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Towards explainable automated machine learning
Get PDFAutomated machine learning (AutoML) aims at increasing the efficiency and accessibility of machine learning (ML) techniques by automating complex tasks like model and hyperparameter selection through optimization. While AutoML systems and hyperparameter optimization (HPO) frameworks have demonstrated efficiency gains compared to manual expert-driven processes, the requirement for explainability is currently hardly satisfied.
The work connects the two emerging fields of AutoML and explainable AI in a systematic manner. The thesis includes diverse methodological approaches towards increased explainability in the context of AutoML. Throughout this thesis, three levels of explainability requirements are distinguished: (1) explainability of the final model, (2) explainability of the leraning algorithm, that found the model, and (3) explainability of the AutoML system, that configured the learning algorithm, that found the model.
The first part of this thesis addresses the requirement of explainability of models returned by AutoML systems. The first contributing article reviews multi-objective hyperparameter optimization in general and motivates interpretability and sparsity as further objectives of HPO. In the second contributing article, we develop an efficient multi-objective HPO method that optimizes for both predictive performance and model sparsity as one criterion of model explainability.
The second part of the thesis deals with the explainability of the learning algorithms or inducing mechanisms experimented with during an AutoML process. A third contributing article presents a novel method that extends partial dependence plots to generate insights on the effects of hyperparameters of learning algorithms on performance. The technique accounts in a post-hoc manner for sampling bias typically present in experimental data generated by AutoML systems. The fourth contributing article introduces a method to address the problem of a sampling bias ex-ante by adapting the search strategy of an optimizer to account for the reliability of explanations in terms of hyperparameter effects.
The final part of the thesis deals with the explainability of the mechanisms and components of AutoML systems. The aim is to explain why specific optimizers and their components used within AutoML systems work better than others. A fifth contributing article presents a thorough evaluation of multi-fidelity HPO algorithms. An expressive and flexible framework of multi-fidelity HPO algorithms is introduced and automatically configured through optimization, and the outcomes are analyzed through an ablation analysis. This work has been facilitated by an efficient multi-fidelity benchmarking suite (YAHPO gym), which is the sixth contribution of this thesis
Riemann surfaces: intersection numbers and string scattering amplitudes
Get PDFIn dieser Arbeit untersuchen wir die mathematischen Grundlagen von Streuamplituden sowohl in Stringtheorie als auch in Quantenfeldtheorie. Streuamplituden sind die Schnittstelle zwischen theorerischer und experimenteller Physik. Sie können dafür verwendet werden, die Vorhersagen des Standardmodells der Teilchenphysik für Streuamplituden von Gluonen und Quarks mit den Versuchsdaten zu vergleichen. Eine weitere Anwendung von Streuamplituden ist der Vergleich der zugrundeliegenden Struktur von verschiedenen theoretischen Modellen.
Man kann "Baumniveau" Streuamplituden mit zwei unterschiedlichen Herangehensweise untersuchen: Bei der ersten Methode, dem "Bottom-up" Ansatz, brechnet und analysiert man Streuamplituden von verschiedenen Quantenfeldtheorien, die unterschiedliche Felder und Symmetrien enthalten. Beim zweiten (Top-down) Ansatz benutzt man Streuamplituden, die in Stringtheorie brechnet wurden, welche eine Vervollständigung von Quantenfeldtheorien im ultravioletten Breich darstellt, um im Grenzwert für niedrige Energie eine Verbindung zu Streuamplituden, die man aus Quantenfeldtheorien erhält, herzustellen. Diese beide Methoden werden in diese Arbeit verwendet, um zum einen ein neues Berechnungsverfahren für Streuamplituden zu entwickeln (z.B. Spinor-Helicity Formalismus) und zum andren eine Verbindung zwischen ansonsten vollständig verschiedene Theorien herzustellen (z.B. die Dualität zwischen Eich- und Gravitationstheorien).
Diese Arbeit stellt eine Verbindung zwischen den beiden genannten Methoden her. Dafür betrachten wir Riemannfläche und definieren topologische Strukturen nämlich "Twisted Kohomologie". Insbesondere, untersuchen wir die neulich entwickelten "Twisted Forms/Cycles", welche die Berechnung von verschiedenen Baumniveau Streuamplituden von Stringtheorie und Quantenfeldtheorien ermöglichen. Wir benutzen die Beziehung zwischen Streuamplituden in Stringtheorie unf Quantenfeldtheorie, welche durch Grenzwert für niedrige Energien gegeben ist, um einen Algorithmus zu entwickeln, mit dem wir neue "twisted forms" herstellen können. Die Schnittzahl dieser neuen "Twisted forms" können wir zur effiziente Berechnung von Amplituden in Quantenfeldtheorien verwenden.
Außerdem benutzen wir die "twisted Kohomologie", um Strukturen in Streuamplituden zu finden und zu untersuchen. Insbesondere betrachten wir dabei Baumniveau Streuamplituden in der Doppelkopie sowohl für massive als auch masselos Zustände. Für Massive spin- konstruieren wir die Doppelkopie einer Streuamplituden in Stringtheorie . Darüber hinaus stellen wir fest, dass diese Doppelkopie einer Streuamplituden vergleichbar mit einer bimetrischen Gravitationstheorie (eine Theorie mit massive und masslose Felder mit spin-) bis zur kubischen Ordnung ist. Des Weiteren diskutieren wir die Rolle der "twisted Kohomologie" in der Doppelkopie und argumentieren, wie man dieser neuentwickelten Methode die Doppelkopie-Konstruktion in Form von "twisted differential" verstehen und neuer Doppelkopie-Theorien konstruieren kann.In this thesis we explore mathematical foundations of scattering amplitudes both in string theory and quantum field theories. Scattering amplitudes are the contact point between theoretical and experimental physics. They are used to check theoretical results in experiments for example Standard Model predictions are tested in LHC measurements of cross sections. Furthermore, they can be used to understand the underlying theoretical structure as well.
