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    <title language="deu">Pandemiemanagement durch nicht-pharmakologische Interventionen in der COVID-19-Pandemie</title>
    <abstract language="deu">Nicht-pharmakologische Interventionen (NPIs) sind Public Health-Interventionen ohne Einsatz von Medikamenten oder Impfstoffen mit dem Ziel, die Ausbreitung eines Krankheitserregers zu reduzieren. Im Zusammenhang mit der SARS-CoV-2-Pandemie wurden vor allem Maßnahmen ergriffen, um übertragungsrelevante Kontakte zu reduzieren oder sicherer zu machen. Die Wirksamkeit einzelner Maßnahmen auf Bevölkerungsebene ist schwer zu beurteilen, die von Maßnahmenbündeln kann als gesichert gelten. Die rechtlichen Grundlagen für die grundrechtseinschränkenden Maßnahmen erscheinen noch nicht gesichert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Leitbegriffe der Gesundheitsförderung und Prävention: Glossar zu Konzepten, Strategien und Methoden</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.17623/BZGA:Q4-LBPGF-23</identifier>
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    <author>David Klemperer</author>
    <author>Joseph Kuhn</author>
    <author>Bernt-Peter Robra</author>
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      <value>COVID-19</value>
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      <value>SARS-CoV-2</value>
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      <value>Coronavirus</value>
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      <value>Pandemiemanagement</value>
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      <value>Nicht-pharmakologische Maßnahmen</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Performance comparison of a deep learning algorithm with endoscopists in the detection of duodenal villous atrophy (VA)</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
VA is an endoscopic finding of celiac disease (CD), which can easily be missed if pretest probability is low. In this study, we aimed to develop an artificial intelligence (AI) algorithm for the detection of villous atrophy on endoscopic images.&#13;
&#13;
Methods&#13;
858 images from 182 patients with VA and 846 images from 323 patients with normal duodenal mucosa were used for training and internal validation of an AI algorithm (ResNet18). A separate dataset was used for external validation, as well as determination of detection performance of experts, trainees and trainees with AI support. According to the AI consultation distribution, images were stratified into “easy” and “difficult”.&#13;
&#13;
Results&#13;
Internal validation showed 82%, 85% and 84% for sensitivity, specificity and accuracy. External validation showed 90%, 76% and 84%. The algorithm was significantly more sensitive and accurate than trainees, trainees with AI support and experts in endoscopy. AI support in trainees was associated with significantly improved performance. While all endoscopists showed significantly lower detection for “difficult” images, AI performance remained stable.&#13;
&#13;
Conclusions&#13;
The algorithm outperformed trainees and experts in sensitivity and accuracy for VA detection. The significant improvement with AI support suggests a potential clinical benefit. Stable performance of the algorithm in “easy” and “difficult” test images may indicate an advantage in macroscopically challenging cases.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1765421</identifier>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Johannes Stallhofer</author>
    <author>Anna Muzalyova</author>
    <author>Vera Otten</author>
    <author>Carolin Manzeneder</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Julia Wanzl</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Vidan Tadic</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Carola Fleischmann</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Silvia Miller</author>
    <author>Bruno Märkl</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Error-Correcting Mean-Teacher: Corrections instead of consistency-targets applied to semi-supervised medical image segmentation</title>
    <abstract language="eng">Semantic segmentation is an essential task in medical imaging research. Many powerful deep-learning-based approaches can be employed for this problem, but they are dependent on the availability of an expansive labeled dataset. In this work, we augment such supervised segmentation models to be suitable for learning from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Mean-Teacher, uses an exponential moving average model like the original Mean Teacher but introduces our new paradigm of error correction. The original segmentation network is augmented to handle this secondary correction task. Both tasks build upon the core feature extraction layers of the model. For the correction task, features detected in the input image are fused with features detected in the predicted segmentation and further processed with task-specific decoder layers. The combination of image and segmentation features allows the model to correct present mistakes in the given input pair. The correction task is trained jointly on the labeled data. On unlabeled data, the exponential moving average of the original network corrects the student’s prediction. The combined outputs of the students’ prediction with the teachers’ correction form the basis for the semi-supervised update. We evaluate our method with the 2017 and 2018 Robotic Scene Segmentation data, the ISIC 2017 and the BraTS 2020 Challenges, a proprietary Endoscopic Submucosal Dissection dataset, Cityscapes, and Pascal VOC 2012. Additionally, we analyze the impact of the individual components and examine the behavior when the amount of labeled data varies, with experiments performed on two distinct segmentation architectures. Our method shows improvements in terms of the mean Intersection over Union over the supervised baseline and competing methods. Code is available at https://github.com/CloneRob/ECMT.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Computers in Biology and Medicine</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.compbiomed.2023.106585</identifier>
