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    <issue>MELBA–BVM 2025 Special Issue</issue>
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    <title language="eng">Learning Neural Parametric 3D Breast Shape Models for Metrical Surface Reconstruction From Monocular RGB Videos</title>
    <abstract language="eng">We present a neural parametric 3D breast shape model and, based on this model, introduce a low-cost and accessible 3D surface reconstruction pipeline capable of recovering accurate breast geometry from a monocular RGB video. In contrast to widely used, commercially available yet expensive 3D breast scanning solutions and existing low-cost alternatives, our method requires neither specialized hardware nor proprietary software and can be used with any device that is able to record RGB videos. The key building blocks of our pipeline are a state-of-the-art, off-the-shelf Structure-from-Motion pipeline, paired with a parametric breast model for robust surface reconstruction. Our model, similarly to the recently proposed implicit Regensburg Breast Shape Model (iRBSM), leverages implicit neural representations to model breast shapes. However, unlike the iRBSM, which employs a single global neural Signed Distance Function (SDF), our approach—inspired by recent state-of-the-art face models—decomposes the implicit breast domain into multiple smaller regions, each represented by a local neural SDF anchored at anatomical landmark positions. When incorporated into our surface reconstruction pipeline, the proposed model, dubbed liRBSM (short for localized iRBSM), significantly outperforms the iRBSM in terms of reconstruction quality, yielding more detailed surface reconstruction than its global counterpart. Overall, we find that the introduced pipeline is able to recover high-quality and metrically correct 3D breast geometry within an error margin of less than 2 mm. Our method is fast (requires less than six minutes), fully transparent and open-source, and together with the model publicly available at https://rbsm.re-mic.de/local-implicit.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA)</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.59275/j.melba.2026-8b23</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-89791</identifier>
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    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Antonia von Riedheim</author>
    <author>Vanessa Brébant</author>
    <author>Bernhard Egger</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>3D Reconstruction</value>
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      <value>Shape Modeling</value>
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    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Diamond Open Access - OA-Veröffentlichung ohne Publikationskosten (Sponsoring)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">1.Bericht für das Regensburg Center of Health Sciences and Technology (RCHST)</title>
    <abstract language="deu">Der vorliegende Bericht zeigt den aktuellen Stand des Projekts „Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen (KINiro) – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ an der OTH Regensburg am Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST). Im Projektbericht wird das Projekt KINiro mit besonderem Blick auf die Erkenntnisse und Tätigkeiten im Gesundheitswesen aufgezeigt. &#13;
Das Projekt KINiro wird mit Laufzeit Januar 2023 bis Dezember 2025 durch das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) gefördert. Eine zusätzliche Unterstützung bietet das Regensburg Center of Health Sciences and Technology (RCHST)</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73125</identifier>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-7312</identifier>
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    <author>Maximilian Schultz</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Gesundheit</value>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Evaluating Knee Joint Loads Across Exercises and Activities of Daily Living to Personalize TKA Rehabilitation</title>
    <abstract language="eng">This study assessed knee joint loading during various physiotherapy exercises and activities of daily living in 30 healthy subjects. Results showed that lunges and squats caused the highest joint forces, while gait and stair activities also imposed substantial loads. These findings support datadriven exercise selection for personalized rehabilitation after total knee arthroplasty.</abstract>
    <parentTitle language="eng">ISB 2025 - The XXX Congress of the International Society of Biomechanics, 27.-31. July 2025, Stockholm</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87252</identifier>
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    <author>Lukas Gschoßmann</author>
    <author>Valentin Schedel</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Markus Weber</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <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="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Mechanistic analysis of pelvic floor functionality using musculoskeletal simulation</title>
    <abstract language="eng">There is consensus that knowledge about the fundamentals of the pelvic floor remains incomplete, particularly regarding the sensitivity of individual pelvic floor muscles to posture variations. This study aimed to investigate the effects of variations in pelvic tilt and the point of force application induced by changes in posture on pelvic floor activity using musculoskeletal simulation. A parameter study analysed various loading cases, highlighting the coherent response of&#13;
individual pelvic floor muscles to loads. Muscle activities and forces were compared across different force application points and pelvic tilt angles. A key finding was identifying peak muscle activity conditions that could help better understand the causes of pelvic floor disorders.</abstract>
    <parentTitle language="deu">ISB 2025 - The XXX Congress of the International Society of Biomechanics, 27-31 July 2025, Stockholm</parentTitle>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87294</identifier>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8729</identifier>
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    <author>Ina Adler</author>
    <author>Nikolas Förstl</author>
    <author>Hana Čechová</author>
    <author>Vít Nováček</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
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    <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="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">Forschungsprojekt „EVEKT „Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste“ — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan</title>
    <abstract language="deu">Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8740</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409</identifier>
