Philip Wai Yan Chiu</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Verwendung künstlicher Intelligenz bei der Detektion der Papilla duodeni major</title>
    <abstract language="deu">Einleitung Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des pankreatobiliären Trakts. Jedoch ist sie technisch sehr anspruchsvoll und weist eine vergleichsweise hohe Komplikationsrate auf.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
In der vorliegenden Machbarkeitsstudie soll geprüft werden, ob mithilfe eines Deep-learning-Algorithmus die Papille und das Ostium zuverlässig detektiert werden können und somit für Endoskopiker mit geringer Erfahrung ein geeignetes Hilfsmittel, insbesondere für die Ausbildungssituation, darstellen könnten.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Wir betrachteten insgesamt 606 Bilddatensätze von 65 Patienten. In diesen wurde sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert. Anschließend wurde eine neuronales Netz mittels eines Deep-learning-Algorithmus trainiert. Außerdem erfolgte eine 5-fache Kreuzvaldierung.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Bei einer 5-fachen Kreuzvaldierung auf den 606 gelabelten Daten konnte für die Klasse Papille eine F1-Wert von 0,7908, eine Sensitivität von 0,7943 und eine Spezifität von 0,9785 erreicht werden, für die Klasse Ostium eine F1-Wert von 0,5538, eine Sensitivität von 0,5094 und eine Spezifität von 0,9970 (vgl. [Tab. 1]). Unabhängig von der Klasse zeigte sich gemittelt (Klasse Papille und Klasse Ostium) ein F1-Wert von 0,6673, eine Sensitivität von 0,6519 und eine Spezifität von 0,9877 (vgl. [Tab. 2]).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
In vorliegende Machbarkeitsstudie konnte das neuronale Netz die Papilla duodeni major mit einer hohen Sensitivität und sehr hohen Spezifität identifizieren. Bei der Detektion des Ostiums war die Sensitivität deutlich geringer. Zukünftig soll das das neuronale Netz mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem ist geplant, den Algorithmus auch auf Videos anzuwenden. Somit könnte langfristig ein geeignetes Hilfsmittel für die ERCP etabliert werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
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    <author>Stephan Zellmer</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Tobias Weber</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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    <completedDate>2023-09-11</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Comparison of Low- vs. High-Dimensional Machine Learning Approaches for Sheet Metal Drawability Assessment</title>
    <abstract language="eng">Developing new deep-drawn sheet metal parts is a challenging task due to conflicting demands for low costs, durability, and crash properties. Ensuring manufacturability throughout geometrical changes adds to the complexity, leading engineers to rely on experience-driven iterative design changes that compromise requirements and lack reproducibility. Finite Element (FE) simulation models are employed to ensure manufacturability, albeit at the expense of high computational costs and delays in part development.&#13;
To improve efficiency, a Machine learning (ML)-centered approach was proposed to ensure manufacturability. However, the limited availability of data raises uncertainty about whether a low- or high-dimensional ML approach is most suitable for drawability assessment.&#13;
This work compares the accuracy of a low-dimensional, feature-based Linear Support Vector surrogate and an adapted high-dimensional PointNet model under different dataset sizes. The dataset is composed of parametrically generated, U-shaped structural sheet metal parts.&#13;
We use a one-step simulation scheme and evaluate results with a Forming Limit Diagram (FLD) to label drawability. Results show the point of transition to be at about 500 training samples, from which onwards Deep learning is advantageous.&#13;
Moreover, the generalizability of these models is tested on a second dataset with topologically similar components. This is to assess the potential for a geometrically more comprehensive evaluation. We discuss several influences on model performances and outline future potentials.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Third International Conference on Computational Science and AI in Industry (CSAI 2023), Trondheim, Norway, 28-30 August 2023</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-64772</identifier>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-6477</identifier>
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    <author>Tobias Lehrer</author>
    <author>Philipp Stocker</author>
    <author>Fabian Duddeck</author>
    <author>Marcus Wagner</author>
    <collection role="institutes" number="FAKMB">Fakultät Maschinenbau</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16316">Produktion und Systeme</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedDate>--</publishedDate>
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    <title language="deu">Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Die Differenzierung zwischen nicht dysplastischem Barrett-Ösophagus (NDBE) und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) während der endoskopischen Inspektion erfordert viel Expertise. Die frühe Diagnosestellung ist wichtig für die weitere Prognose des Barrett-Karzinoms. In Deutschland werden Patient:innen mit einem Barrett-Ösophagus (BE) in der Regel im niedergelassenen Sektor überwacht.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