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    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Robert Mendel</note>
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    <author>Robert Mendel</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Semi-supervised Segmentation</value>
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      <value>Mean-Teacher</value>
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      <value>Pseudo-labels</value>
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    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="funding" number="">Publikationsfonds der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">History, Core Concepts, and Role of AI in Clinical Medicine</title>
    <abstract language="eng">The field of AI is characterized by robust promises, astonishing successes, and remarkable breakthroughs. AI will play a major role in all domains of clinical medicine, but the role of AI in relation to the physician is not yet completely determined. The term artificial intelligence or AI is broad, and several different terms are used in this context that must be organized and demystified. This chapter will review the key concepts and methods of AI, and will introduce some of the different roles for AI in relation to the physician.</abstract>
    <parentTitle language="eng">AI in Clinical Medicine: A Practical Guide for Healthcare Professionals</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-1-119-79064-8</identifier>
    <identifier type="doi">10.1002/9781119790686.ch5</identifier>
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    <author>Christoph Palm</author>
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    <completedDate>2023-02-02</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Detection of duodenal villous atrophy on endoscopic images using a deep learning algorithm</title>
    <abstract language="eng">Background and aims&#13;
Celiac disease with its endoscopic manifestation of villous atrophy is underdiagnosed worldwide. The application of artificial intelligence (AI) for the macroscopic detection of villous atrophy at routine esophagogastroduodenoscopy may improve diagnostic performance.&#13;
&#13;
Methods&#13;
A dataset of 858 endoscopic images of 182 patients with villous atrophy and 846 images from 323 patients with normal duodenal mucosa was collected and used to train a ResNet 18 deep learning model to detect villous atrophy. An external data set was used to test the algorithm, in addition to six fellows and four board certified gastroenterologists. Fellows could consult the AI algorithm’s result during the test. From their consultation distribution, a stratification of test images into “easy” and “difficult” was performed and used for classified performance measurement.&#13;
&#13;
Results&#13;
External validation of the AI algorithm yielded values of 90 %, 76 %, and 84 % for sensitivity, specificity, and accuracy, respectively. Fellows scored values of 63 %, 72 % and 67 %, while the corresponding values in experts were 72 %, 69 % and 71 %, respectively. AI consultation significantly improved all trainee performance statistics. While fellows and experts showed significantly lower performance for “difficult” images, the performance of the AI algorithm was stable.&#13;
&#13;
Conclusion&#13;
In this study, an AI algorithm outperformed endoscopy fellows and experts in the detection of villous atrophy on endoscopic still images. AI decision support significantly improved the performance of non-expert endoscopists. The stable performance on “difficult” images suggests a further positive add-on effect in challenging cases.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Gastrointestinal Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.gie.2023.01.006</identifier>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Johannes Stallhofer</author>
    <author>Anna Muzalyova</author>
    <author>Vera Otten</author>
    <author>Carolin Manzeneder</author>
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    <author>Julia Wanzl</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
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    <title language="eng">AI-assisted detection and characterization of early Barrett's neoplasia: Results of an Interim analysis</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
Evaluation of the add-on effect an artificial intelligence (AI) based clinical decision support system has on the performance of endoscopists with different degrees of expertise in the field of Barrett's esophagus (BE) and Barrett's esophagus-related neoplasia (BERN).&#13;
&#13;
Methods &#13;
The support system is based on a multi-task deep learning model trained to solve a segmentation and several classification tasks. The training approach represents an extension of the ECMT semi-supervised learning algorithm. The complete system evaluates a decision tree between estimated motion, classification, segmentation, and temporal constraints, to decide when and how the prediction is highlighted to the observer. In our current study, ninety-six video cases of patients with BE and BERN were prospectively collected and assessed by Barrett's specialists and non-specialists. All video cases were evaluated twice – with and without AI assistance. The order of appearance, either with or without AI support, was assigned randomly. Participants were asked to detect and characterize regions of dysplasia or early neoplasia within the video sequences.&#13;
&#13;
Results &#13;
Standalone sensitivity, specificity, and accuracy of the AI system were 92.16%, 68.89%, and 81.25%, respectively. Mean sensitivity, specificity, and accuracy of expert endoscopists without AI support were 83,33%, 58,20%, and 71,48 %, respectively. Gastroenterologists without Barrett's expertise but with AI support had a comparable performance with a mean sensitivity, specificity, and accuracy of 76,63%, 65,35%, and 71,36%, respectively.&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