    <note>Vetter, Miriam/Haug, Sonja/Dotter, Caroline/Weber, Karsten (2024). 4. Arbeitspapier. Ak-zeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten. Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT. Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg. Regensburg. EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipa-tion an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. Teil-projekt Ethische und soziale Aspekte der Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33227.60968&#13;
&#13;
Zugehöriges Datenset: https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728</note>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan</title>
    <abstract language="deu">Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8707</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87079</identifier>
    <note>Der Fragebogen ist Anhang zu folgender Veröffentlichung: &#13;
Currle, E., Haug, S. &amp; Weber, K. (2025). Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland [Acceptance of artificial intelligence tools for medical history-taking: Findings of a population survey in Germany]. Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 198-199, 9–17. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2025.10.003 &#13;
&#13;
Nachweis auf dem Publikationsserver unter: &#13;
https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/8671&#13;
&#13;
Zugehöriges Datenset: 10.5281/zenodo.18017447 (DOI)</note>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Edda Currle</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Anamnese</value>
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      <value>Bevölkerungsumfrage</value>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Technologieakzeptanz</value>
    </subject>
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      <value>Fragebogen</value>
    </subject>
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    <edition>Stand: 12.08.2025</edition>
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    <title language="deu">Abschlussbericht Projekt EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste</title>
    <abstract language="deu">Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplinäres Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um Künstliche Intelligenz und datenbasierte Mehrwertdienste und deren Anwendung am Beispiel von Smart-Metern (intelligenten Messsystemen) in Privathaushalten. Hintergrund ist der verpflichtende Smart-Meter-Rollout in Deutschland bis 2032. &#13;
Das Gesamtziel des Projektes EVEKT ist es, Haushalte im Untersuchungsgebiet, einem Rei-henhauskomplex „Herzobase“ in Herzogenaurach bei Nürnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes intelligenter Algorithmen zeigen, um letztlich das Konsumverhalten der Testhaushalte positiv zu beeinflussen. Die Daten aus den Smart-Metering-System werden hierzu erfasst, aufbereitet und den Verbrauchenden über datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verfügung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise über ihr Energienutzungsverhalten und mögliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu verändern.&#13;
Dieser Schlussbericht beinhaltet eine Beschreibung des Teilprojekts der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabschätzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde.</abstract>
    <subTitle language="deu">Teilprojekt: Sozialwissenschaftliche Begleitforschung - Technikfolgenabschätzung</subTitle>
    <identifier type="handle">https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/21042</identifier>
    <identifier type="doi">10.34657/20059</identifier>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Sozialwissenschaften</value>
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      <value>Smart Meter</value>
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      <value>Energiesparen</value>
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      <value>Bevölkerungsbefragung</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
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    <title language="eng">Enhancing generalization in zero-shot multi-label endoscopic instrument classiﬁcation</title>
    <abstract language="eng">Purpose &#13;
Recognizing previously unseen classes with neural networks is a signiﬁcant challenge due to their limited generalization capabilities. This issue is particularly critical in safety-critical domains such as medical applications, where accurate classiﬁcation is essential for reliability and patient safety. Zero-shot learning methods address this challenge by utilizing additional semantic data, with their performance relying heavily on the quality of the generated embeddings.&#13;
&#13;
Methods &#13;
This work investigates the use of full descriptive sentences, generated by a Sentence-BERT model, as class representations, compared to simpler category-based word embeddings derived from a BERT model. Additionally, the impact of z-score normalization as a post-processing step on these embeddings is explored. The proposed approach is evaluated on a multi-label generalized zero-shot learning task, focusing on the recognition of surgical instruments in endoscopic images from minimally invasive cholecystectomies.&#13;
&#13;
Results &#13;
The results demonstrate that combining sentence embeddings and z-score normalization signiﬁcantly improves model performance. For unseen classes, the AUROC improves from 43.9% to 64.9%, and the multi-label accuracy from 26.1% to 79.5%. Overall performance measured across both seen and unseen classes improves from 49.3% to 64.9% in AUROC and from 37.3% to 65.1% in multi-label accuracy, highlighting the effectiveness of our approach.&#13;
&#13;
Conclusion &#13;
These ﬁndings demonstrate that sentence embeddings and z-score normalization can substantially enhance the generalization performance of zero-shot learning models. However, as the study is based on a single dataset, future work should validate the method across diverse datasets and application domains to establish its robustness and broader applicability.</abstract>
    <parentTitle language="eng">International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s11548-025-03439-5</identifier>
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    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Raphaela Maerkl</note>
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    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Generalized zero-shot learning</value>
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      <value>Sentence embeddings</value>
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      <value>Multi-label classiﬁcation</value>
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      <value>Surgical instruments</value>
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    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="funding" number="">DEAL Springer Nature</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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    <title language="eng">Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey</title>