There are two main ways to discuss tree-level scattering amplitudes: First, in the bottom up approach one can study amplitudes in different quantum field theories with various matter contents and symmetries. Second, one can use the top down approach and employ string theory as the high energy quantum gravity and study scattering processes in string theory. Then, one can relate them to different field theories in the low energy limit. Utilising these methods one can not only construct more efficient methods to calculate scattering processes (e.g.\,spinor-helicity formalism) but also establish structural relations among different theories (e.g.\,gauge/gravity duality).
Our discussion in this thesis stands in the middle of the two aforementioned methods. We discuss Riemann surfaces and define advanced topological structures on top of them namely the twisted cohomology. In particular, we explain the recent development regarding twisted forms/cycles that allows us to construct different tree-level scattering amplitudes both in string theory and quantum field theories. Here, we use the relationship between string theory and quantum field theories (i.e.\,the low energy limit of string theory) to introduce an algorithm by which we are able to produce new twisted forms. The intersection numbers of these new twisted forms can be used to calculate scattering amplitudes of different theories more efficiently.
Furthermore, we take advantage of this new mathematical method and study the structure of scattering amplitudes. In particular, we explore the double copy construction in two separate avenues. First we construct the first ever double copy for the massive spin- field through string theory. We show that this massive double copy can be compared to bimetric gravity. Second, we discuss the role of the twisted cohomology in double copy and put forward a novel method to understand the double copy construction in terms of twisted differentials as well as producing (and suggesting) new double copy theories
The neural and behavioral basis of statistical learning of distractor suppression in visual search
Get PDFIn unserem täglichen Leben werden wir ständig mit visuellen Informationen bombardiert. Ein Beispiel wäre es, wenn wir zur Arbeit mit dem Bus fahren und an der Bushaltestelle warten, halten wir Ausschau nach passenden Informationen. Gleichsam kann uns ein ähnlich gefärbter, aber anderer Bus ablenken. Ein anderes Beispiel ist die gezielte Suche eines Freund in der Menschenmenge, der zusätzlich einen roten Hut trägt. Dabei kann unsere Aufmerksamkeit ungewollt von den auffälligen roten Blumen am Straßenrand abgelenkt werden. Es besteht kein Zweifel daran, dass die visuelle Aufmerksamkeit allgegenwärtig und im Alltag von entscheidender Bedeutung ist. Jedoch kann die Interaktion mit einer komplexen, sich ständig verändernden Umwelt unser Gehirn schlichtweg überfordern, sodass nicht alle Informationen verarbeitet werden. Dabei sind es besonders auffällige, aber für die Aufgabe irrelevante Objekte (sogenannte Distraktoren), die in einer visuellen Szene besonders hervorstechen und unsere Aufmerksamkeit erregen. Diese Ablenkung unserer Aufmerksamkeit auf plötzliche Reize kann mitunter schädlich, sogar lebensbedrohlich sein und beispielsweise einen Unfall während des Autofahrens zur Folge haben. Kurzum, es besteht ein Interesse daran, unsere limitierten Aufmerksamkeitsressourcen hinsichtlich der Priorisierung wichtiger Informationen (Targets) und der Ablenkung (Distraktoren) genauer zu untersuchen.
Die visuelle Aufmerksamkeit ermöglicht es uns, die sensorische Verarbeitung selektiv auf Informationen (Targets) zu lenken, die für unsere Ziele relevant sind, und zu verhindern, dass die Aufmerksamkeit auf Ablenkungen (Distraktoren) gelenkt wird, die nichts mit den anstehenden Aufgaben zu tun haben (Chun & Marois, 2002; Egeth & Yantis, 1997; Folk et al., 1992; Geyer et al., 2006; Mazza et al., 2007; Treisman & Gelade, 1980; Wolfe & Horowitz, 2004). Daher ist die Aufmerksamkeitsverarbeitung vom dualen Mechanismus der Target-Selektion und der Distraktor-Suppression abhängig (Chun & Marois, 2002). Traditionell wird angenommen, dass die aufmerksame Selektion aus der Interaktion zweier Kontrollmechanismen resultiert, die top-down Kontrolle (zielgesteuert: z. B. das bekannte Gesicht in der Menschenmenge), und die bottom-up Kontrolle (reizgesteuert: z. B. das Hören und Sehen des Blaulichts) (Egeth & Yantis, 1997; Folk et al., 1992; Orchard-Mills et al., 2013; Wolfe et al., 2003; Yantis & Egeth, 1999). Diese Theorie ist weit verbreitet und hat breite Akzeptanz gefunden. Trotz widersprüchlicher Vorhersagen beider Theorien (top-down vs. bottom-up) darüber, wann selektive Aufmerksamkeit stattfindet, haben sie sich jedoch schon seit längerem nicht weiterentwickelt. Klar ist aber folgendes, während top-down Targets einen prominenten Einfluss auf die Aufmerksamkeit haben, gibt es eine Vielzahl von Szenarien, in denen irrelevante aber hervorstechende (saliente) Informationen (Distraktoren) die Aufmerksamkeit ebenso zu erregen scheinen. Immer mehr Studien verweisen jedoch darauf, dass die anerkannte Dichotomie zwischen top-down und bottom-up nicht ausreichend ist um die Aufmerksamkeitskontrolle zu beschreiben, und weitere Faktoren wie die Vorerfahrung (selection history) unsere Aufmerksamkeit sowie die Selektion und Effizienz während der visuellen Suche beeinflussen und verzerren können (Anderson et al., 2021; d.h. die Kontrolle der Selektionsgeschichte Awh et al., 2012; Kadel et al., 2017; H. J. Müller et al., 2010; Wolfe et al., 2003). Die Selektionsgeschichte umfasst viele Quellen der Aufmerksamkeitsverzerrung, wie statistisches Lernen von Merkmalen / räumlicher Positionen (z. B. Fiser & Aslin, 2002; Sauter et al., 2021; Turk-Browne et al., 2005; van Moorselaar & Slagter, 2019; Won et al., 2019; Zellin et al., 2013), Priming-Effekte für Farben / räumlicher Positionen / oder wiedeholenden Geräuschen über den Zeitverlauf hinweg (auch intertrial priming effects) (Allenmark et al., 2018; Feldmann-Wüstefeld & Schubö, 2016; Geyer et al., 2007; Lamy & Yashar, 2008; z. B. Maljkovic & Nakayama, 1994).
