<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>8979</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>95</pageFirst>
    <pageLast>114</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>MELBA–BVM 2025 Special Issue</issue>
    <volume/>
    <type>article</type>
    <publisherName>Melba</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Antonia von Riedheim</author>
    <author>Vanessa Brébant</author>
    <author>Bernhard Egger</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>3D Reconstruction</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Shape Modeling</value>
    </subject>
    <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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8979/2026_005_.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8976</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>362</pageFirst>
    <pageLast>367</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Improving Generalization in Mitotic Cell Detection via Domain Transformations</title>
    <abstract language="eng">We address domain generalization (DG) in mitotic-cell (MC) detection by combining a β-variational autoencoder (VAE) for domain transformations with feature-space alignment together with an object detector. The β-VAE synthesizes domain-transformed images, and the detector is trained to map originals and their transformed counterparts to equal representations. On the MIDOG++ dataset, this approach improves out-of-domain detection F1 scores by 7 and 3 percentage points compared to the color-variation augmentation and stain-normalization baselines. Results further suggest that morphology shifts hinder generalization more than stain shifts.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Lübeck March 15-17, 2026</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-51100-5_71</identifier>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BVM Workshop</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <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="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8977</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>131</pageFirst>
    <pageLast>131</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Springer Vieweg</publisherName>
    <publisherPlace>Wiesbaden</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Abstract: DIY Challenge Blueprint</title>
    <abstract language="eng">The high cost of challenge platforms prevents many people from organizing their own competitions. The do-it-yourself (DIY) challenge blueprint [1] allows you to host your own biomedical AI benchmark challenge. Our DIY approach circumvents the current constraints of commercial challenge platforms. A sovereign, extensible and cost-efficient deployment is provided via containerised, identity-managed and reproducible pipelines. Focus lies on GDPR-compliant hosting via infrastructure-as-code, automated evaluation, modular orchestration, and role-based identity and access management. The framework integrates Docker-based execution and standardised interfaces for task definitions, dataset curation and evaluation. All in all it is designed to be flexible and modular, as demonstrated in the MICCAI 2024 PhaKIR challenge [2, 3]. In this case study, different medical tasks on a multicentre laparoscopic dataset with framewise labels for phases and spatial annotations for instruments across fulllength videos were supported. This case study empirically validates the DIY challenge blueprint as a reproducible and customizable challenge-hosting infrastructure. The full code can be found at https://github.com/remic-othr/PhaKIR_DIY.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Bildverarbeitung für die Medizin 2025: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Lübeck March 15-17, 2026</parentTitle>
    <subTitle language="deu">from organization to technical implementation in Biomedical Image Analysis</subTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-51100-5_27</identifier>
    <enrichment key="OtherSeries">Informatik aktuell</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BVM Workshop</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Suemeyye R. Yildiran</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Bildverarbeitung</value>
    </subject>
    <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="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8951</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>93</pageFirst>
    <pageLast>95</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>bookpart</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace>München</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-03-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Pain Neuroscience Education bei chronischen Schmerzen</title>
    <parentTitle language="deu">Physiotherapie evidenzbasiert Band 2</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-45125-6</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Schmerz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>chronischer Schmerz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Physiotherapie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Edukation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Neuroscience</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="pfingstenlphpub">Pfingsten, Andrea (Prof. Dr.), Publikationen  - Labor Physiotherapie</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8882</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">OpenMIBOOD's classification models for the MIDOG, PhaKIR, and OASIS-3 benchmarks [Data set]</title>
    <abstract language="eng">These models are provided for evaluating post-hoc out-of-distribution methods on the three OpenMIBOOD benchmarks: MIDOG, PhaKIR, and OASIS-3.&#13;
&#13;
When using these models, make sure to give appropriate credit and cite the OpenMIBOOD publication.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14982267</identifier>
    <note>Software Repository URL &#13;
https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.pth</enrichment>
    <enrichment key="file_size">264.5 MB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Model</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <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="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8881</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Cropped single instrument frames subset from Cholec80 [Data set]</title>
    <abstract language="eng">This dataset is a subset of the original Cholec80 dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting.&#13;
When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD) and to follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (Cholec80).&#13;
&#13;
The original Cholec80 dataset (associated paper,Homepage) consists of 80 cholecystectomy surgery videos recorded at 25 fps, performed by 13 surgeons. It includes phase annotations (25 fps) and tool presence labels (1 fps), with phase definitions provided by a senior surgeon. A tool is considered present if at least half of its tip is visible. The dataset categorizes tools into seven types: Grasper, Bipolar, Hook, Scissors, Clipper, Irrigator, and Specimen bag. Multiple tools may be present in each frame. Additionally, 76 of the 80 videos exhibit a strong black vignette.&#13;
&#13;
For this dataset subset, frames were extracted based on tool presence labels, selecting only those containing Grasper, Bipolar, Hook, or Clipper while ensuring that only a single tool appears per frame. To enhance visual consistency, the black vignette was removed by extracting an inner rectangular region, where applicable.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14921670</identifier>
    <note>Related works&#13;
Is derived from&#13;
Journal article: 10.1109/TMI.2016.2593957&#13;
&#13;
Software Repository URL &#13;
https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.png</enrichment>
