Publikationsserver der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg
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Cropped single instrument frames subset from Cholec80 [Data set]
No full textThis dataset is a subset of the original Cholec80 dataset and is used by the OpenMIBOOD framework to evaluate a specific out-of-distribution setting.
When using this dataset, it is mandatory to cite the corresponding publication (OpenMIBOOD) and to follow the acknowledgement and citation requirements of the original dataset (Cholec80).
The original Cholec80 dataset (associated paper,Homepage) consists of 80 cholecystectomy surgery videos recorded at 25 fps, performed by 13 surgeons. It includes phase annotations (25 fps) and tool presence labels (1 fps), with phase definitions provided by a senior surgeon. A tool is considered present if at least half of its tip is visible. The dataset categorizes tools into seven types: Grasper, Bipolar, Hook, Scissors, Clipper, Irrigator, and Specimen bag. Multiple tools may be present in each frame. Additionally, 76 of the 80 videos exhibit a strong black vignette.
For this dataset subset, frames were extracted based on tool presence labels, selecting only those containing Grasper, Bipolar, Hook, or Clipper while ensuring that only a single tool appears per frame. To enhance visual consistency, the black vignette was removed by extracting an inner rectangular region, where applicable
Biomimetic Auxetic Compliant Tensegrity Metamaterial with Tunable Poisson's Ratio for the Application as a Soft Robotic Skin
No full textThe use of compliant tensegrity grids offers significant potential for adaptive and lightweight systems for applications in soft robotics. This paper presents foundational investigations into a new class of auxetic tensegrity metamaterials. This work demonstrates that the auxetic behavior of a tensegrity grid can be realized and tuned solely through the mechanical properties of tensioned members, without altering the equilibrium geometry, offering a key advantage over conventional auxetic structures with fixed topologies. To validate the concept, 3D-printed demonstrators are manufactured, tested and a possible application as a cylindrically shaped soft robotic skin is shown
Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland
No full textHintergrund und Zielsetzung
Zunehmend werden digitale Anamneseverfahren, wie z. B. Chatbots, entwickelt und evaluiert, sind jedoch in Arztpraxen in Deutschland noch nicht flächendeckend implementiert. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung der Akzeptanz der Bevölkerung in Deutschland gegenüber KI-gestützten Verfahren im Anamneseprozess, durch die es möglich wird, Rückschlüsse auf die Nutzung der Verfahren und ihre Eignung als Bestandteil von Digitalisierungsstrategien der Praxen zu ziehen.
Methode
Die Studie basiert auf einer Onlinebefragung der Bevölkerung in Deutschland (Feldphase 18.-24.11.2024, n = 1.000). Zurückgehend auf die „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology“ (UTAUT) wurden drei zentrale Hypothesen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Anamneseprozess aufgestellt und mit linearen Regressionsmodellen getestet.
Ergebnisse
Die Akzeptanz für die Nutzung von KI-gestützten Systemen fällt in beiden untersuchten Szenarien, der Nutzung eines Chatbots zu Hause und der Nutzung eines Chatbots in einer Arztpraxis, hoch aus. Dabei bestätigen sich die erwarteten Zusammenhänge von Leistungserwartung, Aufwandserwartung und erwartetem Sozialem Einfluss mit der Verhaltensabsicht, einen Chatbot in der Arztpraxis oder vor dem Besuch einer Arztpraxis zu nutzen. Die Einflüsse von Alter, Geschlecht oder Erfahrung mit der Technologie zeigen jedoch nicht die vermuteten Zusammenhänge.