Non-Barrett's experts with AI support had a similar performance as experts in a video-based study.</abstract>
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    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Daniela Golger</author>
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    <collection role="ddc" number="000">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
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    <title language="eng">Precise Monitoring of Returning Sensation in Digital Nerve Lesions by 3-D Imaging: A Proof-of-Concept Study</title>
    <abstract language="eng">Digital nerve lesions result in a loss of tactile sensation reflected by an anesthetic area (AA) at the radial or ulnar aspect of the respective digit. Yet, available tools to monitor the recovery of tactile sense have been criticized for their lack of validity. However, the precise quantification of AA dynamics by three-dimensional (3-D) imaging could serve as an accurate surrogate to monitor recovery following digital nerve repair.&#13;
&#13;
For validation, AAs were marked on digits of healthy volunteers to simulate the AA of an impaired cutaneous innervation. Three dimensional models were composed from raw images that had been acquired with a 3-D camera (Vectra H2) to precisely quantify relative AA for each digit (3-D models, n= 80). Operator properties varied regarding individual experience in 3-D imaging and image processing. Additionally, the concept was applied in a clinical case study.&#13;
&#13;
Images taken by experienced photographers were rated better quality (p&lt; 0.001) and needed less processing time (p= 0.020). Quantification of the relative AA was neither altered significantly by experience levels of the photographer (p= 0.425) nor the image assembler (p= 0.749).&#13;
&#13;
The proposed concept allows precise and reliable surface quantification of digits and can be performed consistently without relevant distortion by lack of examiner experience. Routine 3-D imaging of the AA has the great potential to provide visual evidence of various returning states of sensation and to convert sensory nerve recovery into a metric variable with high responsiveness to temporal progress.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Plastic and Reconstructive Surgery</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1097/PRS.0000000000010456</identifier>
    <identifier type="issn">1529-4242</identifier>
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    <author>Andreas Eigenberger</author>
    <author>Silvan Klein</author>
    <author>Antonia von Riedheim</author>
    <author>Christine Gugg</author>
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    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Florian Zeman</author>
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    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</collection>
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    <title language="eng">Exploring the Effects of Contrastive Learning on Homogeneous Medical Image Data</title>
    <abstract language="deu">We investigate contrastive learning in a multi-task learning setting classifying and segmenting early Barrett’s cancer. How can contrastive learning be applied in a domain with few classes and low inter-class and inter-sample variance, potentially enabling image retrieval or image attribution? We introduce a data sampling strategy that mines per-lesion data for positive samples and keeps a queue of the recent projections as negative samples. We propose a masking strategy for the NT-Xent loss that keeps the negative set pure and removes samples from the same lesion. We show cohesion and uniqueness improvements of the proposed method in feature space. The introduction of the auxiliary objective does not affect the performance but adds the ability to indicate similarity between lesions. Therefore, the approach could enable downstream auto-documentation tasks on homogeneous medical image data.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2023: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, July 2– 4, 2023, Braunschweig</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-658-41657-7</identifier>
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    <author>Robert Mendel</author>
    <author>David Rauber</author>
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    <title language="eng">Augmenting instrument segmentation in video sequences of minimally invasive surgery by synthetic smoky frames</title>
    <parentTitle language="eng">International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s11548-023-02878-2</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">CARS 2023—Computer Assisted Radiology and Surgery Proceedings of the 37th International Congress and Exhibition Munich, Germany, June 20–23, 2023</enrichment>
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    <author>Maximilian Rieder</author>
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    <author>Michel Xiao</author>
    <author>Eg Humolli</author>
    <author>Hubertus Feussner</author>
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      <value>Surgical instrument segmentation</value>
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    <collection role="ddc" number="617">Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen</collection>
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    <title language="deu">Transparenz aus praktischer und regulatorischer Perspektive: Ein Beitrag zur Technikfolgenabschätzung der KI?</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">"Von der Black Box zum gläsernen Algorithmus? Eine Annäherung an die Forderung nach Transparenz in der KI", CAIS Bochum, 09. und 10. März 2023</enrichment>