    <abstract language="eng">Digital procedures are increasingly implemented to enhance efficiency in healthcare, with Artificial Intelligence (AI) — particularly chatbot s— showing significant potential for future applications. However, little is known about patients’ acceptance of such technologies. The study “AI and Anamnesis” addresses this gap by investigating the German population’s acceptance of and willingness to use AI-driven technologies for digital anamnesis. This poster presents results from the first wave of the survey, offering initial insights into public attitudes and potential barriers to adoption.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.31952.01285</identifier>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">Symposium PRIMA-AI: Menschlichere Medizin durch KI? Uniklinik Regensburg, 05.06.2025</enrichment>
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    <author>Edda Currle</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Technologieakzeptanz</value>
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      <value>Bevölkerungsbefragung</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 4. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews</title>
    <abstract language="deu">Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen gesellschaftlichen Kontexten untersucht dieses Arbeitspapier aus dem Projekt KINiro den Einsatz, die Bedarfe sowie die Akzeptanz von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs). Im Rahmen des Projekts „KINiro – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs geführt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verständnis von Wissen, benötigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsmöglichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gründe für Nicht-Akzeptanz zu erheben. Das Arbeitspapier ist das vierte in dem Projekt und baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews, der ersten qualitativen Studie und der großen quantitativen Studie auf. Die Ergebnisse zeigen, dass das Interesse an KI in NROs stark zugenommen hat, insbesondere nach der breiten Verfügbarkeit von KI-Anwendungen wie ChatGPT. Die befragten Organisationen experimentieren aktuell mit KI vorwiegend in den Bereichen Textproduktion, Datenanalyse, Wissensmanagement und Prozessoptimierung. Es werden auch spezielle KI-Anwendungen für die Bedarfe der NROs entwickelt und eingesetzt. Zugleich bestehen jedoch große Herausforderungen, insbesondere begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen, fehlendes Know-how und der Mangel an Digitalisierung. Datenschutz und ethische Fragestellungen sowie mögliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterstützung durch Führungskräfte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ansätze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grundsätzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen benötigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.25460.46720</identifier>
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    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Qualitative Befragung</value>
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      <value>NGO</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
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    <completedDate>2024-09-26</completedDate>
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    <title language="deu">EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland</title>
    <abstract language="deu">Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen für eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repräsentativen Online-Bevölkerungsbefragung für Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet.&#13;
&#13;
Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgeführt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterlösung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgröße, Nettoäquivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus jüngeren, größeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die höhere Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus älteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgröße von durchschnittlich 1,63 Personen und höherem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien für Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empfänger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen für die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.17667.11043</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436</identifier>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Online-Bevölkerungsumfrage</value>
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      <value>intelligente Messsysteme</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <collection role="institutes" number="">Labor Empirische Sozialforschung</collection>
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    <title language="deu">Online Political Participation of Refugees in Germany: Analysis of a Survey in Bavaria</title>
    <abstract language="eng">New media are an important resource for the political participation of marginalized groups. However, there is still a lack of knowledge about the factors that influence whether this opportunity is used. Influencing factors emerge from both the Civic Voluntarism Model and previous research on migrants’ political activity. Using data collected in 2019/2020 from 486 refugees living in Bavaria, we estimate linear probability models to investigate facilitating factors for the use of new media for political participation. The analysis shows that refugees in Germany who inform themselves about politics online tend to be predominantly male, higher educated, and politically involved. Language skills and the duration of stay also appear to be important. For the expression of one’s political opinion online, gender and language skills have an impact, but informing oneself about German politics, political interest, and offline political activity in Germany are the most relevant factors. This indicates that there is a close link between on- und offline activity. However, using the internet requires particular resources, so that people with lower language skills, for example, are particularly disadvantaged.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Sage Online</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1177/21582440241286303</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77671</identifier>
    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Sonja Haug</note>
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    <author>Simon Schmidbauer</author>
    <author>Maria Becker</author>
    <author>Sonja Haug</author>
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      <language>eng</language>
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      <value>political participation</value>
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      <value>political online participation</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Gold Open Access- Erstveröffentlichung in einem/als Open-Access-Medium</collection>