    <enrichment key="file_size">20.5 GB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Image</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Tool Presence Detection</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Cholecystectomy</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Laparoscopic</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Out-Of-Distribution Detection</value>
    </subject>
    <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="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8860</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>10</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>34</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Springer</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2026-02-04</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Effectiveness and safety of techniques for cervical spine immobilization in mountain rescue</title>
    <abstract language="eng">Background&#13;
&#13;
Cervical spine injuries in alpine sports require immediate immobilization at the site of the accident to avoid possible secondary damage caused by transportation. Using special sensor technology, this study investigated whether a cervical spine orthosis (cervical collar, Stifneck collar (Laerdal Medical GmbH, Puchheim, Germany)) provides greater stability than a vacuum mattress alone.&#13;
Methods&#13;
&#13;
Using one male test person, we simulated transporting a patient with a spinal injury in steep alpine terrain. A wireless motion capture system (Xsens Technologies, Movella™ Inc., Henderson, USA) was used to record motion in three-dimensional space within a standardized environment. All tests were performed on a set course by the Bavarian Mountain Rescue Service. The test person lay on a mountain rescue stretcher and was immobilized with a vacuum mattress, either with or without a cervical orthosis. The axes of cervical spine movements were analyzed separately.&#13;
Results&#13;
&#13;
There were no significant differences between immobilization with and without a cervical orthosis with regard to lateral flexion (max. 3.7° compared to 3.0°) in the frontal plane and maximum excursion in flexion (max. 1.6° compared to 2.8°) or extension (max. -1.6° compared to -1.7°). There was significantly greater rotation movement around the craniocaudal axis without an orthosis (max. 2.4° compared to 1.3°).&#13;
Conclusion&#13;
&#13;
During mountain rescues, the cervical spine can be immobilized without a rigid cervical spine orthosis. Future research should explore the fundamental benefits of cervical spine immobilization, while the findings of this work contribute to the safe care of patients by avoiding the disadvantages associated with rigid cervical orthoses.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1186/s13049-025-01530-z</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">5200393</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Richard Kraus</author>
    <author>Maximilian Knipfer</author>
    <author>Matthias Jacob</author>
    <author>Baerbel Kienninger</author>
    <author>Jasmine Alikhani</author>
    <author>Parham Heydarzadeh Ghamsary</author>
    <author>Lukas Reinker</author>
    <author>Ina Adler</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <author>Martin Kieninger</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Mountain rescue</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Orthosis</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Cervical spine</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Immobilization</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Vacuum mattress</value>
    </subject>
    <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="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8869</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">PhaKIR Dataset - Surgical Procedure Phase, Keypoint, and Instrument Recognition [Data set]</title>
    <abstract language="eng">Note: A script for extracting the individual frames from the video files while preserving the challenge-compliant directory structure and frame-to-mask naming conventions is available on GitHub and can be accessed here: https://github.com/remic-othr/PhaKIR_Dataset.&#13;
&#13;
The dataset is described in the following publications: &#13;
&#13;
    Rueckert, Tobias et al.: Comparative validation of surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation in endoscopy: Results of the PhaKIR 2024 challenge. arXiv preprint, https://arxiv.org/abs/2507.16559. 2025.&#13;
    Rueckert, Tobias et al.: Video Dataset for Surgical Phase, Keypoint, and Instrument Recognition in Laparoscopic Surgery (PhaKIR). arXiv preprint, https://arxiv.org/abs/2511.06549. 2025.&#13;
&#13;
The proposed dataset was used as the training dataset in the PhaKIR challenge (https://phakir.re-mic.de/) as part of EndoVis-2024 at MICCAI 2024 and consists of eight real-world videos of human cholecystectomies ranging from 23 to 60 minutes in duration. The procedures were performed by experienced physicians, and the videos were recorded in three hospitals. In addition to existing datasets, our annotations provide pixel-wise instance segmentation masks of surgical instruments for a total of 19 categories, coordinates of relevant instrument keypoints (instrument tip(s), shaft-tip transition, shaft), both at an interval of one frame per second, and specifications regarding the intervention phases for a total of eight different phase categories for each individual frame in one dataset and thus comprehensively cover instrument localization and the context of the operation. Furthermore, the provision of the complete video sequences offers the opportunity to include the temporal information regarding the respective tasks and thus further optimize the resulting methods and outcomes.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.15740620</identifier>
    <enrichment key="file_type">Dataset</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Daniel Rueckert</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</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="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8867</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datensätze Welle 1 und Welle 2 [Data set]</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">10.5281/zenodo.18017447</identifier>
    <note>Related works:&#13;
&#13;
Is described by&#13;
Other: 10.35096/othr/pub-8707 (DOI)&#13;
&#13;
Is metadata for&#13;
Journal: 10.1016/j.zefq.2025.10.003  (DOI)</note>
    <enrichment key="file_format">.csv, .sav</enrichment>
    <enrichment key="file_size">343.6 kB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Dataset</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Edda Currle</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Anamnese</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bevölkerungsumfrage</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Technologieakzeptanz</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="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8866</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">A cleaned subset of the first five CATARACTS test videos [Data set]</title>
    <abstract language="eng">This dataset is a subset of the original CATARACTS test dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting.&#13;
When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD (10.1109/CVPR52734.2025.02410)) and follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (CATARACTS).&#13;
&#13;
The original CATARACTS dataset (associated publication,Homepage) consists of 50 videos of cataract surgeries, split into 25 train and 25 test videos.&#13;
This subset contains the frames of the first 5 test videos. Further, black frames at the beginning of each video were removed.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.14924735</identifier>
    <note>Related works: &#13;
Is derived from:&#13;
Dataset: 10.21227/ac97-8m18 (DOI)&#13;
&#13;
Software:&#13;
Repository URL: https://github.com/remic-othr/OpenMIBOOD</note>
    <enrichment key="file_format">.jpg</enrichment>