Immer mehr Studien zeigen, dass Beobachter aus früheren Erfahrungen anhand räumlich verteilter Information lernen können, die Selektionspriorität bestimmte Positionen (oder Orte) abzuwerten, an welchen häufig irrelevante singuläre Distraktoren auftauchen, um (implizit) den Einfluss dieser Störungen zu minimieren (Gao & Theeuwes, 2019; Goschy et al., 2014; Leber et al., 2016; Sauter et al., 2018; B. Wang & Theeuwes, 2018a). Dieser Befunde werden durch weitere Studien mittels Augenbewegungen (eye tracking) bestätigt, insofern weniger Augenbewegungen (oder okulomotorische Aktivität) gemessen wurden wenn Distraktoren an erwartbaren Positionen auftauchten im Vergleich zu unerwartbaren (Allenmark, Shi, et al., 2021; Di Caro et al., 2019; Sauter et al., 2021; B. Wang, Samara, et al., 2019). Die Auswertung der statistischen Verteilung salienter Distraktoren zeigte, dass Beobachter räumliche Regelmäßigkeiten salienter Distraktoren ausnutzen können, um Interferenzen (geringere RTs) zu reduzieren (intertrial facilitation), wenn Distraktoren an häufigen im Vergleich zu seltenen Orten (oder Positionen) auftreten, was in Goschy et al.(2014) als der “distractor-location probability cueing effect” (Der Häufigkeitseffekt zur räumlichen Verteilung von Distraktoren) bezeichnet wird. Darüber hinaus lieferten Goschy et al. (2014) in deren Studie überzeugende Belege dafür, dass sich statistisches (und räumliches) Lernen sowie die beschleunigte Selektion oder effektive Suppression (intertrial facilitation) als zugrundeliegende Mechanismen des probability cueing effect sich nicht notwendigerweise gegenseitig ausschließen: Der distractor-location probability cueing effect wäre sowohl auf statistisches Lernen der Distraktorpositionen als auch auf die effektive Suppression (intertrial facilitation) zurückzuführen, die durch die Wiederholung der Distraktoren bei aufeinanderfolgenden Versuchen hervorgerufen wird. Doch wie wird der Distraktor im Laufe der Zeit gelernt und unterdrückt? In der vorliegenden Dissertation wird untersucht, inwieweit das visuelle System gelernt hat, die durch den auffälligen Distraktor induzierten Störungen in Abhängigkeit der gegebenen räumlichen Häufigkeitsverteilung, sowie deren kurzfristigen effektiver Suppression über den Versuchsablauf hinweg zu minimieren. Ebenso stellt sich die Frage, wie dies innerhalb der kognitiven Architektur der visuellen Suche hinsichtlich bestimmter neuronaler Marker umgesetzt wird?
Bisher wurde eine Vielzahl von Studien zu den Auswirkungen des Häufigkeitspriming (oder auch Häufigkeitscueing) durchgeführt, die sich jedoch meist auf stationäre räumliche Regelmäßigkeiten beschränken (z. B. Orte mit hoher Wahrscheinlichkeit im Vergleich zu Orten mit geringer Wahrscheinlichkeit), wobei die Regelmäßigkeiten sequenzieller Natur sind. Das bedeutet, dass das tägliche Erlebnis von Regelmäßigkeiten meist auf dem beruhen, was zuvor geschehen ist, d. h. auf ein bestimmtes Ereignis A folgen in der zeitlichen Abfolge die Ereignisse B und C (für einen Review siehe Theeuwes et al., 2022). Allerdings haben wir bisher nur ein geringes Verständnis der zugrundeliegenden Mechanismen, wie statistisches Lernen in Form von versuchsübergreifenden Sequenzen den Einfluss von Distraktoren abschwächen kann. Diese Frage ist ein durchaus beachtenswerter Aspekt des Themas der erfahrungsgesteuerten Aufmerksamkeit, so dass sich die vorliegende Dissertation damit befasst hat. In dem Experiment von Li & Theeuwes (2020) konnte beispielsweise gezeigt werden, dass Teilnehmer ein trial-to-trial (auf deutsch von Versuch-zu-Versuch) statistisches Lernen von Zielorten extrahieren können. In dieser visuellen Suchaufgabe sollten die Beobachter auf ein Target mit einer bestimmten Form (z.B. Diamant) unter sieben anderen Objekten reagieren. In diesem Fall wurden zwei Bedingungen für die räumlichen Regelmäßigkeit der Targetpositionen in den Versuchen manipuliert: ein Target ganz rechts im vorhergehenden Trial (Versuch n-1) und ein Target ganz links im aktuellen Trial (Versuch n) für die reguläre Bedingung und andereseits Versuche oder Trials, deren Targetpositionen nicht mit dem Trail n-1 übereinstimmten, für die nicht reguläre Bedingung. Das Ergebnis ist, dass die RTs in der Bedingung der Regelmäßigkeit schneller waren als in der Bedingung der Nicht-Regelmäßigkeit, und zwar nicht nur bei Trials (Versuchen) ohne Distraktoren, sondern auch bei Trials mit Distraktoren - was darauf hindeutet, dass die selektive Aufmerksamkeit durch versuchsübergreifende (oder intertrial) Regelmäßigkeiten beeinflusst wurde. Eine weitere Studie zu Verhalten und Elektroenzephalogramm (EEG) zeigte, dass die Vorteile der Wiederholung beim Erlernen der Position des Distraktors in der Trialsequenz dem Gehirn dabei helfen, die Aufmerksamkeitssteuerung zu lösen, wenn der Distraktor in Teilsequenzen über 1 bis 12 Trials an derselben Position wiederholt wird, was sich in den reduzierten RTs und ebenso der Reduzierung der Pd-Komponente widerspiegelt (van Moorselaar & Slagter, 2019).