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    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
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    <title language="deu">Projekt: Privacy und Willingness to share von Gesundheitsdaten (PWG): Fragebogen</title>
    <title language="eng">Project: Privacy and willingness to share health data (PWG): Questionnaire: Survey on the handling of health data</title>
    <abstract language="eng">Survey on the acceptance of sharing health data. The study is based on a computer-assisted telephone survey (dual-frame) of a random sample of the population (within the participants of the infas multi-topic survey recruited via ADM telephone sample) aged 18 and over in Germany, which was collected in the period 01-27 June 2022 (n=1,308). The questionnaire consists of 46 standardised questions including socio-demographics and 69 items. Individual questions were taken (partially translated and slightly modified) from other studies.&#13;
This document is the translation of the German language questionaire used in the field. The original document may be found here: https://doi.org/10.35096/othr/pub-6057.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-76802</identifier>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-7680</identifier>
    <note>Translation of the German language questionaire used in the field: https://doi.org/10.35096/othr/pub-6057.&#13;
Corresponding author: Sonja Haug</note>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Rainer Schnell</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2024</publishedYear>
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    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 3. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Quantitative Erforschung der Umsetzung in deutschen NROs</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Fragestellung&#13;
Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat&#13;
das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI&#13;
wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies&#13;
könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung&#13;
haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen&#13;
Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft&#13;
darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI&#13;
Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten.&#13;
Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen&#13;
(NRO) zum Thema KI durchgeführt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen&#13;
des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in&#13;
die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene&#13;
und noch benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen&#13;
und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Die meisten NROs sind der Anwendung von KI gegenüber positiv eingestellt und planen&#13;
den Einsatz für die Zukunft oder testen ihn bereits. Dafür werden meist schnell&#13;
umsetzbare, externe Anwendungen wie Schreibunterstützungen oder Textübersetzung&#13;
für Bürotätigkeiten in den Arbeitsablauf eingebaut. Diese Nutzung beschränkt&#13;
sich häufig auf erste Versuche und wird durch interessierte Einzelpersonen vorangetrieben.&#13;
Für größere Umsetzung fehlen häufig Zeit, Geld und Wissen. Da die NROs&#13;
selbst erwarten, dass die Nutzung von KI in den nächsten Jahren zunehmen wird,&#13;
werden mehr Wissensaufbau und Austausch in den Organisationen notwendig.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung&#13;
Das Interesse an der Thematik scheint in der Zielgruppe vorhanden zu sein, wie die&#13;
hohe Teilnahmebereitschaft nahelegt. Doch handelt es sich um ein eher neues Thema&#13;
für die NROs, sodass der Einsatz noch getestet wird und feste Strukturen, welche die&#13;
Anwendung systematisieren und regeln noch aufgebaut werden müssen. Um dies zu&#13;
ermöglichen, sind mehr Wissen, Richtlinien und finanzielle Ressourcen notwendig.&#13;
Die Umsetzung hat in den NROs jedoch wenig Priorität, da zunächst andere Hürden&#13;
überwunden werden müssen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.11094.66883</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73518</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>KI</value>
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      <value>Nichtregierungsorganisation</value>
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      <value>NRO</value>
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      <value>qualitative Studie</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Digitale Technik für ambulante Pflege und Therapie III</title>
    <abstract language="deu">Dieser Artikel untersucht die Machbarkeit und Wirksamkeit einer physiotherapeutischen Tele-Intervention bei Schlaganfallpatient*innen. Die prospektive, nicht kontrollierte Interventionsstudie basiert auf einem Mixed-Methods-Design und analysiert funktionelle Veränderungen sowie die Lebensqualität der Teilnehmenden vor und nach der Intervention. Eingeschlossen wurden postakute und chronische Schlaganfallpatient*innen mit stabilen Krankheitsbildern, die in ihrem häuslichen Umfeld lebten. Die Intervention bestand aus videobasierten Einzelsitzungen und einer optionalen Gruppenintervention, die Physiotherapie und Logopädie kombinierte. Die Ergebnisse zeigten signifikante Verbesserungen in der Arm-Hand-Funktion und der Teilhabefähigkeit. Die Teletherapie erwies sich als eine praktikable Ergänzung zur traditionellen Rehabilitation, insbesondere in ländlichen Regionen, und förderte die Autonomie und das aktive Engagement der Patient*innen in ihrem Genesungsprozess. Die Studie belegt das Potenzial teletherapeutischer Maßnahmen zur Überbrückung von Versorgungslücken und zur Sicherstellung einer kontinuierlichen, hochfrequenten Rehabilitation.</abstract>
    <subTitle language="deu">Nutzung, Akzeptanz, Wirkung und Lebensqualität</subTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-8394-6728-2</identifier>
    <identifier type="doi">10.14361/9783839467282</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73914</identifier>
    <note>Enthaltene Beiträge sind einzeln erfasst.</note>
    <enrichment key="Kostentraeger">DeinHaus 4.0 Oberpfalz, TePus, Labor Physiotherapie, gefördert durch das bayerische Staatsministerium für Gesundheit, Pflege und Prävention</enrichment>
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      <title>Regensburger Beiträge zur Digitalisierung des Gesundheitswesens</title>
      <number>4</number>
    </series>
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      <language>deu</language>
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      <value>AAL-Technik</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Ambulanter Hilfs- und Pflegedienst</value>
    </subject>
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    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Gold Open Access- Erstveröffentlichung in einem/als Open-Access-Medium</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2024</publishedYear>