    <enrichment key="file_size">29.6 GB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Image</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025 (CVPR) , Nashville, Tennesse, 11-15 June 2025</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <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="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="4">Naturwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8864</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>researchdata</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Forschungsprojekt "EVEKT "Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Datensatz [Data set]</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">10.5281/zenodo.17962728</identifier>
    <note>Related works:&#13;
&#13;
Is derived from:&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.11998.72009 (DOI)&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.11159.85925 (DOI)&#13;
&#13;
Is described by:&#13;
Other: 10.35096/othr/pub-8740 (DOI)&#13;
&#13;
Is metadata for:&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.33227.60968 (DOI)&#13;
Project deliverable: 10.34657/20059 (DOI)&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.17667.11043 (DOI)&#13;
Journal: 10.1007/s11623-025-2065-8 Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen (DOI)</note>
    <enrichment key="file_format">.csv, .sav</enrichment>
    <enrichment key="file_size">2.7 MB</enrichment>
    <enrichment key="file_type">Dataset</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Smart Meter</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Technikfolgenabschätzung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Energiesparen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Datenschutzsorgen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bevölkerungsbefragung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Akzeptanz</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="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8856</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>S02</issue>
    <volume>21</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-11-24</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Kulturell adaptierte Schmerzgeschichte für die PNE im deutschsprachigen Raum</title>
    <abstract language="deu">Einleitung Pain Neuroscience Education (PNE) ist eine Aufklärungsstrategie, welche das Ziel hat, Schmerzpatient*innen neurophysiologische und -biologische Vorgänge im Körper mittels Metaphern und Geschichten zu vermitteln. Der Wissenszugewinn über schmerzphysiologische Prozesse kann – insbesondere bei chronischen Schmerzpatient*innen – psychosoziale Symptome wie Bewegungsangst und Katastrophisierung von Schmerz positiv beeinflussen und zu einem Umdenken im Umgang mit Schmerz anregen. Trotz zahlreicher PNE-Studien wird die vermutlich entscheidende Anpassung von Schmerzgeschichten an den kulturellen Hintergrund der Betroffenen bis jetzt kaum berücksichtigt. Ziel des Projekts war es, eine für die deutsche Kultur angepasste Schmerzgeschichte nach dem Vorbild des amerikanischen „Why You Hurt“- Konzepts zu entwickeln und diese hinsichtlich ihrer Verständlichkeit und Anwendbarkeit zu überprüfen&#13;
&#13;
Material und Methodik Auf Grundlage der Literatur sowie eines fachlichen Austauschs mit dem PNE-Experten Prof. Dr. Emilio „Louie“ Puentedura wurde eine metaphorische, kulturell adaptierte Schmerzgeschichte entwickelt und grafisch aufbereitet. Die Datenerhebung erfolgte durch leitfadengestützte Interviews mit jeweils drei Therapeut*innen und Patient*innen. Die Auswertung erfolgte mittels qualitativer Inhaltsanalyse in MAXQDA.&#13;
&#13;
Ergebnisse Die Teilnehmenden beschrieben die Geschichte als „leicht verständlich, nachvollziehbar und anschaulich“. Die Kombination aus Erzählung und graphischer Darstellung erleichterte das Verständnis der physiologischen Vorgänge. Therapeut*innen reagierten positiv auf die Umsetzbarkeit und signalisierten Bereitschaft zur künftigen Anwendung, bevorzugt mit geringem organisatorischem Aufwand – etwa in Form von Karten mit variierenden Inhalten oder einer App-Version. Zusätzlich wurde erwähnt, die Geschichte nur bei Kindern anzuwenden.&#13;
&#13;
Zusammenfassung Die erstellte Schmerzgeschichte wurde von den Befragten als verständlich und umsetzbar bewertet. Zukünftig sollten weitere quantitative Studien mit größerer Teilnehmerzahl durchgeführt werden, um belastbarere Aussagen bezüglich der Anwendbarkeit und des Verständnisses von Schmerzgeschichten in der Gesamtpopulation treffen zu können. Neben der kulturellen Adaptation könnte auch die Anpassung an das Bildungsniveau sowie das Alter der Betroffenen und eine mögliche PNE-App für zukünftige Untersuchungen relevant sein.</abstract>
    <parentTitle language="deu">9. Forschungssymposium Physiotherapie (FSPT), 2025, Bremen</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1811330</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">Interreg Neuro BYCZ01-038</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Elisabeth Besser</author>
    <author>Jara Giraud</author>
    <author>Michaela Hammon</author>
    <author>Josefa Mayer</author>
    <author>Sophie Schiener</author>
    <author>Johannis Mertens</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>PNE</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>PNE</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Physiotherapie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Forschungssymposium</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>FSPT</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="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>7312</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>17</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>2024</volume>
    <type>report</type>
    <publisherName>OTH Regensburg</publisherName>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-04-01</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Gesundheit</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="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7312/KINiroBerichtRCHSTSchultz.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8725</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>1</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8725</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">true</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <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>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8725/Abstract_Gschossmann_1.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8846</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>31</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>109</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Comparative validation of surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation in endoscopy: Results of the PhaKIR 2024 challenge</title>
    <abstract language="eng">Reliable recognition and localization of surgical instruments in endoscopic video recordings are foundational for a wide range of applications in computer- and robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS), including surgical training, skill assessment, and autonomous assistance. However, robust performance under real-world conditions remains a significant challenge. Incorporating surgical context – such as the current procedural phase – has emerged as a promising strategy to improve robustness and interpretability.&#13;
To address these challenges, we organized the Surgical Procedure Phase, Keypoint, and Instrument Recognition (PhaKIR) sub-challenge as part of the Endoscopic Vision (EndoVis) challenge at MICCAI 2024. We introduced a novel, multi-center dataset comprising thirteen full-length laparoscopic cholecystectomy videos collected from three distinct medical institutions, with unified annotations for three interrelated tasks: surgical phase recognition, instrument keypoint estimation, and instrument instance segmentation. Unlike existing datasets, ours enables joint investigation of instrument localization and procedural context within the same data while supporting the integration of temporal information across entire procedures.&#13;