Diskussion und Schlussfolgerung
Die Praktikabilität ist von entscheidender Bedeutung für eine positive Einstellung gegenüber der Nutzung. Dabei zeigt sich kein Unterschied zwischen den Geschlechtern. Bei der Implementierung von Chatbots im Anamneseprozess sollten die Aspekte Praktikabilität, Datenschutz und Datensicherheit eine wesentliche Rolle spielen. Angesichts der Tatsache, dass ein großer Teil der älteren Bevölkerung in Deutschland nach wie vor über begrenzte Erfahrung mit digitalen Technologien verfügt, ist Gebrauchstauglichkeit für diese Bevölkerungsgruppe sowie für Menschen mit Beeinträchtigungen von hoher Relevanz.Background and objectives
Digital tools for medical history-taking, such as chatbots, are increasingly being developed and evaluated but have not yet been implemented across the board in medical practices in Germany. The aim of this study was to survey the acceptance of AI-supported tools for medical history-taking among the German population, thereby allowing conclusions to be drawn about the use of these tools and their suitability as part of digitalization strategies in medical practices.
Method
The study is based on an online survey among the German population (fieldwork November 18 to 24, 2024, n = 1,000). Based on the ‘Unified Theory of Acceptance and Use of Technology’ (UTAUT), three central hypotheses on the use of artificial intelligence (AI) in the medical history-taking process were generated and tested using linear regression models.
Results
In the two scenarios examined — patients using a chatbot at home and at the doctor’s office — there was a high level of acceptance for the use of AI-supported systems. The expected relationships between Performance Expectancy, Effort Expectancy and expected Social Influence with the behavioral intention to use a chatbot either in the doctor’s office or before visiting the doctor’s office have been confirmed. However, influential factors such as age, gender, or experience with technology do not show the expected correlations.
Discussion and conclusion
Practicability is crucial for a favorable attitude towards AI applications. There were no apparent gender differences. When implementing chatbots in the medical history-taking process, the aspects of practicability, data protection, and data security should play a key role. Given that a large number of the elderly in Germany still have limited experience with digital technologies, usability is highly relevant for both this population group and for people with disabilities
Zivilgesellschaft im Wandel – Zwischen Potenzial und Herausforderung. Ergebnisse einer Befragung in der Gemeinde Hebertshausen (Bayern)
No full textWas motiviert Menschen dazu, sich freiwillig und ehrenamtlich zu engagieren? Worin unterscheiden sich die
Motive der verschiedenen Altersgruppen? Und welche Potenziale und Herausforderungen ergeben sich daraus für die Region?
Ausgehend vom strukturellen Wandel des Wohlfahrtsstaates, der unter anderem durch den demografischen
Wandel bedingt ist, sehen sich kommunale Akteure zunehmend in der Pflicht, ihre Bürgerschaft zu aktivieren,
um soziale Versorgungslücken zu schließen. Freiwilliges und ehrenamtliches Engagement dient dabei nicht
nur der Förderung der Gemeinschaft, sondern sichert auch Existenzen – als Ressource der Gesellschaft und zur
Stärkung der sozialen Teilhabe – selbst in den kleinsten und strukturschwächsten Kommunen. Die Zivilgesellschaft, als alternative und sozialkommunale Versorgungsstrategie, bietet hier Lösungsansätze für gesamtgesellschaftliche Herausforderungen, die sich aus der demografischen Alterung ergeben.
