Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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Sind Impfbereitschaft und Impfablehnung rational erklärbar?
Und wenn ja: Welche Rolle spielen dabei Verschwörungsüberzeugungen
und die Nutzung sozialer Medien?
Welchen Einfluss haben Freunde und Bekannte und das
Wohl der Gesellschaft? Und inwieweit vertraut die Bevölkerung
in Deutschland überhaupt in Impfungen und staatliche
Institutionen wie das Robert Koch-Institut?
Convolutional Neural Networks for Approximation of Internal Non-Newtonian Multiphase Flow Fields
(2021)
Neural networks (NNs) as an alternative method for universal approximation of differential equations have proven to be computationally efficient and still sufficiently accurate compared to established methods such as the finite volume method (FVM). Additionally, analysing weights and biases can give insights into the underlying physical laws. FVM and NNs are both based upon spacial discretisation. Since a Cartesian and equidistant grid is a raster graphics, image-to-image regression techniques can be used to predict phase velocity fields as well as particle and pressure distributions from simple mass flow boundary conditions. The impact of convolution layer depth and number of channels of a ConvolutionDeconvolution Regression Network (CDRN), on prediction performance of internal non-Newtownian multiphase flows is investigated. Parametric training data with 2055 sets is computed using FVM. To capture significant non-Newtownian effects of a particle-laden fluid (e.g. blood) flowing through small and non-straight channels, an Euler-Euler multiphase approach is used. The FVM results are normalized and mapped onto an equidistant grid as supervised learning target. The investigated NNs consist of n= {3, 5, 7} corresponding encoding/decoding blocks and different skip connections. Regardless of the convolution depth (i.e. number of blocks), the deepest spacial down-sampling via strided convolution is adjusted to result in a 1 × 1 × f · 2nfeature map, with f = {8, 16, 32}. The prediction performance expressed is as channel-averaged normalized root mean squared error (NRMSE). With a NRMSE of < 2 · 10-3, the best preforming NN has f = 32 initial feature maps, a kernel size of k = 4, n = 5 blocks and dense skip connections. Average inference time from this NN takes < 7 · 10-3s. Worst accuracy at NRMSE of approx 9 · 10-3is achieved without any skips, at k = 2, f = 16 and n = 3, but deployment takes only < 2 · 10-3s Given an adequate training, the prediction accuracy improves with convolution depth, where more features have higher impact on deeper NNs. Due to skip connections and batch normalisation, training is similarly efficient, regardless of the depth. This is further improved by blocks with dense connections, but at the price of a drastically larger model. Depending on geometrical complexity, spacial resolution is critical, as it increases the number of learnables and memory requirements massively.
Der Beitrag untersucht die Nutzung altersgerechter Assistenz-systeme und insbesondere Roboter. Die Studie basiert auf einem Scoping Review, das einen Überblick über aktuelle Forschungsergebnisse zum Einsatz von Robotern in der Pflege gibt, sowie auf Ergebnissen einer qualitativen und quantitativen Studie. In die-ser Untersuchung zeigen sich einige Diffusionshemmnisse, aber auch Chancen für den Einsatz, die anhand eines Fallbeispiels zum Einsatz von Telepräsenzrobotern zu Pflege und Therapie diskutiert werden.
Hintergrund
In Deutschland liegen unterschiedliche Befunde zur Akzeptanz von Schutzimpfungen gegen COVID-19 vor. Die Impfbereitschaft schwankt je nach Stichprobe, Messung und Erhebungszeitraum.
Ziel der Arbeit (Fragestellung)
Ziel der Studie ist die Untersuchung der Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin an einer Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung. Der Schwerpunkt der Studie liegt in der Beschreibung des Zusammenhangs zwischen Impfbereitschaft, wahrgenommenen Risiken einer Erkrankung, den subjektiven Überzeugungen zu Nebenwirkungen und dem Vertrauen in Institutionen sowie dem Einfluss sozialer Bezugsgruppen.
Material und Methoden
Die Studie basiert auf einer telefonischen Ein-Themen-Bevölkerungsbefragung zur Impfbereitschaft (n=2.014) vor der Zulassung eines COVID-19-Vakzins in Deutschland im November/Dezember 2020.
Ergebnisse
Die Impfbereitschaft liegt bei etwa 67 % und steigt mit dem Anteil der impfbereiten Freunde und Bekannten und dem Vertrauen gegenüber dem Robert-Koch-Institut, bei Zugehörigkeit zu einer Risikogruppe und der Erwartung gefährlicher Konsequenzen bei einer Erkrankung oder Unklarheit darüber. Erfahrungen mit einer Infektion bei den Befragten oder in ihrer sozialen Bezugsgruppe erhöhen die Impfbereitschaft. Eine Überschätzung der Wahrscheinlichkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen senkt die Impfbereitschaft gegen COVID-19. Auffällig ist der Befund einer erheblichen Überschätzung der Häufigkeit von ernsthaften Impfnebenwirkungen.
Diskussion
Die Überschätzung der Häufigkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Impfungen weist erstens auf ein Informationsdefizit, zweitens auf weit verbreitete Fehlinformationen und drittens auf kognitive Probleme bei der Interpretation relativer Häufigkeiten hin. Es werden Implikationen für eine Informationskampagne abgeleitet.
Blood flow in channels of varying diameters <500μm exhibits strong non-linear effects. Multiphase finite volume approaches are feasible, but still computationally costly. Here, the feasibility of applying convolutional neural networks for blood flow prediction in artificial lungs is investigated. Training targets are precomputed using an Eulerian two-phase approach. To match with experimental data, the interphase drag and lift, as well as intraphase shear-thinning are adapted. A recursively branching regression network and convolution/deconvolution networks with plain skip connections and densely connected skips are investigated. A priori knowledge is incorporated in the loss functional to prevent the network from learning non-physical solutions. Inference from neural networks is approximately six orders of magnitude faster than the classical finite volume approach. Even if resulting in comparably coarse flow fields, the neural network predictions can be used as close to convergence initial solutions greatly accelerating classical flow computations.
Ergonomic workplaces lead to fewer work-related musculoskeletal disorders and thus fewer sick days. There are various guidelines to help avoid harmful situations. However, these recommendations are often rather crude and often neglect the complex interaction of biomechanical loading and psychological stress. This study investigates whether machine learning algorithms can be used to predict mechanical and stress-related muscle activity for a standardized motion. For this purpose, experimental data were collected for trunk movement with and without additional psychological stress. Two different algorithms (XGBoost and TensorFlow) were used to model the experimental data. XGBoost in particular predicted the results very well. By combining it with musculoskeletal models, the method shown here can be used for workplace analysis but also for the development of real-time feedback systems in real workplace environments.