We report results and findings in accordance with the BIAS guidelines for biomedical image analysis challenges. The PhaKIR sub-challenge advances the field by providing a unique benchmark for developing temporally aware, context-driven methods in RAMIS and offers a high-quality resource to support future research in surgical scene understanding.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Medical Image Analysis</parentTitle>
    <identifier type="issn">1361-8415</identifier>
    <identifier type="doi">10.1016/j.media.2026.103945</identifier>
    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Tobias Rueckert&#13;
&#13;
Die Preprint-Version ist ebenfalls in diesem Repositorium verzeichnet unter: &#13;
https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/solrsearch/index/search/start/0/rows/10/sortfield/score/sortorder/desc/searchtype/simple/query/2507.16559</note>
    <enrichment key="opus_doi_flag">true</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefDocumentType">journal-article</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefLicence">https://www.elsevier.com/tdm/userlicense/1.0/</enrichment>
    <enrichment key="local_import_origin">crossref</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">doi-import</enrichment>
    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Tobias Rueckert</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">2027701</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International</licence>
    <author>Tobias Rueckert</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Raphaela Maerkl</author>
    <author>Leonard Klausmann</author>
    <author>Suemeyye R. Yildiran</author>
    <author>Max Gutbrod</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Alvaro Fernandez Moreno</author>
    <author>Imanol Luengo</author>
    <author>Danail Stoyanov</author>
    <author>Nicolas Toussaint</author>
    <author>Enki Cho</author>
    <author>Hyeon Bae Kim</author>
    <author>Oh Sung Choo</author>
    <author>Ka Young Kim</author>
    <author>Seong Tae Kim</author>
    <author>Gonçalo Arantes</author>
    <author>Kehan Song</author>
    <author>Jianjun Zhu</author>
    <author>Junchen Xiong</author>
    <author>Tingyi Lin</author>
    <author>Shunsuke Kikuchi</author>
    <author>Hiroki Matsuzaki</author>
    <author>Atsushi Kouno</author>
    <author>João Renato Ribeiro Manesco</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Tae-Min Choi</author>
    <author>Tae Kyeong Jeong</author>
    <author>Juyoun Park</author>
    <author>Oluwatosin Alabi</author>
    <author>Meng Wei</author>
    <author>Tom Vercauteren</author>
    <author>Runzhi Wu</author>
    <author>Mengya Xu</author>
    <author>An Wang</author>
    <author>Long Bai</author>
    <author>Hongliang Ren</author>
    <author>Amine Yamlahi</author>
    <author>Jakob Hennighausen</author>
    <author>Lena Maier-Hein</author>
    <author>Satoshi Kondo</author>
    <author>Satoshi Kasai</author>
    <author>Kousuke Hirasawa</author>
    <author>Shu Yang</author>
    <author>Yihui Wang</author>
    <author>Hao Chen</author>
    <author>Santiago Rodríguez</author>
    <author>Nicolás Aparicio</author>
    <author>Leonardo Manrique</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Dirk Wilhelm</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
    <author>Daniel Rueckert</author>
    <author>Stefanie Speidel</author>
    <author>Sahar Nasirihaghighi</author>
    <author>Yasmina Al Khalil</author>
    <author>Yiping Li</author>
    <author>Pablo Arbeláez</author>
    <author>Nicolás Ayobi</author>
    <author>Olivia Hosie</author>
    <author>Juan Camilo Lyons</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Surgical phase recognition</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Instrument keypoint estimation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Instrument instance segmentation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Robot-assisted surgery</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</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="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="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="funding" number="">DEAL Elsevier</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8729</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>1</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">true</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Ina Adler</author>
    <author>Nikolas Förstl</author>
    <author>Hana Čechová</author>
    <author>Vít Nováček</author>
    <author>Franz Süß</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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8729/ISB_Poster_Adler.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8740</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>23</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>other</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8740/Fragebogen_EVEKT_Codeplan.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8728</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencesummary</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Predicting intra-abdominal pressure during walking and running</title>
    <abstract language="eng">Intra-abdominal pressure (IAP) is an important physiological parameter, which is difficult to measure during physical activity. In this study, motion capture, musculoskeletal modeling and a transformer encoder model are used to predict IAP during walking and running. The model showed promising results with an overall mean percentage error of 13.5% and a Pearson correlation coefficient of 0.85. Minor challenges included the lower accuracy for fast walking and running and the limited amount of data. All in all, the prediction of IAP was successful, which opens up prospects for further applications.</abstract>
    <parentTitle language="deu">ISB 2025 - The XXX Congress of the International Society of Biomechanics, 27-31. July 2025, Stockholm</parentTitle>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <author>Mareike Barthel</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Intra-abdominal pressure; machine learning; motion capture; musculoskeletal modeling; transformer encoder</value>
    </subject>
    <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="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8707</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>5</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>other</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <enrichment key="Kostentraeger">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</enrichment>
    <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>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Anamnese</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bevölkerungsumfrage</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Technologieakzeptanz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Fragebogen</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="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8707/Currle_KI-Anamnese.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8726</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencesummary</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Evaluating the loads on the female pelvic floor during full-body activities using computational models</title>
    <abstract language="eng">This work investigated the loads on the female pelvic floor during various full-body movements using computational models to calculate abdominal pressure and organ dynamic loads. While high-impact exercises resulted in higher loads, other movements showed lower loads, potentially indicating, which movements may be performed without risking pelvic floor overload and subsequent dysfunctions.</abstract>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ISB 2025 - The XXX Congress of the International Society of Biomechanics, 27.-31. July 2025, Stockholm</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Nikolas Förstl</author>