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    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">Verantwortung als Leitprinzip der Arbeit der Gemeinsamen Ethikkommission der Hochschulen Bayerns (GEHBa)</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">„Verantwortung“ – Öffentliche Ringvorlesung TH Aschaffenburg, Montag, 23. Oktober 2023</enrichment>
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    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="eng">Driverless vehicles and software dependency: sustainability, security, and safety are at stake</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">SPT 2023 Tokyo, 23rd Biennial Conference in Tokyo, 7-10 June 2023</enrichment>
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    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">KI und Sterben Just-in-Time</title>
    <subTitle language="deu">Wenn das Unwägbare voraussehbar und das Unvermeidliche beeinflussbar wird</subTitle>
    <enrichment key="ConferenceStatement">IDEepolis-Konferenz, Hochschule der Medien Stuttgart, Institut für Digitale Ethik (IDE), 21. Juni 2023</enrichment>
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    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">„Ist da jemand?“ – Die Geschichte des Versuchs denkende Maschinen zu bauen</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Studium Universale »Geist und Technik«, Sommersemester 2023, Universität Leipzig</enrichment>
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    <title language="eng">Social challenges that (might) come from AI</title>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Weekend Seminar of the One Year Scholarship Holders of the Free State of Bavaria 2023/24</enrichment>
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    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="eng">Learning the shape of female breasts: an open-access 3D statistical shape model of the female breast built from 110 breast scans</title>
    <abstract language="eng">We present the Regensburg Breast Shape Model (RBSM)—a 3D statistical shape model of the female breast built from 110 breast scans acquired in a standing position, and the first publicly available. Together with the model, a fully automated, pairwise surface registration pipeline used to establish dense correspondence among 3D breast scans is introduced. Our method is computationally efficient and requires only four landmarks to guide the registration process. A major challenge when modeling female breasts from surface-only 3D breast scans is the non-separability of breast and thorax. In order to weaken the strong coupling between breast and surrounding areas, we propose to minimize the variance outside the breast region as much as possible. To achieve this goal, a novel concept called breast probability masks (BPMs) is introduced. A BPM assigns probabilities to each point of a 3D breast scan, telling how likely it is that a particular point belongs to the breast area. During registration, we use BPMs to align the template to the target as accurately as possible inside the breast region and only roughly outside. This simple yet effective strategy significantly reduces the unwanted variance outside the breast region, leading to better statistical shape models in which breast shapes are quite well decoupled from the thorax. The RBSM is thus able to produce a variety of different breast shapes as independently as possible from the shape of the thorax. Our systematic experimental evaluation reveals a generalization ability of 0.17 mm and a specificity of 2.8 mm. To underline the expressiveness of the proposed model, we finally demonstrate in two showcase applications how the RBSM can be used for surgical outcome simulation and the prediction of a missing breast from the remaining one. Our model is available at https://www.rbsm.re-mic.de/.</abstract>
    <parentTitle language="eng">The Visual Computer</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s00371-022-02431-3</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-30506</identifier>
    <note>Corresponding author: Christoph Palm</note>
    <note>Zugehörige arXiv-Publikation:&#13;
https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/2023</note>
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    <author>Maximilian Weiherer</author>
    <author>Andreas Eigenberger</author>
    <author>Bernhard Egger</author>
    <author>Vanessa Brébant</author>
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    <author>Christoph Palm</author>
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    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
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    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="funding" number="">DEAL Springer Nature</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Real-time detection and delineation of tissue during third-space endoscopy using artificial intelligence (AI)</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
AI has proven great potential in assisting endoscopists in diagnostics, however its role in therapeutic endoscopy remains unclear. Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a technically demanding intervention with a slow learning curve and relevant risks like bleeding and perforation. Therefore, we aimed to develop an algorithm for the real-time detection and delineation of relevant structures during third-space endoscopy.&#13;
&#13;
Methods &#13;
5470 still images from 59 full length videos (47 ESD, 12 POEM) were annotated. 179681 additional unlabeled images were added to the training dataset. Consequently, a DeepLabv3+ neural network architecture was trained with the ECMT semi-supervised algorithm (under review elsewhere). Evaluation of vessel detection was performed on a dataset of 101 standardized video clips from 15 separate third-space endoscopy videos with 200 predefined blood vessels.&#13;