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    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 2. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Explorative Studie in einem neuen Forschungsfeld</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Fragestellung &#13;
Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. &#13;
&#13;
Methodik &#13;
Es wurden fünf explorative Interviews mit Vertreter*innen von Nichtregierungsorganisationen (NROs) zum Thema Wissen, Akzeptanz, Bedarfe und Risikoeinschätzungen geführt und ausgewertet. Dabei sind NROs aus verschiedenen Handlungsfeldern und Größe interviewt. Es wurden informelle Vorgespräche geführt, um eine erste Orientierung im Forschungsfeld zu generieren. Aus den Erkenntnissen der Vorgespräche &#13;
und den Ergebnissen des Scoping Reviews ist ein Leitfaden erstellt worden, der zur Orientierung für die Expert*inneninterviews dient. Im Anschluss wurden dann fünf explorative leitfadengestützte Expert*inneninterviews durchgeführt und qualitativ ausgewertet.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Ein zentraler Befund ist, dass das Thema KI gerade in den NROs ankommt und es noch keine gefestigten Strukturen und Vorstellungen zum Einsatz von KI gibt. KI wird in einzelnen spezifischen Projekten eingesetzt, ohne dass diese umfassend in Arbeitsabläufe integriert ist. Die Akzeptanz von KI ist generell positiv; die Technologie wird als potenzielle Lösung für strukturelle Herausforderungen und Unterstützung im Alltag gesehen. Die Nutzung von KI-Anwendungen beschränkt sich jedoch mit Ausnahme von Large Language Models auf Pilotprojekte. Mit jüngerem Alter und Techni� kaffinität ist eine höhere Akzeptanz verbunden. Besonders kritisch werden Anwendungen von KI im Sozial- oder Gesundheitsbereich als Ersatz für menschliche Interaktionen gesehen. Betont werden auch ethische Bedenken und eine hohe Bedeutsamkeit von Datenschutz.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen ist ein aufkommendes und sich entwickelndes Forschungsthema. Die Interviews unterstreichen den Bedarf an mehr Wissen, ethischen Richtlinien und finanziellen Ressourcen für eine effektive Nutzung von KI in NROs. Ein umfassendes Verständnis von KI und eine tiefergehende, systematische Integration in Arbeitsabläufe in diesen Organisationen müssen noch entwickelt werden.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.10671.75685/1</identifier>
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    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Nichtregierungsorganisationen</value>
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      <value>explorative Interviews</value>
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      <value>KI</value>
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      <value>NRO</value>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
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    <collection role="institutes" number="">Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe)</collection>
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    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 1. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review über ein junges Forschungsfeld</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Fragestellung&#13;
Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Daher beschäftigt sich das Projekt KINiro in diesem ersten Working Paper mit der Frage, welche (nicht-)wissenschaftlichen Erkenntnisse zum Themenkomplex NROs und KI bereits vorliegen.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Es wurde ein Scoping Review zur Erfassung (nicht-)wissenschaftlicher Texte zu NROs und KI durchgeführt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgeführt. In den Review wurden schließlich 14 Titel eingeschlossen und qualitativ analysiert.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Die Mehrheit der gefundenen Treffer sind Pressemitteilungen. Unter den Treffern befinden sich lediglich zwei (wissenschaftliche) Studien. Die NROs setzen sich auf verschiedenen Ebenen mit der Thematik von KI auseinander, wobei sich zwei Herangehensweisen unterscheiden lassen. Einige NROs nehmen am gesellschaftlichen Diskurs über den Einsatz von KI teil und treiben diesen in theoretischer Hinsicht voran, ohne die Technik dabei selbst zu nutzen. Andere NROs integrieren die KI-Systeme praktisch in ihre Arbeitsabläufe oder führen Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterstützung durch. Für die Entwicklung von KI-Anwendungen wird mit For-Profit-Unternehmen kooperiert und die Expertise der Unternehmen mit Daten der NROs kombiniert. Durch den Einsatz von KI erhoffen sich NROs einen gezielteren Einsatz von Ressourcen. Hierbei zeigt sich, dass für die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplinärer Konsens über Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung&#13;
Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Veröffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, lässt sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch häufiger mit der Digitalisierunge allgemein beschäftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht.</abstract>
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    <title language="eng">Corrigendum to “Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art” [Comput. Biol. Med. 169 (2024) 107929]</title>
    <abstract language="eng">The authors regret that the SAR-RARP50 dataset is missing from the description of publicly available datasets presented in Chapter 4.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computers in Biology and Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.compbiomed.2024.108027</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-70337</identifier>
    <note>Aufsatz unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/6983</note>
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    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
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    <title language="eng">Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art</title>
    <abstract language="eng">In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery, enormous progress has been made in recent years based on the recognition of surgical instruments in endoscopic images and videos. In particular, the determination of the position and type of instruments is of great interest. Current work involves both spatial and temporal information, with the idea that predicting the movement of surgical tools over time may improve the quality of the final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In this review, we identify and characterize datasets used for method development and evaluation and quantify their frequency of use in the literature. We further present an overview of the current state of research regarding the segmentation and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos. The paper focuses on methods that work purely visually, without markers of any kind attached to the instruments, considering both single-frame semantic and instance segmentation approaches, as well as those that incorporate temporal information. The publications analyzed were identified through the platforms Google Scholar, Web of Science, and PubMed. The search terms used were “instrument segmentation”, “instrument tracking”, “surgical tool segmentation”, and “surgical tool tracking”, resulting in a total of 741 articles published between 01/2015 and 07/2023, of which 123 were included using systematic selection criteria. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing the available potential for future developments.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computers in Biology and Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.compbiomed.2024.107929</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-69830</identifier>
