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The AnyBody™ Modeling System (AMS) [1], is an universally used musculoskeletal simulation software using inverse dynamics. Until now, no complete human hand model is known in the AMS. Also considering other musculoskeletal software platforms, just one detailed entire hand model is recently published [2] but is only based on one subject. The aim of this work is to implement a full detailed hand model for the AMS including all extrinsic and intrinsic muscles using data by the UWB gained through an anatomical study of ten cadaver hands.
A simulation analysis of Independent Requirements Consumption in Master Production Scheduling
(2012)
This poster presents purpose and function of the Independent Requirements Consumption in Master Production Scheduling and gives recommendations for its application. The approach of hierarchical production planning and its planning problems are explained. The problem of new customer requirements information between planning periods and solving options are shown. The solving option of Independent Requirements Consumption is focus of this poster. The algorithm of the Independent Requirements Consumption that is implemented in commercial Enterprise Resource Planning (ERP) systems like the SAP system is analyzed. The methods for analyzing the effects of the Independent Requirements Consumption are outlined. The scenarios for simulation studies are stated and compared to similar investigations. The simulation studies were performed on a simulation system at IPF that contains both a production planning and control system and a production. The extent of simulation analyses outreaches similar investigations, especially because of the variety of scenarios. For scenarios in which capacity is available to a sufficient extent, advice for setting the Independent Requirements Consumption parameters is given. It is pointed out that with production constrained scenarios, the necessity to level out production leads to problems. An algorithm to determine necessary inventory levels is presented. It is stated that straight advice for Independent Requirements Consumption parameter settings might not be possible with production constrained scenarios. Further analyses with production constrained scenarios as well as investigations concerning safety stocks in combination with Independent Requirements Consumption are current and future research topics at the Innovation Center for Production Logistics and Factory Planning.
Currently, it is common practice to use three-dimensional (3D) printers not only for rapid prototyping in the industry, but also in the medical area to create medical applications for training inexperienced surgeons. In a clinical training simulator for minimally invasive bone drilling to fix hand fractures with Kirschner-wires (K-wires), a 3D printed hand phantom must not only be geometrically but also haptically correct. Due to a limited view during an operation, surgeons need to perfectly localize underlying risk structures only by feeling of specific bony protrusions of the human hand.
Pixel-level classification is an essential part of computer vision. For learning from labeled data, many powerful deep learning models have been developed recently. In this work, we augment such supervised segmentation models by allowing them to learn from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Supervision, leverages a collaborative strategy. Apart from the supervised training on the labeled data, the segmentation network is judged by an additional network.
Additive Fertigung hat sich in zahlreichen industriellen Anwendungen etabliert und bildet eine wichtige Schlüsseltechnologie. Im Gegensatz zu metallischen Werkstoffen, haben additiv gefertigte Bauteile aus Kunststoffen geringere Festigkeit und Steifigkeit, sodass sich ihre Verwendung als lasttragende Strukturen schwierig gestaltet. Insbesondere der Einsatz von endlosen Verstärkungsfasern kann die mechanischen Eigenschaften additiv gefertigter Strukturen signifikant verbessern und die Fertigung hochbelastbarer Faserverbundstrukturen im 3D-Druckverfahren ermöglichen. Daher gilt es aktuell notwendige Anlagen und Prozessketten für den Fertigungsprozess aber auch Vorgehensweisen für die belastungsoptimierte Auslegung der Faserverläufe innerhalb des Bauteils zu entwickeln, um so das Themengebiet „Endlosfaserverstärkter 3D-Druck“ weiter voranzutreiben. Für mehr räumliche Freiheit bei der Positionierung der Druckbahnen können industrieroboterbasierte Systeme eingesetzt werden, um so das Potenzial gerichteter Bauweise von Faserverbundstrukturen auch im additiven Fertigungsprozess vollumfänglich ausschöpfen zu können. Dabei ermöglicht ihr Einsatz auch eine räumliche Ablage der Faserverstärkung, wobei für die Materialablage ein geeigneter 3D-Druckkopf erforderlich ist. Für die Implementierung der Faserverstärkung ist zudem eine dem Lastfall entsprechende Auslegung des Bauteils sowie die Ermittlung einer sinnvollen Faserpositionierung innerhalb des Bauteils erforderlich, wobei unterschiedliche Variablen aus den Bereichen Material, Struktur und Fertigungsprozess berücksichtigt werden müssen. Im Rahmen des Vortrages werden die Herausforderungen der Technologieentwicklung des endlosfaserverstärkten 3D-Drucks aufgegriffen sowie auf eine belastungsorientierte Faserpositionierung näher eingegangen. Aktuelle Erkenntnisse werden diskutiert sowie eine Entwurfsmethodik für die Prozesspfadgenerierung vorgeschlagen.