    <author>Ina Adler</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Magdalena Jansová</author>
    <author>Jan Vychytil</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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8704</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2026</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>20</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Developing a smart and scalable tool for histopathological education—PATe 2.0</title>
    <abstract language="eng">Digital microscopy plays a crucial role in pathology education, providing scalable and standardized access to learning resources. In response, we present PATe 2.0, a scalable redeveloped web-application of the former PATe system from 2015. PATe 2.0 was developed using an agile, iterative process and built on a microservices architecture to ensure modularity, scalability, and reliability. It integrates a modern web-based user interface optimized for desktop and tablet use and automates key workflows such as whole-slide image uploads and processing. Performance tests demonstrated that PATe 2.0 significantly reduces tile request times compared to PATe, despite handling larger tiles. The platform supports open formats like DICOM and OpenSlide, enhancing its interoperability and adaptability across institutions. PATe 2.0 represents a robust digital microscopy solution in pathology education enhancing usability, performance, and flexibility. Its design enables future integration of research algorithms and highlights it as a pivotal tool for advancing pathology education and research.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Journal of Pathology Informatics</parentTitle>
    <identifier type="issn">2153-3539</identifier>
    <identifier type="doi">10.1016/j.jpi.2025.100535</identifier>
    <enrichment key="opus_doi_flag">true</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefDocumentType">journal-article</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefLicence">https://www.elsevier.com/tdm/userlicense/1.0/</enrichment>
    <enrichment key="local_import_origin">crossref</enrichment>
    <enrichment key="local_doiImportPopulated">PersonAuthorFirstName_1,PersonAuthorLastName_1,PersonAuthorFirstName_2,PersonAuthorLastName_2,PersonAuthorFirstName_3,PersonAuthorLastName_3,PersonAuthorFirstName_4,PersonAuthorLastName_4,PersonAuthorFirstName_5,PersonAuthorLastName_5,PersonAuthorFirstName_6,PersonAuthorLastName_6,PersonAuthorFirstName_7,PersonAuthorLastName_7,PersonAuthorFirstName_8,PersonAuthorLastName_8,PersonAuthorFirstName_9,PersonAuthorLastName_9,PublisherName,TitleMain_1,Language,TitleParent_1,ArticleNumber,CompletedYear,IdentifierIssn,Enrichmentlocal_crossrefLicence</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">doi-import</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Lina Winter</author>
    <author>Annalena Artinger</author>
    <author>Hendrik Böck</author>
    <author>Vignesh Ramakrishnan</author>
    <author>Bruno Reible</author>
    <author>Jan Albin</author>
    <author>Peter J. Schüffler</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
    <author>Christoph Brochhausen</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</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="raptisehealth">Raptis, Georgios (Prof. Dr.) - eHealth Lab</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8705</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencesummary</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-07-29</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Gait parameter based fall risk scoring</title>
    <abstract language="eng">This study explored the connection between subjective self-assessed gait insecurities and objective movement scores. 93 subjects answered detailed fall risk questionnaires and performed functional tests. Significantly different movement patterns between fallers and non-fallers were found.</abstract>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ISB 2025, 30th Congress of the International Society of Biomechanics, 27-31 July, Stockholm, Sweden</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Leonhard Stein</author>
    <author>Paul Schmitz</author>
    <author>Rainer Kretschmer</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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8730</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Impact of Model Parameters on Ground Reaction Force Predictions in Musculoskeletal Modelling</title>
    <abstract language="eng">This study evaluated how model parameters affect ground reaction force (GRF) predictions in musculoskeletal simulations. A parameter study varying contact height and velocity thresholds and marker weights was conducted. While height and velocity thresholds had minimal impact, marker weights impact prediction errors. These findings highlight the importance of carefully selecting model parameters.</abstract>
    <parentTitle language="eng">ISB 2025 - The XXX Congress of the International Society of Biomechanics, 27-31 July, Stockholm</parentTitle>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <author>Lukas Gschoßmann</author>
    <author>Franz Süß</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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8682</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>126</pageFirst>
    <pageLast>136</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR)</publisherName>
    <publisherPlace>Bonn</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-03</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Die Zukunft der Notfallerkennung in Haushalten älterer Menschen : eine Technikbewertung</title>
    <abstract language="deu">Die meisten älteren Personen wünschen sich ein Altern in der Häuslichkeit, auch bei zunehmendem Anteil an Pflegebedürftigen in der Bevölkerung. Der Pflegenotstand im ländlichen Raum und im ambulanten Bereich stellt die häusliche Versorgung jedoch vor Herausforderungen. Die Digitalisierung soll dabei Abhilfe schaffen. Hausnotrufsysteme sind eine weit verbreitete Form digitaler Assistenzsysteme, die auf Knopfdruck Hilferufe an Hausnotrufzentralen übermitteln. Sie stehen jedoch in der Kritik, da die Handsender aus Angst&#13;
vor Stigmatisierung von den Pflegebedürftigen oft abgelegt und daher trotz Notlage nicht genutzt werden.&#13;
Neben vielfältiger Forschung zu digitalen Assistenzsystemen werden zunehmend technische Prototypen zu Smart-Meter-Anwendungen zur Notfallerkennung für ältere Menschen entwickelt, die mithilfe von Stromverbrauchsdaten und Künstlicher Intelligenz auf Inaktivität und somit mögliche Notfälle schließen. Smart-Meter sind intelligente Messsysteme, die für bestimmte Privathaushalte gesetzlich verpflichtend eingeführt werden, um Netzstabilität zu gewährleisten. Dieser Beitrag stellt erste Ergebnisse einer Technikbewertung mithilfe eines Mixed-Method-Ansatzes vor. Ein Drittel der Expertinnen und Experten sieht eine positive Nutzungsintention. Die Bevölkerungsbefragung zeigt Unentschlossenheit bezüglich der neuen Technologie. Eine Nutzungsintention besteht vor allem bei jüngeren technikaffinen Personen, d.h. den älteren Menschen der Zukunft.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Demografische Alterungsprozesse : Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung</parentTitle>
    <identifier type="issn">1868-0097</identifier>
    <identifier type="doi">10.58007/gcpc-7j48</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Dezembertagung des DGD-Arbeitskreises „Städte und Regionen“ in Kooperation mit dem BBSR Bonn am 5. + 6. Dezember 2024 in Berlin</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">begutachtet</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BBSR-Online-Publikation, 50</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Notfallerkennung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Smart Meter</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Akzeptanz</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="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8684</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>62</pageFirst>