    <note>Corresponding author: Tobias Rückert</note>
    <note>Corrigendum unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/7033</note>
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    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Tobias Rückert</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Daniel Rückert</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Deep Learning</value>
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      <value>Minimal-invasive Chirurgie</value>
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      <value>Bildsegmentierung</value>
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      <value>Surgical instrument segmentation</value>
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      <value>Surgical instrument tracking</value>
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      <value>Spatio-temporal information</value>
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      <value>Robot-assisted surgery</value>
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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>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="funding" number="">DEAL Elsevier</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Projekt: Privacy und Willingness to share von Gesundheitsdaten (PWG): Fragebogen</title>
    <abstract language="deu">Befragung zum Umgang mit Gesundheitsdaten&#13;
Die Studie basiert auf einer computergestützten Telefonbefragung (Dual-Frame) bei einer Zufallsstichprobe der Bevölkerung (innerhalb der via ADM-Telefonstichprobe rekrutierten Teilnehmer der infas-Mehrthemenbefragung) ab 18 Jahren in Deutschland, die im Zeitraum 01.-27.06.2022 erhoben wurden (n=1.308).&#13;
Der Fragebogen besteht aus 46 standardisierten Fragen inkl. Soziodemografie und 69 Items. Einzelne Fragen wurden (teilweise übersetzt und leicht abgewandelt) übernommen aus anderen Studien.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-6057</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60575</identifier>
    <note>Corresponding author: Sonja Haug</note>
    <note>Anhang zur Veröffentlichung: &#13;
Haug, S., Schnell, R., Raptis, G., Dotter, C. &amp; Weber, K. (2023). Wissen und Einstellung zur Speicherung und Nutzung von Gesundheitsdaten: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung. Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2023.11.001; &#13;
&#13;
Nachweis auf dem Publikationsserver unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/6746&#13;
&#13;
Englischsprachige Übersetzung des Fragebogens unter: https://doi.org/10.35096/othr/pub-7680</note>
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    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Rainer Schnell</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publisherName>Springer</publisherName>
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    <completedDate>2023-10-02</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Kombinierter Einfluss von psychologischen und biomechanischen Faktoren auf die muskulären Belastungen beim Fußballspielen</title>
    <abstract language="eng">When mental stress and musculoskeletal loading interact, the risk for injury increases due to altered body kinematics and increased muscle tension. These changes can be detected with musculoskeletal models, and mental loading and stress must be analyzed at emotional, cognitive, and behavioral levels. To investigate these kinematic and loading changes under stress, competitive athletes were subjected to mental stress during highly dynamic movements, and musculoskeletal models were used to analyze the biomechanical loading. It was shown that under mental stress, independent of the subjective perception, a strong change in muscle forces can occur. Accordingly, competitive athletes should undergo screenings to assess individual movement patterns and promote general stress resilience.</abstract>
    <abstract language="deu">Für Fußballer:innen stellen muskuläre Verletzungen der unteren Extremitäten ein großes Problem dar. Ein Beispiel hierfür liefert die Nationalmannschaftsstürmerin Alexandra Popp, die aufgrund muskulärer Probleme das EM-Finale 2022 in Wembley kurzfristig verpasste. Oftmals stehen gerade hohe Anspannungssituationen in zeitlichem Zusammenhang mit Verletzungen, der Einfluss der psychischen Beanspruchung auf die biomechanischen Belastungen wird jedoch meist nur wenig beachtet.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Orthopädie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00132-023-04437-8</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-65113</identifier>
    <note>Corresponding author: Sebastian Dendorfer</note>
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    <author>Simon Auer</author>
    <author>Simone Kubowitsch</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
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      <value>Biologische Modelle</value>
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      <value>Biomechanik</value>
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      <value>Resilienz, psychologische</value>
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      <value>Resilience, psychological</value>
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    <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="dendorferlbm">Dendorfer, Sebastian (Prof. Dr.), Zeitschriftenbeiträge - Labor Biomechanik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="funding" number="">Publikationsfonds der OTH Regensburg</collection>
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    <completedDate>2023-09-19</completedDate>
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    <title language="eng">Peer-to-peer support: digital networking in aphasia to improve quality of life (PeerPAL)</title>
    <abstract language="eng">Background: &#13;