&#13;
Results &#13;
Internal validation yielded an overall mean Dice score of 85% (68% for blood vessels, 86% for submucosal layer, 88% for muscle layer). On the video test data, the overall vessel detection rate (VDR) was 94% (96% for ESD, 74% for POEM). The median overall vessel detection time (VDT) was 0.32 sec (0.3 sec for ESD, 0.62 sec for POEM).&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
Evaluation of the developed algorithm on a video test dataset showed high VDR and quick VDT, especially for ESD. Further research will focus on a possible clinical benefit of the AI application for VDR and VDT during third-space endoscopy.</abstract>
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    <title language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2023</title>
    <abstract language="deu">Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2023 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz.</abstract>
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    <title language="eng">Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art</title>
    <abstract language="eng">In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery, enormous progress has been made in recent years based on the recognition of surgical instruments in endoscopic images. Especially the determination of the position and type of the instruments is of great interest here. Current work involves both spatial and temporal information with the idea, that the prediction of movement of surgical tools over time may improve the quality of final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In this review, we identify datasets used for method development and evaluation, as well as quantify their frequency of use in the literature. We further present an overview of the current state of research regarding the segmentation and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images. The paper focuses on methods that work purely visually without attached markers of any kind on the instruments, taking into account both single-frame segmentation approaches as well as those involving temporal information. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing available potential for future developments. The publications considered were identified through the platforms Google Scholar, Web of Science, and PubMed. The search terms used were "instrument segmentation", "instrument tracking", "surgical tool segmentation", and "surgical tool tracking" and result in 408 articles published between 2015 and 2022 from which 109 were included using systematic selection criteria.</abstract>
    <identifier type="doi">10.48550/arXiv.2304.13014</identifier>
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    <title language="deu">Elektrisch + digital = nachhaltig? Welche Nachhaltigkeitsgewinne haben neue Mobilitätformen?</title>
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    <title language="deu">Medizin, Mobilität, Medien: Digitaler Wandel als Chance und Herausforderung</title>
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    <title language="deu">Der Mars zwischen Science und Fiction</title>
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    <title language="deu">Ethische Fragen der Digitalisierung und ihre Thematisierung in Forschung und Lehre an Hochschulen</title>
    <abstract language="deu">Die Digitalisierung als fortschreitende Durchdringung aller Lebensbereiche durch Informationstechnik geht mit gesellschaftlichen Transformationsprozessen und weitreichenden ethischen Fragen einher. Diese Fragen haben einen transdisziplinären Charakter in dem Sinne, dass sie sich nur durch ein Überschreiten von fachlichen Perspektiven einzelner wissenschaftlicher Disziplinen und durch eine ganzheitliche Bezugnahme auf gesellschaftliche Auswirkungen angemessen adressieren lassen. Anhand der technischen Möglichkeiten von Big Data Analytics lässt sich aufzeigen, wie disziplinübergreifende wissenschaftliche Forschungen zu technischen Anwendungen führen können, die gewichtige, gesellschaftlich relevante Fragen nach ihrer ethischen Vertretbarkeit aufwerfen. Diese können in letzter Konsequenz auch ethische Grundprinzipien und Auffassungen des Menschseins ins Wanken bringen. Besonders prägnant lässt sich dies mit den Studien des Big-Data-Forschers Michal Kosinski und seines Forscherkreises sowie den daraus resultierenden Anwendungen von Unternehmen wie Cambridge Analytica vor Augen führen: Die Analyse von großen Mengen digitaler persönlicher Daten eröffnet umfassende Möglichkeiten zur Verhaltensbeeinflussung und stellt dabei sehr weitreichend auch ethische Grundwerte wie Privatheit in Frage. Universitäten und Hochschulen sind aufgefordert, durch transdisziplinäre Lehre und Forschung die ethischen Fragen der Digitalisierung als bestimmende Themen der Gegenwart direkt zu adressieren.</abstract>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Essstörung</title>
    <abstract language="deu">Die Studie bietet anhand von erzählten Lebensgeschichten einen systematischen Einblick in die Erlebnis- und Erfahrungswelt von Menschen mit »Essstörungen«. Sichtbar werden Entwicklungsbögen von der Entstehung über die Verfestigung bis zu den verschiedenen Bewältigungsversuchen sowie Ressourcen und Kompetenzen der Protagonistinnen. Diese Perspektive ermöglicht ein Neuverstehen des Phänomens »Essstörung«, das über die gängigen defizitären Konzeptionen hinausgeht und Konsequenzen für eine ressourcenorientierte Begleitung von Menschen mit »Essstörungen« aufzeigt. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Professionelle, Betroffene und Angehörige.</abstract>
    <subTitle language="deu">Eine fallrekonstruktive Studie anhand erzählter Lebensgeschichten betroffener Frauen</subTitle>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-6005</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60052</identifier>