Ziel ist es, den Einfluss von einem auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen (NG) bei der Evaluation von Barrett-Ösophagus (BE) zu untersuchen.&#13;
&#13;
Methodik &#13;
Es erfolgte die prospektive Sammlung von 96 unveränderten hochauflösenden Videos mit Fällen von Patient:innen mit histologisch bestätigtem NDBE und BERN. Alle eingeschlossenen Fälle enthielten mindestens zwei der folgenden Darstellungsmethoden: HD-Weißlichtendoskopie, Narrow Band Imaging oder Texture and Color Enhancement Imaging. Sechs NG von sechs unterschiedlichen Praxen wurden als Proband:innen eingeschlossen. Es erfolgte eine permutierte Block-Randomisierung der Videofälle in entweder Gruppe A oder Gruppe B. Gruppe A implizierte eine Evaluation des Falls durch Proband:innen zunächst ohne KI und anschließend mit KI als CDSS. In Gruppe B erfolgte die Evaluation in umgekehrter Reihenfolge. Anschließend erfolgte eine zufällige Wiedergabe der so entstandenen Subgruppen im Rahmen des Tests.&#13;
&#13;
Ergebnis &#13;
In diesem Test konnte ein von uns entwickeltes KI-System (Barrett-Ampel) eine Sensitivität von 92,2%, eine Spezifität von 68,9% und eine Accuracy von 81,3% erreichen. Mit der Hilfe von KI verbesserte sich die Sensitivität der NG von 64,1% auf 71,2% (p&lt;0,001) und die Accuracy von 66,3% auf 70,8% (p=0,006) signifikant. Eine signifikante Verbesserung dieser Parameter zeigte sich ebenfalls, wenn die Proband:innen die Fälle zunächst ohne KI evaluierten (Gruppe A). Wurde der Fall jedoch als Erstes mit der Hilfe von KI evaluiert (Gruppe B), blieb die Performance nahezu konstant.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
Es konnte ein performantes KI-System zur Evaluation von BE entwickelt werden. NG verbessern sich bei der Evaluation von BE durch den Einsatz von KI.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771711</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1771711</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
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    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
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    <title language="eng">Increasing the lifetime of titanium implants through a diffusion-controlled surface treatment</title>
    <parentTitle language="deu">Thüringer Werkstofftag 2023, 14. März 2023, ILmenau</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.35933.59360</identifier>
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    <author>Marius Grad</author>
    <author>Konstantin Hahn</author>
    <author>Ulf Noster</author>
    <author>Lothar Spieß</author>
    <collection role="institutes" number="FAKMB">Fakultät Maschinenbau</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16316">Produktion und Systeme</collection>
    <collection role="institutes" number="TCParsberg">Technologie-Campus Parsberg-Lupburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Werkstoffrandschichtanalytik</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Augmenting instrument segmentation in video sequences of minimally invasive surgery by synthetic smoky frames</title>
    <parentTitle language="eng">International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s11548-023-02878-2</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">CARS 2023—Computer Assisted Radiology and Surgery Proceedings of the 37th International Congress and Exhibition Munich, Germany, June 20–23, 2023</enrichment>
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    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Maximilian Rieder</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Michel Xiao</author>
    <author>Eg Humolli</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Surgical instrument segmentation</value>
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      <value>smoke simulation</value>
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      <value>unpaired image-to-image translation</value>
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      <value>robot-assisted surgery</value>
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    <collection role="ddc" number="617">Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <completedDate>2023-05-04</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Performance comparison of a deep learning algorithm with endoscopists in the detection of duodenal villous atrophy (VA)</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
VA is an endoscopic finding of celiac disease (CD), which can easily be missed if pretest probability is low. In this study, we aimed to develop an artificial intelligence (AI) algorithm for the detection of villous atrophy on endoscopic images.&#13;
&#13;
Methods&#13;
858 images from 182 patients with VA and 846 images from 323 patients with normal duodenal mucosa were used for training and internal validation of an AI algorithm (ResNet18). A separate dataset was used for external validation, as well as determination of detection performance of experts, trainees and trainees with AI support. According to the AI consultation distribution, images were stratified into “easy” and “difficult”.&#13;
&#13;
Results&#13;
Internal validation showed 82%, 85% and 84% for sensitivity, specificity and accuracy. External validation showed 90%, 76% and 84%. The algorithm was significantly more sensitive and accurate than trainees, trainees with AI support and experts in endoscopy. AI support in trainees was associated with significantly improved performance. While all endoscopists showed significantly lower detection for “difficult” images, AI performance remained stable.&#13;
