TY - GEN A1 - Musiał, Anna A1 - Żołnacz, Kinga A1 - Srocka, Nicole A1 - Kravets, Oleh A1 - Große, Jan A1 - Olszewski, Jacek A1 - Poturaj, Krzysztof A1 - Wojcik, Grzegorz A1 - Mergo, Paweł A1 - Dybka, Kamil A1 - Dyrkacz, Mariusz A1 - Dlubek, Michal A1 - Lauritsen, Kristian A1 - Bülter, Andreas A1 - Schneider, Philipp-Immanuel A1 - Zschiedrich, Lin A1 - Burger, Sven A1 - Rodt, Sven A1 - Urbanczyk, Wacław A1 - Sek, Grzegorz A1 - Reitzenstein, Stephan T1 - Front Cover: Plug&Play Fiber‐Coupled 73 kHz Single‐Photon Source Operating in the Telecom O‐Band (Adv. Quantum Technol. 6/2020) T2 - Adv. Quantum Technol. Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1002/qute.202070061 VL - 3 SP - 2070061 ER - TY - GEN A1 - Klimpel, Paul T1 - Kulturelles Erbe digital – eine kleine Rechtsfibel N2 - Kunst- und Kulturinstitutionen beschäftigen sich zunehmend mit der Digitalisierung ihrer Sammlungen, auch und gerade im Angesicht der Pandemie 2020. Dabei spielen nicht nur technische und organisatorische Fragen eine Rolle, vor allem rechtliche Aspekte führen oft zu Unsicherheit bei der digitalen Zugänglichmachung der Daten. Um diesen Unsicherheiten kompakt zu begegnen, gibt digiS die "Rechtsfibel" in Zusammenarbeit mit iRights und Paul Klimpel als Autor heraus. Darin werden unter anderem konkrete Fragen des Urheberrechts zu verschiedenen Objektgattungen, Lizenzfragen, Persönlichkeitsrecht und Datenschutz, die Online-Präsentation von Digitalisaten und zur Archivierung behandelt. Die Handreichung soll Mitarbeiter*innen in Kultur(-erbe)einrichtungen ermutigen, sich mit den rechtlichen Fragen bei der Digitalisierung auseinanderzusetzen, indem sie die vielen Facetten dieses Bereichs verständlich darstellt. Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-78644 SN - 9783752987645 ER - TY - GEN A1 - Sahu, Manish A1 - Szengel, Angelika A1 - Mukhopadhyay, Anirban A1 - Zachow, Stefan T1 - Analyzing laparoscopic cholecystectomy with deep learning: automatic detection of surgical tools and phases T2 - 28th International Congress of the European Association for Endoscopic Surgery (EAES) N2 - Motivation: The ever-rising volume of patients, high maintenance cost of operating rooms and time consuming analysis of surgical skills are fundamental problems that hamper the practical training of the next generation of surgeons. The hospitals prefer to keep the surgeons busy in real operations over training young surgeons for obvious economic reasons. One fundamental need in surgical training is the reduction of the time needed by the senior surgeon to review the endoscopic procedures performed by the young surgeon while minimizing the subjective bias in evaluation. The unprecedented performance of deep learning ushers the new age of data-driven automatic analysis of surgical skills. Method: Deep learning is capable of efficiently analyzing thousands of hours of laparoscopic video footage to provide an objective assessment of surgical skills. However, the traditional end-to-end setting of deep learning (video in, skill assessment out) is not explainable. Our strategy is to utilize the surgical process modeling framework to divide the surgical process into understandable components. This provides the opportunity to employ deep learning for superior yet automatic detection and evaluation of several aspects of laparoscopic cholecystectomy such as surgical tool and phase detection. We employ ZIBNet for the detection of surgical tool presence. ZIBNet employs pre-processing based on tool usage imbalance, a transfer learned 50-layer residual network (ResNet-50) and temporal smoothing. To encode the temporal evolution of tool usage (over the entire video sequence) that relates to the surgical phases, Long Short Term Memory (LSTM) units are employed with long-term dependency. Dataset: We used CHOLEC 80 dataset that consists of 80 videos of laparoscopic cholecystectomy performed by 13 surgeons, divided equally for training and testing. In these videos, up to three different tools (among 7 types of tools) can be present in a frame. Results: The mean average precision of the detection of all tools is 93.5 ranging between 86.8 and 99.3, a significant improvement (p <0.01) over the previous state-of-the-art. We observed that less frequent tools like Scissors, Irrigator, Specimen Bag etc. are more related to phase transitions. The overall precision (recall) of the detection of all surgical phases is 79.6 (81.3). Conclusion: While this is not the end goal for surgical skill analysis, the development of such a technological platform is essential toward a data-driven objective understanding of surgical skills. In future, we plan to investigate surgeon-in-the-loop analysis and feedback for surgical skill analysis. Y1 - 2020 UR - https://academy.eaes.eu/eaes/2020/28th/298882/manish.sahu.analyzing.laparoscopic.cholecystectomy.with.deep.learning.html?f=listing%3D0%2Abrowseby%3D8%2Asortby%3D2 ER - TY - GEN A1 - Klimpel, Paul T1 - Kleine Handreichung zum Umgang mit historischen Fotos bei Online-Projekten N2 - Historische Fotos online zu stellen, ist rechtlich betrachtet in vielfacher Hinsicht problematisch. Zum einen ist dies nur zulässig, wenn hierfür entsprechende urheberrechtliche Nutzungsrechte vorliegen oder die Fotos inzwischen gemeinfrei sind. Allerdings unterscheidet das Recht zwischen Fotos als Werken und bloßen „Knipsbildern“, was sich vor allem darauf auswirkt, wie lange Fotos urheberrechtlich geschützt sind. Auf die urheberrechtlichen Fragen bei der Online-Veröffentlichung von Fotos wird im ersten Teil eingegangen. Sind auf Fotos Personen erkennbar, so sind auch die Persönlichkeitsrechte der Abgebildeten zu beachten. In der Regel ist die Online-Veröffentlichung nur mit Zustimmung der Abgebildeten zulässig. Nur in bestimmten Ausnahmefällen dürfen solche Fotos auch ohne ausdrückliche Zustimmung genutzt werden. Hiermit beschäftigt sich der zweite Teil dieser kleinen Handreichung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-77215 ER -