Tatsächlich sind reale visuelle Umgebungen sehr viel dynamischer und unbeständiger, wie es das “predictive-coding framework” der Wahrnehmung beschreibt (Friston, 2010; Friston & Kiebel, 2009): Das Gehirn trifft auf der Grundlage von Vorwissen kontinuierlich Vorhersagen über die Umweltursachen der sensorischen Eingaben, die es erhält. Während eines solchen statistischen intertrial Lernens der Sequenzpaare (Targets und Distraktoren) entsteht eine flexible Priorisierung der räumlichen Positionen durch die Auf- und Abwertung aufgrund früherer Erfahrungen (intertrial history). Jedoch wird der Frage, inwiefern die Volatilität der räumlichen Suche von der Geschwindigkeit des Lernens (d.h. der effektiven Distraktorsuppression) beeinflusst wird, bisher zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. In der vorliegenden Studie wurde speziell der Einfluss der Umgebungsvolatilität auf das statistische Lernen von Distraktorpositionen untersucht, um die Aufmerksamkeitserfassung durch auffällige Distraktoren zu minimieren.
Ziel dieser Arbeit ist es, unser Verständnis der kognitiven und neuronalen Prozesse zu verbessern, die dem statistischen Lernen von Distraktorpositionen und den inhibitorischen Intertrial-Effekten in der visuellen Aufmerksamkeit zugrunde liegt, und herauszufinden, wie man intertrial Regelmäßigkeiten von Distraktorpositionen nutzen kann, um die Aufmerksamkeitserfassung in volatilen Umgebungen zu reduzieren. Um diese Fragen zu klären, werden klassische Verhaltensexperimente, Eye-Tracking und EEG-Techniken eingesetzt.
In Kapitel 2.1 wird zunächst die Position der erlernten Unterdrückung von Distraktoren innerhalb der funktionalen Architektur der (visuellen) aufmerksamen Suche untersucht, welche Interferenzen an häufigen Positionen reduzieren, um das zu erreichen, wurde in dieser Dissertation das zusätzliche Singleton Paradigma (additional singleton paradigm) von Wang und Theeuwes (2018a) verwendet: Die Teilnehmer suchen und reagieren auf ein eindeutiges, formdefiniertes Target (z. B., ein Kreis unter Rauten oder umgekehrt), während sie einen auffälligen, farblich definierten Distraktor ignorieren (z. B. ein rotes oder grünes Singleton, das sich farblich von anderen, nicht ablenkenden Elementen unterscheidet). Wichtig ist, dass der auffällige Distraktor, wenn er in der Suchanzeige vorhanden war, mit hoher Wahrscheinlichkeit an einem "häufigen" Positionen und mit geringer Wahrscheinlichkeit an einem der "seltenen" Positionen auftauchte, was ein statistisches Lernen der räumlichen Distraktorverteilung ermöglichte. Durch die Kombination des EEG-Ansatzes mit dem additional singleton paradigm konnten wir zeigen, dass die Interferenz des Distraktors (schnellere RTs) signifikant geringer war, wenn der Distraktor an einer häufigen anstatt einer seltenen Position auftrat, was zeigt, dass das statistische Lernen der ungleichmäßigen Verteilung der Distraktorpositionen leistungsfähige Vorteile bei der visuellen Selektionsverarbeitung mit sich bringt (Allenmark et al., 2019a; z. B., Goschy et al., 2014; Liesefeld & Müller, 2020; Sauter et al., 2018, 2021; B. Wang & Theeuwes, 2018b). Wenn andererseits ein Distraktor die Aufmerksamkeit auf sich zieht (ob offen oder verdeckt), muss seine Position "reaktiv" unterdrückt werden (z. B., Geng, 2014), damit die Aufmerksamkeit auf die Targetposition neu zugewiesen werden kann. Der Effekt dieser reaktiven Unterdrückung überträgt sich auf den nächsten Versuch, was sich in verlangsamtem RTs für ein Ziel in einem bestimmten Versuch n zeigt, das sich an der Stelle befindet, die im vorherigen Versuch n-1 von einem Distraktor besetzt war (z. B. , Allenmark, Shi, et al., 2021; Geyer et al., 2006; Kumada & Humphreys, 2002; Sauter et al., 2018). Elektrophysiologisch fanden wir eine Unterscheidung zwischen der frühen N1pc/Ppc und der späten SPCN. Bei reinen Target Trials (d.h. nur Targets innerhalb eines Durchlaufs) war die Polarität der frühen lateralisierten Komponente von der Position des Target abhängig, wobei die häufige Position eine Target N1pc-Komponente und die seltene Position eine Target Ppc-Komponente auslöste. Trials mit gemeinsamen Target und Distraktor zeigten ebenfalls das gleiche N1pc/Ppc-Muster. Darüber hinaus war die späte SPCN-Amplitude negativer, wenn die Targetposition mit der vorangehenden Distraktorposition zusammefiel, als wenn dies nicht der Fall war. Ebenso zeigte sich, dass Alpha Oszillationen in Form von antizipatorischen Modulationen keine signifikante Rolle beim statistischen und andauernden (long-term) Lernen zur “Suppression” wahrscheinlicher Distraktorposition spielen, und was somit vorangegangene Studien von van Moorselaar et al. (2020) sowie Noonan et al.(2016) unterstützt.