    <identifier type="isbn">978-3-96256-101-7</identifier>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Stefanie Richter</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Essstörung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Patientin</value>
    </subject>
    <subject>
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      <value>Subjektive Theorie</value>
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      <value>Biografisches Interview</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="616">Krankheiten</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <title language="deu">PNE – Kulturelle Adaption von Metaphern zur Schmerztherapie</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund: &#13;
Die „Pain Neuroscience Education” (PNE) ist eine Strategie zur Schmerzaufklärung und -therapie von Patient*innen. Adriaan Louw, ein USamerikanischer Physiotherapeut, wendet PNE mit Hilfe von Metaphern in „Why you hurt?“, einer Sammlung von Karteikarten mit bildhaften Geschichten zur Erklärung von Schmerzmechanismen, an.&#13;
Ziel: &#13;
Das Ziel des Projekts ist es, drei Geschichten aus „Why you hurt“ auf die deutsche Kultur zu übertragen und eine erste Überprüfung ihrer Anwendbarkeit durchzuführen.&#13;
Methode Nach der Auseinandersetzung mit den Themen PNE und kultureller Adaption, wurden drei Schmerzthemen und Geschichten ausgewählt, welche ins Deutsche adaptiert wurden. Dabei wurde Rücksprache mit dem Autor gehalten, um eine inhaltliche Überschneidung mit dessen Erklärungsmetaphern zu vermeiden. Die Auswahl der Schmerzthematiken orientierte sich an der direkten Empfehlung eines Mitwirkenden am PNE-Konzepts, sowie an den Ergebnissen bestehender Studien. Diese untersuchte, welche PNE-Metaphern in Bezug auf Schmerzlinderung am erfolgreichsten angewendet wurden. Die finalen Themen sind: „Aufnahme von Reizen“, „Schmerzausbreitung“ und „Sensitive Nerven“. Auf Grundlage dieser Themen wurden drei Geschichten konstruiert, welche sich an „typisch deutschen“ Merkmalen orientieren. Die verwendeten Metaphern wurden im Anschluss als digitalisierte Karteikarten zusammengetragen. Zur Testung der Anwendbarkeit der Geschichten wurden Therapeut*innen rekrutiert, darunter Arbeitskolleg*innen, Kommiliton*innen und Bekannte. Die Bewertung der Anwendbarkeit aus Sicht der Therapeut*innen erfolgt mittels einem von uns erstellten Fragebogen.&#13;
Ergebnisse: &#13;
Derzeit werden die Geschichten von Physiotherapeut*innen in der Praxis zur Aufklärung ihrer Patient*innen getestet und der Fragebogen beantwortet, welcher im Anschluss von uns evaluiert wird.</abstract>
    <parentTitle language="deu">physioscience</parentTitle>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1777944</identifier>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">7. Forschungssymposium Physiotherapie der Deutschen Gesellschaft für Physiotherapiewissenschaft e.V., Göttingen, 17.–18. November 2023</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Lisa Sirch</author>
    <author>Franziska Langlechner</author>
    <author>Dana Kronester</author>
    <author>Julia Brandl</author>
    <author>Alina Kolb</author>
    <author>Katharina Bopp</author>
    <author>Andrea Pfingsten</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
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      <value>Schmerz</value>
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      <value>Edukation</value>
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      <value>PNE</value>
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      <value>Physiotherapie</value>
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      <value>Gesundheit</value>
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      <value>Medizin</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="persons" number="pfingstenlphpub">Pfingsten, Andrea (Prof. Dr.), Publikationen  - Labor Physiotherapie</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <publishedDate>--</publishedDate>
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    <title language="deu">Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Die Differenzierung zwischen nicht dysplastischem Barrett-Ösophagus (NDBE) und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) während der endoskopischen Inspektion erfordert viel Expertise. Die frühe Diagnosestellung ist wichtig für die weitere Prognose des Barrett-Karzinoms. In Deutschland werden Patient:innen mit einem Barrett-Ösophagus (BE) in der Regel im niedergelassenen Sektor überwacht.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
Ziel ist es, den Einfluss von einem auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen (NG) bei der Evaluation von Barrett-Ösophagus (BE) zu untersuchen.&#13;
&#13;
Methodik &#13;
Es erfolgte die prospektive Sammlung von 96 unveränderten hochauflösenden Videos mit Fällen von Patient:innen mit histologisch bestätigtem NDBE und BERN. Alle eingeschlossenen Fälle enthielten mindestens zwei der folgenden Darstellungsmethoden: HD-Weißlichtendoskopie, Narrow Band Imaging oder Texture and Color Enhancement Imaging. Sechs NG von sechs unterschiedlichen Praxen wurden als Proband:innen eingeschlossen. Es erfolgte eine permutierte Block-Randomisierung der Videofälle in entweder Gruppe A oder Gruppe B. Gruppe A implizierte eine Evaluation des Falls durch Proband:innen zunächst ohne KI und anschließend mit KI als CDSS. In Gruppe B erfolgte die Evaluation in umgekehrter Reihenfolge. Anschließend erfolgte eine zufällige Wiedergabe der so entstandenen Subgruppen im Rahmen des Tests.&#13;
&#13;
Ergebnis &#13;
In diesem Test konnte ein von uns entwickeltes KI-System (Barrett-Ampel) eine Sensitivität von 92,2%, eine Spezifität von 68,9% und eine Accuracy von 81,3% erreichen. Mit der Hilfe von KI verbesserte sich die Sensitivität der NG von 64,1% auf 71,2% (p&lt;0,001) und die Accuracy von 66,3% auf 70,8% (p=0,006) signifikant. Eine signifikante Verbesserung dieser Parameter zeigte sich ebenfalls, wenn die Proband:innen die Fälle zunächst ohne KI evaluierten (Gruppe A). Wurde der Fall jedoch als Erstes mit der Hilfe von KI evaluiert (Gruppe B), blieb die Performance nahezu konstant.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