    <pageLast>76</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>2025</volume>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>BBSR</publisherName>
    <publisherPlace>Bonn</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-12-03</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Zivilgesellschaft im Wandel – Zwischen Potenzial und Herausforderung. Ergebnisse einer Befragung in der Gemeinde Hebertshausen (Bayern)</title>
    <abstract language="deu">Was motiviert Menschen dazu, sich freiwillig und ehrenamtlich zu engagieren? Worin unterscheiden sich die&#13;
Motive der verschiedenen Altersgruppen? Und welche Potenziale und Herausforderungen ergeben sich daraus für die Region?&#13;
Ausgehend vom strukturellen Wandel des Wohlfahrtsstaates, der unter anderem durch den demografischen&#13;
Wandel bedingt ist, sehen sich kommunale Akteure zunehmend in der Pflicht, ihre Bürgerschaft zu aktivieren,&#13;
um soziale Versorgungslücken zu schließen. Freiwilliges und ehrenamtliches Engagement dient dabei nicht&#13;
nur der Förderung der Gemeinschaft, sondern sichert auch Existenzen – als Ressource der Gesellschaft und zur&#13;
Stärkung der sozialen Teilhabe – selbst in den kleinsten und strukturschwächsten Kommunen. Die Zivilgesellschaft, als alternative und sozialkommunale Versorgungsstrategie, bietet hier Lösungsansätze für gesamtgesellschaftliche Herausforderungen, die sich aus der demografischen Alterung ergeben.&#13;
Der Beitrag stellt Ergebnisse einer Fallstudie mit einer qualitativen Befragung von Expertinnen und Experten&#13;
(n=14) und einer quantitativen Befragung (n=117) zur Motivation von Bürgerinnen und Bürgern für freiwilliges&#13;
und ehrenamtliches Engagement in der Gemeinde Hebertshausen vor. Hebertshausen ist eine kreisangehörige Gemeinde im Landkreis Dachau (Regierungsbezirk Oberbayern, Bundesland Bayern) mit grundzentraler&#13;
Funktion (siehe Abschnitt 3).</abstract>
    <parentTitle language="deu">Demografische Alterungsprozesse. Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung</parentTitle>
    <identifier type="issn">1868-0097</identifier>
    <identifier type="doi">10.58007/gcpc-7j48</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Dezembertagung des DGD-Arbeitskreises „Städte und Regionen“ in Kooperation mit dem BBSR Bonn am 5. + 6. Dezember 2024 in Berlin</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">begutachtet</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">BBSR-Online-Publikation, 50</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Yvonne Irlenborn</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Zivilgesellschaft</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Demografischer Wandel</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Demografischer Wandel</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Zivilgesellschaft</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Ehrenamt</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="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8633</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>30</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume>132</volume>
    <type>article</type>
    <publisherName>Elsevier</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-11-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Person-specific evaluation method for occupational exoskeletons - Biomechanical body heat map</title>
    <abstract language="eng">Human-centred and ergonomic work design is one of the most important drivers for increasing the competitiveness of the European Union. As a flexible, person-specific occupational measure, exoskeletons promise great potential for effectively reducing individual ergonomic stress. Digital human models can provide important insights and offer great potential for systematising the effect and targeted use of exoskeletons, supporting their effective implementation in practice. In this article, digital human models are applied on two levels. Firstly, a realistic industrial logistics scenario in which boxes had to be relocated is designed with the help of a digital human model for workplace and process planning and secondly, a new biomechanical evaluation methodology to analyse intended and unintended effects on internal stress on the human body is demonstrated by applying musculoskeletal exoskeleton human models of four test subjects. Finally, the modelled biomechanical support tendencies of one exoskeleton are preliminary validated using EMG measurement data of the back muscles collected from the four male workers. The preliminary analysis of two back-support exoskeletons to demonstrate the new methodological approach confirms the expected, intended effects in the lower back and reveals unintended effects, such as e.g. changes in knee kinetics when applying a soft or hard-frame exoskeleton. Furthermore, the exemplary results to demonstrate the methodological approach expose notable differences between the test subjects, which underlines the relevance of person-specific evaluation and consideration of exoskeleton support. The preliminary validation shows a correlation between the modelled and the EMG-measured biomechanical exoskeleton support of the considered back muscles.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Applied Ergonomics</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.apergo.2025.104671</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">5200393</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Mark Tröster</author>
    <author>Simon Eckstein</author>
    <author>Paula Kennel</author>
    <author>Verna Kopp</author>
    <author>Alina Benkiser</author>
    <author>Felicitas Bihlmeier</author>
    <author>Urban Daub</author>
    <author>Christophe Maufroy</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <author>Lars Fritzsche</author>
    <author>Urs Schneider</author>
    <author>Thomas Bauernhasl</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Industry 5.0</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Ergonomics</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Digital human modelling</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Biomechanics</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Musculoskeletal modelling</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Occupational exoskeletons</value>
    </subject>
    <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="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8664</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>20</pageNumber>
    <edition>Stand: 12.08.2025</edition>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>report</type>
    <publisherName>Technische Informationsbibliothek (TIB)</publisherName>
    <publisherPlace>Hannover</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-11-28</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <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>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86646</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">EVEKT</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">true</enrichment>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Sozialwissenschaften</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Technikfolgenabschätzung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Technikfolgenabschätzung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Smart Meter</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Energiesparen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Bevölkerungsbefragung</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="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>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8664/EVEKT_Schlussbericht_OTH-Regensburg.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8651</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>S11</pageFirst>