Anschließend untersuchten wir in Kapitel 2.2, ob Beobachter die Lernrate der Distraktorenunterdrückung adaptiv an die Volatilität der Umgebung anpassen können. Dazu verwendeten wir die Markov-Ketten-Funktion (Hamilton, 1990) und das klassische visuelle Suchparadigma (Goschy et al., 2014), um eine Umgebung mit hoher und eine mit niedriger Volatilität zu schaffen, die sich durch die Häufigkeit des Wechsels zwischen Trials (oder Versuchen) mit und ohne Distraktor in der Suchanzeige unterscheidet. Dies führte zu aufeinanderfolgenden Trials mit vorhandenem Distraktor mit unterschiedlich langen Wiederholungen der Distraktorposition (d.h. 0, 1, 2, 3, 4 und öfter). Wir manipulierten die Wahrscheinlichkeit der Wiederholung desselben Distraktors ("anwesend" oder "abwesend") von einem Trial zum nächsten, mit einer Wahrscheinlichkeit von 30 % in der Sitzung mit hoher und 70 % in der Sitzung mit niedriger Volatilität. Darüber hinaus untersuchten wir die okulomotorische Aktivität (d.h. die Augenbewegungen) und deren suppressiver Anpassung (position detachment) während der visuellen Suchaufgabe, da bekannt ist, dass Aufmerksamkeits- und Okulomotorik miteinander verbunden sind (Deubel & Schneider, 1996; McPeek et al., 1999; B. Wang, Samara, et al., 2019). Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Sitzung mit hoher Volatilität zu langsameren Reaktionszeiten führte als die Sitzung mit niedriger Volatilität. Die aktive Aufmerksamkeitsleistung (attentional capture effect), gemessen an den Kosten für die Reaktionszeit (RT) zwischen Anwesenheit und Abwesenheit eines Distraktors, war jedoch in der Sitzung mit niedriger Volatilität größer, was darauf hindeutet, dass der Distraktor die Suchleistung in einer Umgebung mit niedriger Volatilität stärker beeinflusst als in einer Umgebung mit hoher Volatilität. Darüber hinaus wurde die Störung durch den Distraktor mit zunehmender Anzahl von Wiederholungen an der gleichen Stelle signifikant reduziert, was sich in reduzierten RTs und dem Anteil der ersten Sakkade zum Distraktor zeigte. Daraus können wir schlussfolgern, dass die intertrial Sequenzen von Distraktorwiederholungen die Interferenz in komplexen und volatilen Umgebungen abschwächen können.
Schließlich sollte in Kapitel 2.3 untersucht werden, ob (1) auffällige Distraktoren die Aufmerksamkeit auf sich ziehen, und wenn ja, ob ein Effekt der Ablenkungswahrscheinlichkeit nachgewiesen werden konnte. Wir stellten die Hypothese auf, dass, wenn die Teilnehmer in der Lage sind, diese räumlich basierten Regelmäßigkeiten zu extrahieren und zu lernen, Distraktoren an häufigen Positionen weniger Interferenzen (d.h. schnellere RTs) verursachen als Distraktoren an seltenen Orten. Ebenso untersuchten wir (2) wie man die intertrial Regelmäßigkeiten der Distraktorenpositionen nutzen kann, um die Aufmerksamkeitserfassung (attentional capture) in unbeständigen Umgebungen zu reduzieren und vor allem (3), ob unbeständige Umgebungen die Lerngeschwindigkeit der Distraktorenunterdrückung beeinflussen. Gemäß den beiden obigen Fragen beschleunigte eine längere Subsequenz von Wiederholungen der Distraktorposition zunehmend die RTs, da die Interferenz des Distraktors an dieser Position abnahm. Wenn dies der Fall wäre, sollten Distraktoren in der globalen Umgebung mit niedriger Volatilität weniger Interferenzen verursachen als Distraktoren in der globalen Umgebung mit hoher Volatilität. (4) Es sollte untersucht werden, ob die Distraktorsuppression durch die intertrial Bedingungen der Distraktoren realisiert werden kann. Die Hypothese war, dass die Suchleistung besser sein würde, wenn der Distraktor nicht von Trial n-1 zu Trial n wechselt (d.h. 2 x abwesend AA, oder 2 x anwesend PP), da es von Vorteil ist, denselben Zustand über mehrere Versuche hinweg zu wiederholen. Im Gegensatz dazu wurde erwartet, dass die Suchleistung verlangsamt wird, wenn der Distraktor die Bedingungen von Trial n-1 zu Trial n wechselt (d.h. AP, PA), da die Übergangszustände zwischen den Versuchen und der selektiven Targetverarbeitung beeinträchtigen können. Zu diesem Zweck verwendeten wir die Markov-Ketten-Funktion, um eine Umgebung mit hoher und eine mit niedriger Volatilität zu schaffen, die sich durch die Häufigkeit des Wechsels zwischen Trials mit und ohne Distraktor in der Suchanzeige unterschieden. Dies führte zu aufeinanderfolgenden Versuchen mit vorhandenem Distraktor mit unterschiedlich langen Wiederholungen der Distraktorpositionen (d.h. 0, 1, 2, 3, 4 und öfter). Wir manipulierten die Wahrscheinlichkeit der Wiederholung desselben Distraktorzustands ("anwesend" oder "abwesend") von einem Versuch zum nächsten, mit einer Wahrscheinlichkeit von 30 % in der Sitzung mit hoher und 70 % in der Sitzung mit niedriger Volatilität. Zusätzlich haben wir das Häufigkeitscueing von Distraktorpositionen in das klassische visuelle Suchparadigma (Goschy et al., 2014) implementiert, bei dem die Teilnehmer nach einem Targetobjekt unter mehreren Nicht-Targetobjekten suchen mussten. Infolgedessen war die Fähigkeit des Lernens zur Unterdrückung von Distraktoren (mit einem Kontrast in der Dimension, z.B. rote Farbe) an der wahrscheinlichen Positionen in beiden Sitzungen, mit hoher und niedriger Volatilität, ähnlich, was darauf hindeutet, dass das statistische Lernen der ortsbezogenen Unterdrückung von Distraktoren robust gegenüber Veränderungen der Volatilität ist. Die Sitzung mit hoher Volatilität führte jedoch zu einer größeren Unsicherheit über das Vorhandensein eines bevorstehenden Distraktors, was die Auswahl des Targets generell beeinträchtigte. Interessanterweise verstärkte diese hohe Unsicherheit auch die proaktive Unterdrückung, was sich in einem signifikanten Targetpositionseffekt in der Sitzung mit hoher Volatilität manifestierte. In der Sitzung mit niedriger Volatilität erlaubte die Vorhersagbarkeit der Häufung von Trials ohne Distraktoren den Beobachtern jedoch, die proaktive Unterdrückung schnell aufzugeben, nachdem sie auf den ersten Versuch ohne Distraktoren gestoßen waren, um die Suchleistung zu steigern. Trotz kurzfristiger Schwankungen der Störung durch Distraktoren in beiden Sitzungen wurde die langfristige Unterdrückung von Distraktoren hauptsächlich durch die lokale Wahrscheinlichkeitsverteilung des Auftretens von Distraktoren bestimmt. Wir vermuten, dass die Aufmerksamkeitserfassung nicht nur durch statistische räumliche Regelmäßigkeiten beim Lernen abgeschwächt wird, sondern auch durch dynamische Übergangswahrscheinlichkeiten von Trial zu Trial. Diese Ergebnisse tragen zu einem besseren Verständnis des kognitiven Mechanismus bei, der der "Selektionsgeschichte" (intertrial history) zugrunde liegt.