Es konnte ein performantes KI-System zur Evaluation von BE entwickelt werden. NG verbessern sich bei der Evaluation von BE durch den Einsatz von KI.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771711</identifier>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett-Ösophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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    <completedDate>2023-09-18</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Effekt eines Künstliche Intelligenz (KI) – Algorithmus auf die Gefäßdetektion bei third space Endoskopien</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Third space Endoskopieprozeduren wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und gehen mit untersucherabhängigen Komplikationen wie Blutungen und Perforationen einher. Grund hierfür ist die unabsichtliche Durchschneidung von submukosalen Blutgefäßen ohne präemptive Koagulation.&#13;
&#13;
Ziele&#13;
Die Forschungsfrage, ob ein KI-Algorithmus die intraprozedurale Gefäßerkennung bei ESD und POEM unterstützen und damit Komplikationen wie Blutungen verhindern könnte, erscheint in Anbetracht des erfolgreichen Einsatzes von KI bei der Erkennung von Kolonpolypen interessant.&#13;
&#13;
Methoden &#13;
Auf 5470 Einzelbildern von 59 third space Endoscopievideos wurden submukosale Blutgefäße annotiert. Zusammen mit weiteren 179.681 nicht-annotierten Bildern wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk mit dem ECMT-Verfahren für semi-supervised learning trainiert, um Blutgefäße in Echtzeit erkennen zu können. Für die Evaluation wurde ein Videotest mit 101 Videoclips aus 15 vom Trainingsdatensatz separaten Prozeduren mit 200 vordefinierten Gefäßen erstellt. Die Gefäßdetektionsrate, -zeit und -dauer, definiert als der Prozentsatz an Einzelbildern eines Videos bezogen auf den Goldstandard, auf denen ein definiertes Gefäß erkannt wurde, wurden erhoben. Acht erfahrene Endoskopiker wurden mithilfe dieses Videotests im Hinblick auf Gefäßdetektion getestet, wobei eine Hälfte der Videos nativ, die andere Hälfte nach Markierung durch den KI-Algorithmus angesehen wurde.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Der mittlere Dice Score des Algorithmus für Blutgefäße war 68%. Die mittlere Gefäßdetektionsrate im Videotest lag bei 94% (96% für ESD; 74% für POEM). Die mediane Gefäßdetektionszeit des Algorithmus lag bei 0,32 Sekunden (0,3 Sekunden für ESD; 0,62 Sekunden für POEM). Die mittlere Gefäßdetektionsdauer lag bei 59,1% (60,6% für ESD; 44,8% für POEM) des Goldstandards. Alle Endoskopiker hatten mit KI-Unterstützung eine höhere Gefäßdetektionsrate als ohne KI. Die mittlere Gefäßdetektionsrate ohne KI lag bei 56,4%, mit KI bei 71,2% (p&lt;0.001).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
KI-Unterstützung war mit einer statistisch signifikant höheren Gefäßdetektionsrate vergesellschaftet. Die mediane Gefäßdetektionszeit von deutlich unter einer Sekunde sowie eine Gefäßdetektionsdauer von größer 50% des Goldstandards wurden für den klinischen Einsatz als ausreichend erachtet. In prospektiven Anwendungsstudien sollte der KI-Algorithmus auf klinische Relevanz getestet werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1771980</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
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    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Hon Chi Yip</author>
    <author>Louis Ho Shing Lau</author>
    <author>Philip Wai Yan Chiu</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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    <title language="deu">Verwendung künstlicher Intelligenz bei der Detektion der Papilla duodeni major</title>
    <abstract language="deu">Einleitung Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des pankreatobiliären Trakts. Jedoch ist sie technisch sehr anspruchsvoll und weist eine vergleichsweise hohe Komplikationsrate auf.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
In der vorliegenden Machbarkeitsstudie soll geprüft werden, ob mithilfe eines Deep-learning-Algorithmus die Papille und das Ostium zuverlässig detektiert werden können und somit für Endoskopiker mit geringer Erfahrung ein geeignetes Hilfsmittel, insbesondere für die Ausbildungssituation, darstellen könnten.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Wir betrachteten insgesamt 606 Bilddatensätze von 65 Patienten. In diesen wurde sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert. Anschließend wurde eine neuronales Netz mittels eines Deep-learning-Algorithmus trainiert. Außerdem erfolgte eine 5-fache Kreuzvaldierung.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Bei einer 5-fachen Kreuzvaldierung auf den 606 gelabelten Daten konnte für die Klasse Papille eine F1-Wert von 0,7908, eine Sensitivität von 0,7943 und eine Spezifität von 0,9785 erreicht werden, für die Klasse Ostium eine F1-Wert von 0,5538, eine Sensitivität von 0,5094 und eine Spezifität von 0,9970 (vgl. [Tab. 1]). Unabhängig von der Klasse zeigte sich gemittelt (Klasse Papille und Klasse Ostium) ein F1-Wert von 0,6673, eine Sensitivität von 0,6519 und eine Spezifität von 0,9877 (vgl. [Tab. 2]).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
In vorliegende Machbarkeitsstudie konnte das neuronale Netz die Papilla duodeni major mit einer hohen Sensitivität und sehr hohen Spezifität identifizieren. Bei der Detektion des Ostiums war die Sensitivität deutlich geringer. Zukünftig soll das das neuronale Netz mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem ist geplant, den Algorithmus auch auf Videos anzuwenden. Somit könnte langfristig ein geeignetes Hilfsmittel für die ERCP etabliert werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Stephan Zellmer</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Tobias Weber</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>2023-11-15</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Musculoskeletal models in highly dynamic motion: effects of model parameters and mental stress</title>