&#13;
Conclusions&#13;
The algorithm outperformed trainees and experts in sensitivity and accuracy for VA detection. The significant improvement with AI support suggests a potential clinical benefit. Stable performance of the algorithm in “easy” and “difficult” test images may indicate an advantage in macroscopically challenging cases.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1765421</identifier>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Johannes Stallhofer</author>
    <author>Anna Muzalyova</author>
    <author>Vera Otten</author>
    <author>Carolin Manzeneder</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Julia Wanzl</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Vidan Tadic</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Carola Fleischmann</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Silvia Miller</author>
    <author>Bruno Märkl</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <completedDate>2023-05-04</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">AI-assisted detection and characterization of early Barrett's neoplasia: Results of an Interim analysis</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
Evaluation of the add-on effect an artificial intelligence (AI) based clinical decision support system has on the performance of endoscopists with different degrees of expertise in the field of Barrett's esophagus (BE) and Barrett's esophagus-related neoplasia (BERN).&#13;
&#13;
Methods &#13;
The support system is based on a multi-task deep learning model trained to solve a segmentation and several classification tasks. The training approach represents an extension of the ECMT semi-supervised learning algorithm. The complete system evaluates a decision tree between estimated motion, classification, segmentation, and temporal constraints, to decide when and how the prediction is highlighted to the observer. In our current study, ninety-six video cases of patients with BE and BERN were prospectively collected and assessed by Barrett's specialists and non-specialists. All video cases were evaluated twice – with and without AI assistance. The order of appearance, either with or without AI support, was assigned randomly. Participants were asked to detect and characterize regions of dysplasia or early neoplasia within the video sequences.&#13;
&#13;
Results &#13;
Standalone sensitivity, specificity, and accuracy of the AI system were 92.16%, 68.89%, and 81.25%, respectively. Mean sensitivity, specificity, and accuracy of expert endoscopists without AI support were 83,33%, 58,20%, and 71,48 %, respectively. Gastroenterologists without Barrett's expertise but with AI support had a comparable performance with a mean sensitivity, specificity, and accuracy of 76,63%, 65,35%, and 71,36%, respectively.&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
Non-Barrett's experts with AI support had a similar performance as experts in a video-based study.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1765437</identifier>
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    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Daniela Golger</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Real-time detection and delineation of tissue during third-space endoscopy using artificial intelligence (AI)</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
AI has proven great potential in assisting endoscopists in diagnostics, however its role in therapeutic endoscopy remains unclear. Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a technically demanding intervention with a slow learning curve and relevant risks like bleeding and perforation. Therefore, we aimed to develop an algorithm for the real-time detection and delineation of relevant structures during third-space endoscopy.&#13;
&#13;
Methods &#13;
5470 still images from 59 full length videos (47 ESD, 12 POEM) were annotated. 179681 additional unlabeled images were added to the training dataset. Consequently, a DeepLabv3+ neural network architecture was trained with the ECMT semi-supervised algorithm (under review elsewhere). Evaluation of vessel detection was performed on a dataset of 101 standardized video clips from 15 separate third-space endoscopy videos with 200 predefined blood vessels.&#13;
&#13;
Results &#13;
Internal validation yielded an overall mean Dice score of 85% (68% for blood vessels, 86% for submucosal layer, 88% for muscle layer). On the video test data, the overall vessel detection rate (VDR) was 94% (96% for ESD, 74% for POEM). The median overall vessel detection time (VDT) was 0.32 sec (0.3 sec for ESD, 0.62 sec for POEM).&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
Evaluation of the developed algorithm on a video test dataset showed high VDR and quick VDT, especially for ESD. Further research will focus on a possible clinical benefit of the AI application for VDR and VDT during third-space endoscopy.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1765128</identifier>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
    </subject>
    <subject>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
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    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
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