Diese Dissertation soll zusammengenommen mit den drei oben genannten Studien unser Verständnis der kognitiven und neuronalen Prozesse verbessern, die dem statistischen Lernen von Distraktorpositionen und den hemmenden intertrial Effekten bei der visuellen Aufmerksamkeit zugrunde liegen. Darüber hinaus soll herausgefunden werden, wie man trialübergreifende Regelmäßigkeiten von Distraktorpositionen nutzen kann, um die Aufmerksamkeitserfassung in volatilen Umgebungen zu reduzieren
Charakterisierung metabolischer Veränderungen von peripheren Blutleukozyten bei der equinen rezidivierenden Uveitis
Get PDFEntwicklung und Validierung eines Situational Judgement Tests zum Umgang mit Emotionen für Medizinstudierende
Get PDFDie vorliegende Doktorarbeit widmet sich den übergeordneten Fragestellungen, wie ein Situational Judgement Test zur Prüfung des professionellen Umgangs mit Emotionen von Medizinstudierenden entwickelt und validiert werden kann und inwieweit dieses Prüfungsformat empathisches Verhalten voraussagen kann. In drei aufeinanderfolgenden Studien wurde ein computer-basierter Situational Judgement Test theoriegeleitet entwickelt (Studie 1), mit Medizinstudierenden der LMU München im Rahmen einer experimentellen Studie getestet (Studie 2), in Relation zu anderen Prüfungsformaten validiert und Empfehlungen für den curricularen Einsatz des Situational Judgement Test ausgesprochen (Studie 3).
Die Ergebnisse der Studien 1 und 2 (Paper I) zeigen, dass VR-CoDES ein praktikables Rahmenmodell zur Entwicklung eines SJTs zur Messung der Empathiefähigkeit von Medizinstudierenden ist. Um Medizinstudierenden dabei zu helfen, professionelles empathisches Verhalten zu entwickeln, muss die Prüfungssituation realistische Kontexte nachbilden, welches wir mit einer vorgeschalteten qualitativen Interviewstudie erreichten. Wie sich des Weiteren herausstellte waren die Verwendung von authentischen Szenarien als Grundlage für die Fallvignetten, der Einsatz von Videos in einer online-basierten Lernplattform und das Heranziehen von Expertenpanels zur Entwicklung und Validierung des Tests sowie eines entsprechenden Scores, wichtige Komponenten zur erfolgreichen Entwicklung und Implementierung eines SJTs.
Durch Studie 3 (Paper II) konnten wir uns einem Verständnis von ärztlicher Empathiefähigkeit und ihrer Messung annähern, indem wir verschiedene Instrumente, die die einzelnen Komponenten von Empathie abdecken, kombinierten. Wir stützten unsere Studie auf Definitionen und auf Instrumente, die im Bereich der medizinischen Ausbildung gut etabliert und validiert sind. Wir konnten zeigen, dass die Komponenten des multidimensionalen Empathie-Modells interkorreliert sind und nicht getrennt voneinander auftreten und, dass sich der von uns entwickelte SJT gut dazu eignet, die prozeduralen Wissensanteile von Empathie bei Medizinstudierenden zu messen. Die zwei von uns eingesetzten Scores (Experten-basiert und theoriebasiert) des SJTs sagten empathisches Verhalten im OSCE voraus.
Durch unsere Empfehlungen für den Einsatz von verschiedenen Prüfungsinstrumenten zur Messung medizinischer Empathiefähigkeit konnten wir einen sinnvollen Beitrag zur zukünftigen Gestaltung von longitudinalen Medizincurricula leisten. Hier findet auch der von uns entwickelte SJT einen berechtigten Platz und kann einen wichtigen Anteil des multidimensionalen Konstrukts der ärztlichen Empathiefähigkeit valide abbilden
Charakterisierung der humoralen Immunantwort von Hunden nach Impfung gegen die Lyme-Borreliose anhand zwei verschiedener Impfstrategien
Get PDFDevelopment of an inverted ring imaging Cherenkov Micromegas
Get PDFDer Cherenkov-Effekt beschreibt die Erzeugung von Photonen verteilt entlang eines Kegels um geladene Teilchen, die ein Medium schneller als mit Lichtgeschwindigkeit durchqueren. Durch die Kenntnis des Impulses der geladenen Teilchen ermöglicht der Cherenkov-Effekt die Identifizierung der geladenen Teilchen. Die Identifizierung von Teilchen ist einer der Hauptgründe für die Nutzung des Cherenkov-Effekts in großen Detektorsystemen, die für die Hochenergiephysik gebaut werden. Detektorsysteme wie LHCb am Large Hadron Collider am CERN und BELLE II am KEKb nutzen Cherenkov-Detektoren zur Teilchenidentifikation.