    <pageLast>S12</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>S 02</issue>
    <volume>21</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Ist-Analyse der Dokumentation in physiotherapeutischen Praxen</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: Mit der geplanten Einführung des elektronischen Rezepts für physiotherapeutische Heilmittelverordnungen ab 2027 wird die Digitalisierung im Gesundheitswesen weiter forciert. Digitale Dokumentationssysteme gelten als zentrale Voraussetzung für eine reibungslose Anbindung an die Telematikinfrastruktur. Ziel der Studie war es, zu untersuchen, wie Physiotherapeut*innen&#13;
in ambulanten Physiotherapiepraxen die Effizienz, Akzeptanz und Verständlichkeit digitaler, analoger und hybrider Dokumentationssysteme sowie die erfassten Inhalte unter den gegebenen Rahmenbedingungen bewerten. Material und Methodik: Ein standardisierter Fragebogen wurde über SoSciSurvey entwickelt und zwei Wochen lang deutschlandweit verteilt. Die Fragen basierten auf Literatur und wurden mithilfe von Fünf-Punkte-Likert-Skalen beantwortet; Freitextangaben wurden inhaltsanalytisch ausgewertet. Die Analyse erfolgte deskriptiv und inferenzstatistisch mit SPSS. Für Effizienz, Akzeptanz und Verständlichkeit wurden Mediane und Interquartilsabstände berechnet.&#13;
Gruppenunterschiede nach Nutzungsform wurden mittels Kruskal-Wallis-Test mit Bonferroni-korrigierten Post-hoc-Tests geprüft. Zusammenhänge wurden mithilfe von Spearman-Korrelationen untersucht. Zusätzlich wurde die Effektstärke berechnet. Ergebnisse: 173 Physiotherapeut*innen nahmen teil (Alter: M = 32,6 Jahre,SD = 11,1). 50,3 % nutzen digitale, 30,6 % analoge und 19,1 % hybride Systeme. 38,2 % gaben an, keine offizielle Dokumentationszeit zu erhalten. Digitale Systeme wurden signifikant besser bewertet als analoge, insbesondere hinsichtlich Effizienz (p &lt; .001, r = .406), Akzeptanz (p &lt; .001, r = .309) und Gesamtzufriedenheit (p &lt; .001, r = .369); Unterschiede in der Verständlichkeit waren schwächer (p = .038, r = .189). Zwischen Effizienz und Gesamtzufriedenheit bestand ein sehr starker signifikanter Zusammenhang (ρ = .856, p &lt; .001), ebenso zwischen Akzeptanz und Gesamtzufriedenheit (ρ = .729, p &lt; .001) sowie zwischen&#13;
Verständlichkeit und Gesamtzufriedenheit (ρ = .631, p &lt; .001). Ein hoher Standardisierungsgrad korrelierte negativ mit allen Konstrukten (z. B. ρ = –.384, p &lt; .001 für Effizienz). Mehr verfügbare Dokumentationszeit war positiv der Effizienz, Verständlichkeit und Gesamtzufriedenheit assoziiert (z. B. ρ = .226, p = .003 für Gesamtzufriedenheit). Mit wachsender Berufserfahrung wurden psychosoziale und kontextbezogene Inhalte häufiger dokumentiert (z. B. Kommunikation: ρ = .270, p &lt; .001). Zusammenfassung: Die Ergebnisse verdeutlichen die Bereitschaft zur digitalen Dokumentation, weisen jedoch auf strukturelle Herausforderungen hin. Für eine erfolgreiche Digitalisierung sind benutzerfreundliche Systeme und praxistaugliche Rahmenbedingungen entscheidend. Digitale Systeme wurden in allen Kategorien signifikant besser bewertet als analoge.&#13;
Interessenskonflikt: Es besteht kein Interessenkonflikt.</abstract>
    <parentTitle language="deu">physioscience</parentTitle>
    <identifier type="issn">1860-3092</identifier>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1811301</identifier>
    <enrichment key="opus_doi_flag">true</enrichment>
    <enrichment key="opus_import_data">{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:31:51Z","timestamp":1764027111060,"version":"3.45.0"},"reference-count":0,"publisher":"Georg Thieme Verlag KG","issue":"S 02","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["physioscience"],"published-print":{"date-parts":[[2025,10]]},"DOI":"10.1055\/s-0045-1811301","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:30:56Z","timestamp":1764027056000},"page":"S11-S12","source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"special_numbering":"S","title":["Ist-Analyse der Dokumentation in physiotherapeutischen Praxen"],"prefix":"10.1055","volume":"21","author":[{"given":"J","family":"Esterlich","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"H","family":"Kilchert","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"N","family":"Rohmert","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"N","family":"Sch\u00f6ngart","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"S","family":"Weighart","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"J","family":"Mertens","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"A","family":"Pfingsten","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]}],"member":"194","published-online":{"date-parts":[[2025,11,24]]},"container-title":["physioscience"],"original-title":[],"language":"de","link":[{"URL":"http:\/\/www.thieme-connect.de\/products\/ejournals\/html\/10.1055\/s-0045-1811301","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:31:00Z","timestamp":1764027060000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"http:\/\/www.thieme-connect.de\/DOI\/DOI?10.1055\/s-0045-1811301"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2025,10]]},"references-count":0,"journal-issue":{"issue":"S 02","published-online":{"date-parts":[[2025,11,24]]},"published-print":{"date-parts":[[2025,10]]}},"URL":"https:\/\/doi.org\/10.1055\/s-0045-1811301","archive":["Portico","CLOCKSS"],"relation":{},"ISSN":["1860-3092","1860-3351"],"issn-type":[{"value":"1860-3092","type":"print"},{"value":"1860-3351","type":"electronic"}],"subject":[],"published":{"date-parts":[[2025,10]]}}}</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefDocumentType">journal-article</enrichment>
    <enrichment key="local_import_origin">crossref</enrichment>
    <enrichment key="local_doiImportPopulated">PersonAuthorFirstName_1,PersonAuthorLastName_1,PersonAuthorFirstName_2,PersonAuthorLastName_2,PersonAuthorFirstName_3,PersonAuthorLastName_3,PersonAuthorFirstName_4,PersonAuthorLastName_4,PersonAuthorFirstName_5,PersonAuthorLastName_5,PersonAuthorFirstName_6,PersonAuthorLastName_6,PersonAuthorFirstName_7,PersonAuthorLastName_7,PublisherName,TitleMain_1,Language,TitleParent_1,Issue,Volume,CompletedYear,IdentifierIssn</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">9. Forschungssymposium Physiotherapie, Bremen</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">Interreg NEURO; BYCZ01-038</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">doi-import</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Jessica Esterlich</author>
    <author>Hannah Kilchert</author>
    <author>Nele Rohmert</author>
    <author>Nathalie Schöngart</author>
    <author>Sonja Weighart</author>
    <author>Johannis Mertens</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Physiotherapie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Forschungssymposium</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>FSPT</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="persons" number="pfingstenlphpub">Pfingsten, Andrea (Prof. Dr.), Publikationen  - Labor Physiotherapie</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8652</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>S15</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>S 02</issue>
    <volume>21</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Single-Task vs. Dual-Task: Altersunterschiede in Gleichgewicht und Kognition</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: In vielen Alltagssituationen werden motorische und kognitive Aufgaben als Dual-Task (DT) bewältigt. Studien zeigen im DT Leistungseinbußen gegenüber dem Single-Task (ST). Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, welche Rolle das Lebensalter spielt. Diese Studie untersuchte Unterschiede von Gleichgewicht und kognitiver Leistung zwischen ST und DT sowie Veränderungen im Alter.&#13;
