Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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"Mach mal ’ne App"
(2021)
Die Entwicklung qualitativ hochwertiger Apps zur Gesundheitsversorgung erfordert einen aufwendigen Entwicklungsprozess, an den sich eine Evaluation der App-gestützten Maßnahme anschließen sollte, um Aussagen zur Wirksamkeit treffen und somit den App-Einsatz begründen zu können. In diesem Beitrag wird die nutzerzentrierte Entwicklung der App BaSeTaLK vorgestellt, mit der eine Tablet-gestützte Stimulation biographisch orientierter Gespräche bei älteren Menschen zur Verbesserung des psychischen Wohlbefindens ermöglicht werden soll. Nach erfolgreicher Evaluation könnten LogopädInnen als MultiplikatorInnen den Einsatz der App vermitteln.
BACKGROUND:
Due to their corrugated profile, dragonfly wings have special aerodynamic characteristics during flying and gliding. OBJECTIVE: The aim of this study was to create a realistic 3D model of a dragonfly wing captured with a high-resolution micro-CT. To represent geometry changes in span and chord length and their aerodynamic effects, numerical investigations are carried out at different wing positions. METHODS:
The forewing of a Camacinia gigantea was captured using a micro-CT. After the wing was adapted an error-free 3D model resulted. The wing was cut every 5 mm and 2D numerical analyses were conducted in Fluent® 2020 R2 (ANSYS, Inc., Canonsburg, PA, USA). RESULTS: The highest lift coefficient, as well as the highest lift-to-drag ratio, resulted at 0 mm and an angle of attack (AOA) of 5∘. At AOAs of 10∘ or 15∘, the flow around the wing stalled and a Kármán vortex street behind the wing becomes
CONCLUSIONS:
The velocity is higher on the upper side of the wing compared to the lower side. The pressure acts vice versa. Due to the recirculation zones that are formed in valleys of the corrugation pattern the wing resembles the form of an airfoil.
9x Ofra: Technikunterstütztes Wohnen als Beitrag zur Verbesserung der kommunalen Daseinsvorsorge
(2023)
The growing number of publications on the application of artificial intelligence (AI) in medicine underlines the enormous importance and potential of this emerging field of research.
In gastrointestinal endoscopy, AI has been applied to all segments of the gastrointestinal tract most importantly in the detection and characterization of colorectal polyps. However, AI research has been published also in the stomach and esophagus for both neoplastic and non-neoplastic disorders.
The various technical as well as medical aspects of AI, however, remain confusing especially for non-expert physicians.
This physician-engineer co-authored review explains the basic technical aspects of AI and provides a comprehensive overview of recent publications on AI in gastrointestinal endoscopy. Finally, a basic insight is offered into understanding publications on AI in gastrointestinal endoscopy.
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.
Aims
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).
Methods
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.
Results
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.
Conclusions
Non-Barrett's experts with AI support had a similar performance as experts in a video-based study.
Im Jahr 2018 haben wir bildungs-, gesundheits- und berufspolitisch bewegte Zeiten durchlebt. Politische Spitzentreffen wechselten sich mit Informationsveranstaltungen für Parlamentarier ab, die Ausbildung und die berufliche Situation wurden in Trippelschritten reformiert, immer gerade nur so weit, wie es die Hoffnung auf Verringerung des politischen Drucks in Bund und Ländern seitens der Regierenden als nötig erscheinen lässt. Die Ausbildungsflickschusterei in den Therapieberufen von der (Teil-)Abschaffung des Schulgeldes bis zur Zahlung einer Ausbildungsvergütung für einen kleinen Teil der Schülerschaft scheint aber eher die Unruhe zu nähren.
In dieser Situation ist es etwas Besonderes, dass umfassende konzeptionelle Perspektiven zu den anstehenden Reformen der Ausbildung und Berufsgesetze entwickelt werden und eine breite verbandliche Unterstützung finden. Das Strategiepapier des Hochschulverbunds Gesundheitsfachberufe (HVG) und des Verbunds für Ausbildung und Studium in den Therapieberufen (VAST) begründet und belegt die Notwendigkeit und Machbarkeit der vollständigen hochschulischen Ausbildung in der Ergotherapie, Logopädie und Physiotherapie in primärqualifizierenden Studiengängen mit einem Übergangszeitraum von 10 – 15 Jahren. (Der HVG ist ein Zusammenschluss von 38 Hochschulen mit Therapiestudiengängen und 18 Berufsfachschulen, die in Kooperation mit Hochschulen Studiengänge mitgestalten. In VAST sind derzeit 5 Schul- bzw. Lehrerverbände organisiert).
Der Deutsche Verband für Physiotherapie (ZVK), der Bundesverband selbstständiger Physiotherapeuten (IFK) und der Verband Physikalische Therapie (VPT) unterstützen dieses Ziel. Diese Einigkeit ist neu und sehr erfreulich; besonders bemerkenswert ist jedoch, dass auch die Mitgliedsverbände des VAST das Papier unterstützen. Die in VAST organisierten Schul- bzw. Lehrerverbände der Therapieberufe (u.a. der Verband der leitenden Lehrkräfte in der Physiotherapie (VLL)) stellen damit die bisherige traditionelle Rolle der Schulen als Ausbildungsinstitutionen mit dem Ziel einer adäquaten Weiterentwicklung der Ausbildung zur Disposition.