In der vorliegenden Arbeit soll der Impuls eines bekannten Teilchens durch die Messung seines Cherenkov-Kegels rekonstruiert werden. Ein solcher Detektor, der als invertierter RICH bezeichnet wird, hat potenzielle Anwendungen in der Strahldiagnostik für die Hochenergiephysik.
In dieser Arbeit wird die Entwicklung, Konstruktion und Charakterisierung des Prototyps eines invertierten RICH-Detektors vorgestellt. Der Detektor verwendet einen Lithiumfluoridkristall (Durchmesser 50 mm und Dicke 20 mm mit einem hohen Brechungsindex im UV Bereich). Die erzeugten Cherenkov-Photonen werden in einer Cäsiumjodid (CsI)-Photokathode in Elektronen umgewandelt, nachdem sie durch eine Chromschicht (Cr) geleitet wurden. Das Signal wird von einem 10x10 cm 2 Widerstandsstreifen Micromegas erfasst. Eine applizierte Hochspannung leitet die Cherenkov-Elektronen durch den Driftbereich des Micromegas, während das geladene Teilchen Primärelektronen in dem gasgefüllten Detektor erzeugt. In dieser Arbeit wurden verschiedene Radiator- und Photokathodenmaterialien untersucht und mit Geant4 erforscht. LiF und MgF 2 waren aufgrund ihres großen Brechungsindexes, der zu einer hohen Photonenausbeute führt, die am besten geeigneten Radiator für Prototypstudien. CsI war aufgrund seiner hohen Quanteneffizienz von 9 % im Maximum der geeignetste Kandidat für die Photokathode. Außerdem ist die CsI-Photokathode im Vergleich zu z.B. Bialkali einfacher mit gasförmigen Detektoren zu verwenden. Detaillierte Simulationen des Detektorprototyps in Garfield++ wurden mit Messungen mit dem invertierten RICH-Prototyp in einem Detektorhodoskop verglichen. Es werden homogene Signale erzeugt und detektiert, die den aktiven Bereich der Photokathode vollständig abdecken. Aufgrund der Kegelform des Cherenkovsignals wurde eine signifikante Überlappung zwischen dem Myonencluster und allen Photonenclustern erwartet und beobachtet. Die typische Zeitsignatur für Cherenkov Photonen und Myonensignale ist sichtbar. Es wurde eine Technik entwickelt, um beide Signale zu trennen. Die rekonstruierten Myonensignale und die Cherenkov-Photonen sind für die gemessenen und simulierten Daten des gesamten Detektorprototyps gut getrennt.
Schließlich wurden Rekonstruktionstechniken getestet, die für künftige Iterationen des Detektors weiterentwickelt und verfeinert werden sollen. Ein analytischer Fit des Cherenkov-Kegels beschreibt einen wohldefinierten Radius, der besonders gut für eine Ansammlung von einfallenden Myonen unter geraden und bis 25° zur Detektorebene geneigten Teilchenspuren. Dieser Fit wurde anhand von Daten getestet, die mit dem Hodoskop des Detektors gemessen wurden und die mit dem theoretischen und simulierten Radius gut übereinstimmen.
Trotz einiger betrieblicher Instabilitäten hinsichtlich der Clusterladung zeigte der Detektor eine angemessene räumliche Auflösung und ermöglichte die Trennung des Photonencluster vom Myonencluster. Es werden mögliche Optimierungen vorgeschlagen, um die räumliche Rekonstruktion von gleichzeitig einfallenden Teilchen zu verbessern, die Photodetektionseffizienz des Detektors zu erhöhen und den detektierbaren kinetischen Energiebereich anzupassen.The Cherenkov effect describes the creation of well-defined photon signatures by charged particles traversing a medium faster than the speed of light of the medium. By knowing the momentum of the charged particles, the Cherenkov effect allows the identification of the charged particles. Particle identification is one of the primary reasons for using the Cherenkov effect in large detector systems built for high energy physics. Detector systems such as LHCb at the Large Hadron Collider at CERN and BELLE II at KEKb employ Cherenkov detectors for particle identification. In reverse, this thesis aims to reconstruct a known particle’s momentum by measuring its Cherenkov cone. Such a detector, called inverted RICH, has
potential applications in beam diagnostics for high energy physics.
This work presents the development, construction, and characterization of the prototype detector for an inverted RICH. The detector uses a Lithium Fluoride crystal (diameter 50 mm, and thickness 20 mm with a high refractive index in the UV). The Cherenkov photons created are converted to electrons in a cesium iodide (CsI) photocathode after being transmitted through a Chromium layer (Cr). The signal is detected by a 10x10 cm 2 resistive strip Micromegas. A high voltage guides the Cherenkov electrons through the Micromegas drift region of the detector while the charged particle creates primary electrons inside the gas-filled detector. In this thesis, different radiator and photocathode materials have been studied and explored using the Geant4 simulation toolkit. LiF and MgF 2 were the most suited radiators for initial studies due to their sizeable refractive index leading to a large photon yield. CsI was the most suitable candidate for the photocathode due to its high peak quantum efficiency of 9 %. Also, the CsI photocathode is easier to use with gaseous detectors compared to, e.g. bialkali.
Detailed simulations in Garfield++ of the detector prototype were compared to measurements with the inverted RICH prototype inside a tracking detector hodoscope. Homogeneous signals are created and detected, fully covering the active area of the photocathode. Due to the cone shape of the Cherenkov signal, a significant overlap between the muon cluster and all Cherenkov photon clusters was expected and observed. The typical time signature for Cherenkov photons and muon signals is visible. A technique was developed to separate both signals. Reconstructed muon signals and the Cherenkov photons are well separated for the measured and simulated data of the entire detector prototype.