Material und Methodik: An der experimentellen Querschnittsstudie nahmen&#13;
32 gesunde Erwachsene (je 16 im Alter von 18–30 und 55–67 Jahren) teil. Konditionen und Pathologien, die das Gleichgewicht maßgeblich beeinträchtigen, galten als Ausschlusskriterien. Es wurden drei Testungen mit einer Dauer von jeweils 30 Sekunden mit je zwei Minuten Pause durchgeführt. Die ST-Aufgaben bestanden aus standardisiertem Einbeinstand (offene Augen) sowie Serial-Seven-Rechnungen. Die dritte Testung kombinierte beide Aufträge zu einer DT-Aufgabe. Als Outcome des kognitiven Tasks diente die Anzahl korrekt gelöster Rechenaufgaben. Das Moticon-OpenGo-Sensorsohlen-System erfasste während der motorischen Aufgabe das Gleichgewicht mittels Centre-of-Pressure-Pfadlänge (PL) und -Schwankgeschwindigkeit (SV). Die Prüfung der&#13;
Normalverteilungsannahme der Daten erfolgte mittels Shapiro-Wilk-Test. In Abhängigkeit der Verteilung wurden Effektstärken und deren Signifikanz mit Hilfe des t-Tests – bei Nichterfüllung der Normalverteilung – des Mann-Whitney-U- oder Wilcoxon-Tests berechnet. Ergebnisse: Eine Analyse der Gesamtstichprobe ergab keinen signifikanten Unterschied bei kleiner Effektstärke zwischen ST und DT in PL (3,44 ± 1,06m zu 3,55 ± 0,94m; p = 0,161; d = 0,25) und SV (119,37 ± 33,96m/s zu 122,54 ± 36,12m/s; p = 0,117; r = 0,277). Die Veränderungen (DT minus ST) von jüngeren und älteren Erwachsenen zeigten in PL (0,07 ± 0,35m zu 0,16 ± 0,53m; p = 0,836; r = 0,037) und SV (2,34 ± 11,49m/s zu 4,01 ± 30,54m/s; p = 0,865; r = 0,030) keine signifikanten Abweichungen. Es ergaben sich weder in der Gesamtstichprobe noch altersgruppenspezifisch signifikante Unterschiede in der kognitiven Rechenleistung. Zusammenfassung: Klinisch betrachtet stellte die Kombination aus Einbeinstand und der kognitiven Aufgabenschwierigkeit in der vorliegenden Studie – analog zu den Ergebnissen vergleichbarer Studien – eine mäßige Anforderung dar, die bei gesunden Erwachsenen unterschiedlichen Alters keine signifikante kognitiv-motorische Interferenz hervorrief.&#13;
Interessenskonflikt: Es besteht kein Interessenkonflikt.</abstract>
    <parentTitle language="deu">physioscience</parentTitle>
    <identifier type="issn">1860-3092</identifier>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1811309</identifier>
    <enrichment key="opus_doi_flag">true</enrichment>
    <enrichment key="opus_import_data">{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:31:52Z","timestamp":1764027112464,"version":"3.45.0"},"reference-count":0,"publisher":"Georg Thieme Verlag KG","issue":"S 02","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["physioscience"],"published-print":{"date-parts":[[2025,10]]},"DOI":"10.1055\/s-0045-1811309","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:30:56Z","timestamp":1764027056000},"page":"S15-S15","source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"special_numbering":"S","title":["Single-Task vs. Dual-Task: Altersunterschiede in Gleichgewicht und Kognition"],"prefix":"10.1055","volume":"21","author":[{"given":"S","family":"Bauer","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"C","family":"Branz","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"F","family":"Liepold","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"A-L","family":"Schuster","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"E","family":"Schulze","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]},{"given":"A","family":"Pfingsten","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Fakult\u00e4t Sozial- und Gesundheitswissenschaften, Fachbereich Physiotherapie, Regensburg, Germany"}]}],"member":"194","published-online":{"date-parts":[[2025,11,24]]},"container-title":["physioscience"],"original-title":[],"language":"de","link":[{"URL":"http:\/\/www.thieme-connect.de\/products\/ejournals\/html\/10.1055\/s-0045-1811309","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2025,11,24]],"date-time":"2025-11-24T23:31:01Z","timestamp":1764027061000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"http:\/\/www.thieme-connect.de\/DOI\/DOI?10.1055\/s-0045-1811309"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2025,10]]},"references-count":0,"journal-issue":{"issue":"S 02","published-online":{"date-parts":[[2025,11,24]]},"published-print":{"date-parts":[[2025,10]]}},"URL":"https:\/\/doi.org\/10.1055\/s-0045-1811309","archive":["Portico","CLOCKSS"],"relation":{},"ISSN":["1860-3092","1860-3351"],"issn-type":[{"value":"1860-3092","type":"print"},{"value":"1860-3351","type":"electronic"}],"subject":[],"published":{"date-parts":[[2025,10]]}}}</enrichment>
    <enrichment key="local_crossrefDocumentType">journal-article</enrichment>
    <enrichment key="local_import_origin">crossref</enrichment>
    <enrichment key="local_doiImportPopulated">PersonAuthorFirstName_1,PersonAuthorLastName_1,PersonAuthorFirstName_2,PersonAuthorLastName_2,PersonAuthorFirstName_3,PersonAuthorLastName_3,PersonAuthorFirstName_4,PersonAuthorLastName_4,PersonAuthorFirstName_5,PersonAuthorLastName_5,PersonAuthorFirstName_6,PersonAuthorLastName_6,PublisherName,TitleMain_1,Language,TitleParent_1,Issue,Volume,CompletedYear,IdentifierIssn</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">9. Forschungssymposium Physiotherapie (FSPT), Bremen</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">Interreg Neuro; BYCZ01-038</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>S Bauer</author>
    <author>Clara Branz</author>
    <author>Franziska Liepold</author>
    <author>A-L Schuster</author>
    <author>Elke Schulze</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Physiotherapie</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Forschungssymposium</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="persons" number="pfingstenlphpub">Pfingsten, Andrea (Prof. Dr.), Publikationen  - Labor Physiotherapie</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>8632</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>11</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>article</type>
    <publisherName>Taylor &amp; Francis</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-11-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Application of a transformer encoder for the prediction of intra-abdominal pressure</title>
    <abstract language="eng">Intra-abdominal pressure is a significant physiological parameter influencing spinal stability and pelvic floor health. This study investigates the potential of a transformer encoder model to predict IAP using motion capture data and musculoskeletal modeling. Data from 211 subjects performing walking, fast walking, and running were used to train a transformer encoder. The model showed promising results with an overall Mean Absolute Percentage Error of 13.5% and a Pearson correlation coefficient of 0.85. Predictions for fast walking and running proved to be more challenging compared to walking, which was attributed to the greater variability and complexity of faster movements.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1080/10255842.2025.2586143</identifier>
    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Mareike Barthel</note>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">5200393</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Mareike Barthel</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Mareike Barthel</author>
    <author>Franz Süß</author>
    <author>Sebastian Dendorfer</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Intra-abdominal pressure</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>transformer encoder</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>machine learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>motion capture</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>musculoskeletal modeling</value>
    </subject>
    <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="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 Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
  </doc>
</export-example>