Der Beitrag stellt Ergebnisse einer Fallstudie mit einer qualitativen Befragung von Expertinnen und Experten
(n=14) und einer quantitativen Befragung (n=117) zur Motivation von Bürgerinnen und Bürgern für freiwilliges
und ehrenamtliches Engagement in der Gemeinde Hebertshausen vor. Hebertshausen ist eine kreisangehörige Gemeinde im Landkreis Dachau (Regierungsbezirk Oberbayern, Bundesland Bayern) mit grundzentraler
Funktion (siehe Abschnitt 3)
Edge-efficient convolutional neural network for real-time doppler radar gesture recognition
No full textEmbedded gesture recognition using radar sensors enables intuitive and robust human-machine interfaces, which is appealing for automotive applications such as trunk opening via foot gesture. Designing a radar-based classifier that runs ondevice (edge) under strict resource constraints poses several challenges. The system must achieve real-time inference (e.g. under 200 ms) on a microcontroller unit (MCU), while maintaining high accuracy, and minimize false detections. This paper focuses on a binary classification task, while distinguishing a valid trunkopening “kick” gesture from other motions. Firstly, we evaluate classical machine learning (cML) models (Random Forests or support vector machines (SVMs)) for baseline performance, however they face difficulties with higher false positive rates and do not meet real time criteria. We then employ Convolutional Neural Networks (CNNs) and apply neural architecture search (NAS) to discover a compact CNN tailored for a 60 GHz Doppler radar dataset of 50 subjects, each with 10 leg gestures. By constraining network depth, filter sizes, and hyperparameters, NAS yields a small but accurate “edge” CNN that fits within the limited memory of a STM32 Nucleo F446RE microcontroller. The final model achieves 95.1 % accuracy on the binary classification task with 96.6 % precision and 2.17 % false positive rate (FPR), and requires only 167.5 ms to run inference on the MCU
Gait parameter based fall risk scoring
No full textThis study explored the connection between subjective self-assessed gait insecurities and objective movement scores. 93 subjects answered detailed fall risk questionnaires and performed functional tests. Significantly different movement patterns between fallers and non-fallers were found
Impact of Model Parameters on Ground Reaction Force Predictions in Musculoskeletal Modelling
No full textThis study evaluated how model parameters affect ground reaction force (GRF) predictions in musculoskeletal simulations. A parameter study varying contact height and velocity thresholds and marker weights was conducted. While height and velocity thresholds had minimal impact, marker weights impact prediction errors. These findings highlight the importance of carefully selecting model parameters
Beitrag zur Bemessung des Außenwand-Decken-Knotens in monolithischer Bauweise auf Basis experimenteller und numerischer Untersuchungen
No full textHigh quality surfaces of magnesium alloy AZ31 by adjusting appropriate electropolishing parameters
No full textTablet-gestützte Biographiearbeit in Senioreneinrichtungen
No full textÄltere Menschen in Senioreneinrichtungen zeigen häufig ein eingeschränktes psychologisches Wohlbefinden. Biographisch-narrative Interventionen können Anpassungsprozesse unterstützen und Lebensqualität verbessern. Sowohl Einzel- als auch Gruppensitzungen können zu signifikanten Verbesserungen der Lebensqualität bei institutionalisierten Menschen im Alter führen, wobei besonders Gruppensitzungen zur Förderung der sozialen Integration empfohlen werden. Dabei bieten digitale Medien die Möglichkeit, eigenständig eine an kognitive und sensomotorische Fähigkeiten angepasste Biographiearbeit durchzuführen. Digitale Medien und das Einbinden von Ehrenamtlichen können den Personalaufwand in Senioreneinrichtungen bei der Umsetzung von Biographiearbeit verringern und Pflegefachkräfte entlasten. Es fehlen jedoch systematische Studien zu digital gestützter Biographiearbeit mit Bewohner*innen in Senioreneinrichtungen. In dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekt Biographiearbeit in Senioreneinrichtungen mit Tablet-Unterstützung zur Verbesserung von Lebensqualität und Kommunikation (BaSeTaLK) wurde daher untersucht, ob mit einer Tablet-gestützten Biographiearbeit die Lebensqualität von Bewohner*innen in Senioreneinrichtungen, im Sinne erhöhter sozialer und kommunikativer Teilhabe sowie Depressionsprävention, gesteigert werden kann. Das Projekt, das von der OTH Regensburg und der Katholischen Hochschule Mainz gemeinsam durchgeführt wird, setzt damit am Ziel 3 Gesundheit und Wohlergehen der UN-Nachhaltigkeitsziele an. Unter Einbezug der Zielgruppe wurde eine App entwickelt, mit deren Unterstützung ältere Ehrenamtliche mit Bewohner*innen in Senioreneinrichtungen biographisch-orientierte Gespräche führen können. Die Maßnahme wurde im Einzel- und Gruppensetting erfolgreich erprobt. Durch das Erzählen über sich selbst im Austausch mit anderen werden Erinnerungs- und Identitätsprozesse aktiviert, und ein positives Selbstbild wird gefördert, was sich nachweislich auf die Lebensqualität auswirkt