Finally, reconstruction techniques were tested that will be further developed and refined for future iterations of the detector. An analytic fit of the Cherenkov cone describes a well-defined radius working especially well for an accumulation of incident muons perpendicular and inclined up to 25° to the detector plane. This fit was also tested on measured data sampled with the detector hodoscope, which strongly agrees with the theoretical and simulated radius.
Despite some operational instabilities in cluster charge, the detector showed reasonable spatial resolution and allowed for the separation of the photon from the muon signal. Possible optimizations are proposed to improve the spatial reconstruction of multiple incident particles, enhance the detector’s photodetection efficiency, and adjust the detectable kinetic energy range to eliminate ambiguities
Latent MHV-68 reactivation – the link between acute pulmonary inflammation and chronic lung diseases
Get PDFInterventionen zur Steigerung der saisonalen Influenza-Impfquote bei chronisch Kranken in der Allgemeinmedizin: Ein systematischer Review
Get PDFHintergrund
Trotz klarer Empfehlung seitens verschiedener renommierter Gremien verbleiben die Impfquoten gegen die saisonale Influenza in Deutschland und vielen anderen Ländern weit unter dem empfohlenen Niveau. Besonders gefährdet sind Patienten mit chronischen Vorerkrankungen, da eine Influenza-Infektion bei ihnen häufig einen schweren Verlauf nimmt und mit einer schlechteren Prognose assoziiert ist. Da ein Großteil der Arztkontakte von chronisch kranken Patienten mit Hausärzten stattfindet, bietet sich die Allgemeinmedizin als medizinisches Umfeld für Interventionen zur Verbesserung dieser Situation an.
Fragestellung
Welche Interventionen sind zur Steigerung der saisonalen Influenza-Impfquoten in der Allgemeinmedizin bei chronisch Kranken geeignet?
Material und Methoden
Im Rahmen eines systematischen Reviews erfolgte eine methodische Literatursuche in den Datenbanken MEDLINE, CENTRAL, EMBASE und ERIC. Zusätzlich wurden Referenzen vergleichbarer Arbeiten und Studienregister nach passenden Artikeln durchsucht. Generell wurden nur deutsch- oder englischsprachige randomisierte kontrollierte Studien entsprechend unserer Einschlusskriterien berücksichtigt. Daraufhin erfolgte eine Vorauswahl der Titel und Zusammenfassungen von zwei unabhängigen Autoren. Im weiteren Verlauf wurden die Volltexte der eingeschlossenen Arbeiten überprüft, relevante Daten extrahiert und eine Bias-Bewertung vorgenommen. Die Kategorisierung der identifizierten Interventionen erfolgte unter anderem anhand von Zielgruppe und Art der Intervention, sowie der Anzahl der darin enthaltenen Einzelkomponenten. Außerdem erfolgte eine Betrachtung der Maßnahmen in Abhängigkeit des Gesundheitssystems und in verschiedenen Subgruppen. Das vollständige Studienprotokoll wurde vor der Durchführung in PROSPERO veröffentlicht (CRD42018114163).
Ergebnisse
Insgesamt konnten 2895 Studien identifiziert werden, davon wurden 15 Arbeiten in die abschließende Datenextraktion eingeschlossen. Unsere Studien wiesen eine hohe Heterogenität bezüglich Patientenpopulation, Interventionsart, Gesundheitssystem und Studienqualität auf.
Sieben Studien untersuchten Interventionen mit Fokus auf medizinischem Personal, wobei Lehrveranstaltungen für medizinische Teams besonders positive Resultate zeigten, wenn sie auf die Vollversorgung eines bestimmten Krankheitsbildes ausgerichtet waren. Acht Studien zentrierten ihre Ansätze auf Patienten, hierbei wiesen personalisierte Erinnerungen für Patienten einen zusätzlichen Nutzen gegenüber nicht-personalisierten Formen der Patientenerinnerung auf.
Unter Versicherten in einem nationalen Gesundheitsdienst, in Patienten mit Diabetes mellitus und in Populationen mit Kontrollgruppen-Impfquoten von über 65% konnten generell keine signifikant positiven Resultate gezeigt werden. Für komplexe Ansätze mit mehr als zwei Methoden ergab sich kein Vorteil gegenüber einfachen Interventionen.
Schlussfolgerungen
Es gibt viele verschiedene Strategien, um die Impfquoten gegen saisonale Influenza bei chronisch Kranken in der Primärversorgung zu verbessern. Lehrveranstaltungen für medizinische Teams scheinen dabei geeignet, die Einstellung gegenüber der Influenza-Impfung positiv zu beeinflussen. Personalisierte Erinnerungssysteme für Patienten erhöhen offenbar die Glaubwürdigkeit der bereitgestellten Information, entsprechend einer persönlichen Impfempfehlung durch den Arzt. Da die Implementierung komplexer Interventionen nicht durch entsprechend größere Effekte gerechtfertigt wird, scheinen einfache Ansätze für die Primärversorgung von chronisch Kranken geeigneter zu sein. Patientenerinnerungssysteme sind den Maßnahmen mit Fokus auf medizinischem Personal in ihrer Effizienz wahrscheinlich überlegen. Die Funktionalität von Interventionen in der Allgemeinmedizin hängt auch vom jeweiligen Gesundheitssystem und Patientenklientel ab. Lassen sich mehr als 65% der Patienten einer Population auch ohne zusätzliche Maßnahmen impfen, so scheinen unsere Interventionen zur weiteren Steigerung der Immunisierungsraten nur bedingt geeignet. Grundlegend sind also Interventionen in der Hausarztpraxis zur Verbesserung der Situation für chronisch Kranke durchaus adäquat, das Herdenimmunitäts-Niveau wird sich allerdings durch solche Maßnahmen nicht immer erreichen lassen