TY - GEN A1 - Wolter, Jennifer A1 - Raptis, Georgios A1 - Middel, Luise A1 - Ritthaler, Markus A1 - Loss, J. A1 - Ludwig, Bernd T1 - Requirements for Apps Providing Teleconsultation Services Between Nursing Homes, Home-Based Nursing Care, and Doctors T2 - 2021 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), 27-30 July 2021, virtual conference Y1 - 2021 N1 - extended abstract & Vortrag PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Middel, Luise A1 - Popp, Christof A1 - Raptis, Georgios A1 - Sutter, Tamara A1 - Gutbrod, Max T1 - Konzeption und Aufbau einer technischen Telepräsenzrobotik-Plattform für die Unterstützung von Schlaganfallpatient*innen in der Pflege, Logopädie und Physiotherapie T2 - Digitale Technik für ambulante Pflege und Therapie Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1515/9783839462355-002 SP - 19 EP - 58 PB - de Gruyter CY - Berlin ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Lauer, Norina A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten A1 - Bahr, Gudrun A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Greiner, Nina A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Middel, Luise A1 - Mücke, V. A1 - Popp, Christof T1 - TePUS - Telepräsenzroboter für die Pflege BT - Digitale Technik kann einen Beitrag zur Verbesserung der Versorgungssituation von Schlaganfallpatientinnen und -patienten sowie der Situation für Pflegekräfte und Angehörige leisten T2 - TRIOKON 2020 : Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft in Ostbayern, 29.09.2019, Landshut Y1 - 2020 UR - www.transfer-und-innovation-ostbayern.de/fileadmin/Veranstaltungen/2020-09-29_TRIOKON_2020/Poster_OTHR_DeinHaus4.0.pdf ER - TY - VIDEO A1 - Haug, Sonja A1 - Lauer, Norina A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten A1 - Bahr, Gudrun A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Greiner, Nina A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Middel, Luise A1 - Mücke, V. A1 - Popp, Christof T1 - Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatinnen und -patienten (TePUS) T2 - Virtuelle Tagung "DeinHaus 4.0 Oberpfalz", 2020, Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg Y1 - 2020 UR - https://www.youtube.com/watch?v=9Ze8dK31TuI ER - TY - CHAP A1 - Greiner, Nina A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Haug, Sonja A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lauer, Norina A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Middel, Luise A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Popp, Christof A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten T1 - Technik im Alltag – Technik zum Leben : Telepräsenzgestützte Pflege und Therapie bei Schlaganfallpatient*innen T2 - Kann Digital Pflege?: Clusterkonferenz ,,Zukunft der Pflege", 3., September 2020, Nürnberg N2 - Vorgestellt wird das Forschungsvorhaben des interdisziplinären Forschungsprojekts „DeinHaus 4.0 – Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten (TePUS)“. Über geeignete Robotersysteme sollen den Proband*innen individuell abgestimmte Angebote aus den Bereichen Telenursing und Teletherapie zur Verfügung gestellt werden. Hierbei werden einerseits Telepräsenzsitzungen durchgeführt, anderseits kommen verschiedene Apps zum Einsatz. Die Interventionen werden mittels eines Mixed-Methods-Ansatzes evaluiert. Begleitend werden Technikakzeptanz und Nutzungsbereitschaft untersucht. T2 - Technology in Everyday Life - Technology for Living : Telenursing and Telepractice for Stroke Patients KW - Schlaganfall KW - Schlaganfall KW - Patient KW - Roboter KW - Telepräsenz KW - Telemedizin KW - Telepräsenzroboter KW - Telenursing KW - Teletherapie KW - Technikakzeptanz Y1 - 2021 UR - https://pflege-professionell.at/konferenz SN - 2710-3048 VL - Konferenzband Teil 1 SP - 57 EP - 61 CY - Königstetten, Österreich ER - TY - CHAP A1 - Middel, Luise A1 - Palm, Christoph A1 - Erdt, Marius T1 - Synthesis of Medical Images Using GANs T2 - Uncertainty for safe utilization of machine learning in medical imaging and clinical image-based procedures. First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019 N2 - The success of artificial intelligence in medicine is based on the need for large amounts of high quality training data. Sharing of medical image data, however, is often restricted by laws such as doctor-patient confidentiality. Although there are publicly available medical datasets, their quality and quantity are often low. Moreover, datasets are often imbalanced and only represent a fraction of the images generated in hospitals or clinics and can thus usually only be used as training data for specific problems. The introduction of generative adversarial networks (GANs) provides a mean to generate artificial images by training two convolutional networks. This paper proposes a method which uses GANs trained on medical images in order to generate a large number of artificial images that could be used to train other artificial intelligence algorithms. This work is a first step towards alleviating data privacy concerns and being able to publicly share data that still contains a substantial amount of the information in the original private data. The method has been evaluated on several public datasets and quantitative and qualitative tests showing promising results. KW - Neuronale Netze KW - Deep Learning KW - Generative adversarial networks KW - Machine Learning KW - Artificial Intelligence KW - Data privacy KW - Deep Learning KW - Bilderzeugung KW - Datenschutz Y1 - 2019 SN - 978-3-030-32688-3 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-32689-0_13 SN - 0302-9743 SP - 125 EP - 134 PB - Springer Nature CY - Cham ER -