People with aphasia (PWA) often suffer from reduced participation and quality of life. Nevertheless, there are currently only a few specific interventions that respond to this problem. Participation and quality of life could be increased by interacting with peers who have similar experiences. Digital social networks could stimulate an autonomous interaction. However, digital social networks need to be adapted to the specific needs of PWA. Therefore, a participatory, agile process involving the target group should be chosen to develop such a olution, i.e., an app. The research project consists of a total of three phases. In the first phase—app development—the app was developed and programmed including the target group. In the second phase—app testing—the usability and user-friendliness of the app were evaluated with four PWA. In the third phase—feasibility and preliminary effcacy—that will be described in the article, the impact of the app on PWA will be evaluated.&#13;
Aims: &#13;
The overarching aim of our study is to provide preliminary effcacy of the intervention. Digital social interaction with other PWA can lead to increased social integration. In addition to digital interaction, personal encounters between PWA should be encouraged. As a result, we expect an improvement in quality of life of PWA. Additionally, we focus on identification of the most appropriate measurements to discover changes associated with the intervention.&#13;
Methods: &#13;
The evaluation, which is described in this paper, takes place in a pre-test - post-test design with a total of n = 48 PWA. Participants will be recruited in regional clusters to facilitate face-to-face meetings. Half of the participants will be assigned to the delayed intervention group and the other half to the immediate intervention group. Participants in the delayed intervention group will go through a 3-month waiting period before using the app, while the participants of the immediate intervention group will start using the app for 3 months right away. Inclusion criteria are the presence of chronic aphasia (at least 6 months) and possession of a smartphone with internet access. Questionnaires on quality of life (SAQOL-39, GHQ-12), depression (GDS, DISCs), communicative participation (CPIB), and social support (F-SozU) will be conducted at inclusion (t0), after 3 months of app use (t1), and after another 3 months for follow-up (t2). Participants in the delayed intervention group will be assessed twice before the intervention, before the 3-month waiting period (t0a) and after the waiting period (t0b). In addition to the quantitative measures, interviews will take place with 6 to 8 selected participants after 3 months of app use. Responses will be analysed using Thematic Analysis.&#13;
Discussion: &#13;
The app will be the first social network tool that is systematically developed with PWA. Initial indications from the first phases are that the app can be used by PWA, so that the evaluation of this app version can take place in the third phase. Results of this study can provide an initial indication of whether social network support is a suitable intervention. Findings will help provide information on the feasibility of digital connectivity for PWA. Preliminary findings on its impact on the participation and quality of life of PWA could be made available.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Frontiers in Communication</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.3389/fcomm.2023.1187233</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-64881</identifier>
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    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Christina Kurfess</author>
    <author>Sabine Corsten</author>
    <author>Maren Nickel</author>
    <author>Marie Knieriemen</author>
    <author>Daniel Kreiter</author>
    <author>Norina Lauer</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Aphasie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Partizipation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Lebensqualität</value>
    </subject>
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      <language>deu</language>
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      <value>Soziales Netzwerk</value>
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      <language>eng</language>
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      <value>peer-to-peer support</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Gold Open Access- Erstveröffentlichung in einem/als Open-Access-Medium</collection>
    <collection role="persons" number="lauerlp">Lauer, Norina (Prof. Dr.) - Labor Logopädie</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung bei der Rehabilitation – Ergebnisse einer Befragung von Rehabilitationseinrichtungen</title>
    <abstract language="deu">Ziel der Studie: &#13;
Ziel der Studie ist die Messung des Stands der Digitalisierung und die mit einer Anbindung an die Telematikinfrastruktur verbundenen Chancen und Herausforderungen für Rehabilitationseinrichtungen.&#13;
&#13;
Methodik: &#13;
Teilstandardisierte Online-Befragung bei Trägern von Rehabilitationseinrichtungen in Bayern (n=33). Der Fragebogen mit 36 Fragen beinhaltet eine leicht veränderte Skala auf Basis des „Electronic Medical Record Adoption Model (EMRAM)“.&#13;
&#13;
Ergebnisse: &#13;
Der Digitalisierungsgrad wurde in 70 Prozent der Rehabilitationseinrichtungen mit Stufe 0 angegeben (Stufenmodell bis 7). Die Übermittlung patientenbezogener Daten (Eingang und Ausgang) erfolgt häufig analog, wohingegen die Verarbeitung innerhalb der Einrichtung in vielen Fällen bereits überwiegend digital ist. Beim Anschluss an die Telematikinfrastruktur wird hoher Aufwand bei der Installation, aber auch der Schulung des Personals und der Anpassung der Arbeitsorganisation gesehen.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung: &#13;
Durch Änderung der gesetzlich-finanziellen Lage in Deutschland eröffnen sich für Rehabilitationseinrichtungen neue Möglichkeiten einer verstärkten Digitalisierung. Hürden hängen mit Anforderungen an IT-Sicherheit, Schulung des Personals und sowie dem ebenfalls geringen Digitalisierungsstand bei Krankenhäusern und Ärzt*innen sowie Patient*innen zusammen, die eine digitale Datenübermittlung erschweren.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Rehabilitation: Zeitschrift für Praxis und Forschung in der Rehabilitation</parentTitle>
    <additionalTitle language="eng">Opportunities and Challenges of Digitalization in Rehabilitation: &#13;
Results of a Survey of Rehabilitation Facilities</additionalTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/a-2123-1566</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-64726</identifier>
    <note>Corresponding author: Sonja Haug</note>
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    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Markus Ritthaler</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Patientenbezogene Daten</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Digitalisierungsgrad</value>
    </subject>
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      <value>Telematikinfrastruktur</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>IT-Management</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
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    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