    <abstract language="eng">The analysis and understanding of highly dynamic movements is a fundamental part of biomechanics.&#13;
Since sports injuries often involve the lower extremities and muscles, musculoskeletal models can help to prevent them.&#13;
These models allow the calculation of ground and joint reaction forces as well as muscle forces and activities for individual muscle strands.&#13;
One goal of this work is to use musculoskeletal models to investigate the influence of mental stress on lower extremity loading.&#13;
Moreover, the models themselves are evaluated for highly dynamic movements and practical recommendations for action will be derived.&#13;
&#13;
For this purpose, fast movements of youth competitive and amateur athletes will be recorded using different measurement systems.&#13;
Subsequently, the models calculate the target parameters using inverse dynamics.&#13;
Furthermore, measured and calculated muscle activities of the lower extremities are compared and artificial balancing forces (residuals) in the models are analyzed and minimization approaches are presented.&#13;
&#13;
The investigation of muscle and joint loading under mental stress has shown that the response to mental stress is highly individual.&#13;
Athletes may experience a significant increase in muscle and knee forces with a simultaneous decrease in performance.&#13;
The comparison of measured and calculated muscle activity proved the reliability of the models also for highly dynamic movements.&#13;
With the frequently used default settings in the model and optical and inertial motion capture, the muscle activities in the model could be calculated reliably.&#13;
The residual forces were highest, when the model transitioned from foot-ground contact to no contact and vice versa.&#13;
By adjusting the settings of the kinematic filter and the ground reaction force prediction, the residuals were reduced by up to 54%.&#13;
&#13;
The analysis of musculoskeletal loading under mental stress has shown that the models can make a valuable contribution to the biomechanical analysis of highly dynamic movements.&#13;
Subsequently, the models have also proven to be a reliable tool for the analysis of highly dynamic movements when the calculated parameters as well as the model-specific optimization options are reviewed.&#13;
With this in mind, these models can contribute to further understand highly dynamic movements and prevent muscle injuries in athletes.</abstract>
    <abstract language="deu">Die Analyse und das Verständnis hochdynamischer Bewegungen ist ein fundamentaler Bestandteil der Biomechanik.&#13;
Da Sportverletzungen häufig die unteren Extremitäten und Muskeln betreffen, können muskuloskelettale Modelle dazu beitragen, sie zu vermeiden.&#13;
Diese Modelle ermöglichen die Berechnung von Boden- und Gelenkreaktionskräften sowie von Muskelkräften und -aktivitäten für einzelne Muskelstränge.&#13;
Ein Ziel dieser Arbeit ist es, mit Hilfe von muskuloskelettalen Modellen den Einfluss von mentalen Belastungen auf die Belastung der unteren Extremitäten zu untersuchen.&#13;
Darüber hinaus werden die Modelle selbst für hochdynamische Bewegungen evaluiert und praktische Handlungsempfehlungen abgeleitet.&#13;
&#13;
Zu diesem Zweck werden schnelle Bewegungen von jugendlichen Leistungs- und Freizeitsportlern mit verschiedenen Messsystemen aufgezeichnet.&#13;
Anschließend berechnen die Modelle mittels inverser Dynamik die Zielparameter.&#13;
Weiterhin werden gemessene und berechnete Muskelaktivitäten der unteren Extremitäten verglichen sowie künstliche Ausgleichskräfte (Residuen) in den Modellen analysiert und Minimierungsansätze vorgestellt.&#13;
&#13;
Die Untersuchung der Muskel- und Gelenkbelastung unter mentalem Stress hat gezeigt, dass die Reaktion auf mentalen Stress sehr individuell ist.&#13;
Bei einzelnen Personen kann es zu einem deutlichen Anstieg der Muskel- und Kniegelenkreaktionskräfte bei gleichzeitiger Leistungsminderung kommen.&#13;
Der Vergleich von gemessener und berechneter Muskelaktivität beweist die Zuverlässigkeit der Modelle auch bei hochdynamischen Bewegungen.&#13;
Mit den häufig verwendeten Standardeinstellungen im Modell und der vielseitigen Bewegungserfassung konnten die Muskelaktivitäten im Modell zuverlässig berechnet werden.&#13;
Die Residualkräfte waren am höchsten, wenn das Modell von Fuß-Boden-Kontakt zu keinem Kontakt und umgekehrt überging.&#13;
Durch Anpassung der Einstellungen des kinematischen Filters und der Berechnung der Bodenreaktionskraft konnten die Residualkräfte um bis zu 54% reduziert werden.&#13;
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Die Analyse der muskuloskelettalen Belastung unter psychischer Beanspruchung hat gezeigt, dass die Modelle einen wertvollen Beitrag zur biomechanischen Analyse von hochdynamischen Bewegungen leisten können.&#13;
In der Folge haben sich die Modelle auch bei der Überprüfung der berechneten Parameter sowie der modellspezifischen Optimierungsmöglichkeiten als zuverlässiges Werkzeug für die Analyse hochdynamischer Bewegungen erwiesen.&#13;
Daher können die Modelle dazu beitragen, hochdynamische Bewegungen besser zu verstehen und Muskelverletzungen bei Sportlern vorzubeugen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5283/epub.55106</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:355-epub-551061</identifier>
    <enrichment key="TitelVerleihendInstitution">Universität Regensburg, Fakultät Medizin</enrichment>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Simon Auer</author>
    <collection role="institutes" number="FAKMB">Fakultät Maschinenbau</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Biomechanik (LBM)</collection>
    <collection role="othpublikationsherkunft" number="">Dissertation in Kooperation</collection>
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