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    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Correlation of Acceleration Curves in Gravitational Direction for Different Body Segments during High-Impact Jumping Exercises</title>
    <abstract language="eng">Osteoporosis is a common disease of old age. However, in many cases, it can be very well prevented and counteracted with physical activity, especially high-impact exercises. Wearables have the potential to provide data that can help with continuous monitoring of patients during therapy phases or preventive exercise programs in everyday life. This study aimed to determine the accuracy and reliability of measured acceleration data at different body positions compared to accelerations at the pelvis during different jumping exercises. Accelerations at the hips have been investigated in previous studies with regard to osteoporosis prevention. Data were collected using an IMU-based motion capture system (Xsens) consisting of 17 sensors. Forty-nine subjects were included in this study. The analysis shows the correlation between impacts and the corresponding drop height, which are dependent on the respective exercise. Very high correlations (0.83–0.94) were found between accelerations at the pelvis and the other measured segments at the upper body. The foot sensors provided very weak correlations (0.20–0.27). Accelerations measured at the pelvis during jumping exercises can be tracked very well on the upper body and upper extremities, including locations where smart devices are typically worn, which gives possibilities for remote and continuous monitoring of programs.</abstract>
    <parentTitle language="eng">sensors</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.3390/s23042276</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-58217</identifier>
    <note>Corresponding author: Lukas Reinker</note>
    <note>This work was supported by the Bavarian Academic Forum [BayWISS-Verbundkolleg Gesundheit] and the DHZK fond for behavioral cardiovascular diseases [Behaviorale kardiovaskuläre Erkrankungen; grand number: 81Z0400105].</note>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Lukas Reinker</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Lukas Reinker</author>
    <author>Dominic Bläsing</author>
    <author>Rudolf Bierl</author>
    <author>Sabina Ulbricht</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>osteoporosis</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>inertial measurement units</value>
    </subject>
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      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>wearable motion-tracking sensors</value>
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      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>high-impact exercisess</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakANK">Fakultät Angewandte Natur- und Kulturwissenschaften</collection>
    <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="oaweg" number="">Gold Open Access- Erstveröffentlichung in einem/als Open-Access-Medium</collection>
    <collection role="persons" number="dendorferlbm">Dendorfer, Sebastian (Prof. Dr.), Zeitschriftenbeiträge - Labor Biomechanik</collection>
    <collection role="persons" number="bierlsappz">Bierl, Rudolf (Prof. Dr.) - Sensorik-ApplikationsZentrum</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Sensorik-Applikationszentrum (SappZ)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <language>eng</language>
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    <issue>March</issue>
    <volume>154</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
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    <completedDate>2023-02-03</completedDate>
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    <title language="eng">Error-Correcting Mean-Teacher: Corrections instead of consistency-targets applied to semi-supervised medical image segmentation</title>
    <abstract language="eng">Semantic segmentation is an essential task in medical imaging research. Many powerful deep-learning-based approaches can be employed for this problem, but they are dependent on the availability of an expansive labeled dataset. In this work, we augment such supervised segmentation models to be suitable for learning from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Mean-Teacher, uses an exponential moving average model like the original Mean Teacher but introduces our new paradigm of error correction. The original segmentation network is augmented to handle this secondary correction task. Both tasks build upon the core feature extraction layers of the model. For the correction task, features detected in the input image are fused with features detected in the predicted segmentation and further processed with task-specific decoder layers. The combination of image and segmentation features allows the model to correct present mistakes in the given input pair. The correction task is trained jointly on the labeled data. On unlabeled data, the exponential moving average of the original network corrects the student’s prediction. The combined outputs of the students’ prediction with the teachers’ correction form the basis for the semi-supervised update. We evaluate our method with the 2017 and 2018 Robotic Scene Segmentation data, the ISIC 2017 and the BraTS 2020 Challenges, a proprietary Endoscopic Submucosal Dissection dataset, Cityscapes, and Pascal VOC 2012. Additionally, we analyze the impact of the individual components and examine the behavior when the amount of labeled data varies, with experiments performed on two distinct segmentation architectures. Our method shows improvements in terms of the mean Intersection over Union over the supervised baseline and competing methods. Code is available at https://github.com/CloneRob/ECMT.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computers in Biology and Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.compbiomed.2023.106585</identifier>
    <identifier type="issn">0010-4825</identifier>
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    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Robert Mendel</note>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
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    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Robert Mendel</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Semi-supervised Segmentation</value>
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      <value>Mean-Teacher</value>
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      <value>Pseudo-labels</value>
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      <value>Medical Imaging</value>
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    <collection role="ddc" number="00">Informatik, Wissen, Systeme</collection>
    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
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    <collection role="funding" number="">Publikationsfonds der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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