Issue 15

Renovation image; Periodical Titles cancelled; New librarians Waihan Gillham (Circulation), Lori Tolppanen (Archives/Reference), Catherine Woodworth Wong (Reference)https://thekeep.eiu.edu/notebooth/1029/thumbnail.jp

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Renovation image; Periodical Titles cancelled; New librarians Waihan Gillham (Circulation), Lori Tolppanen (Archives/Reference), Catherine Woodworth Wong (Reference)https://thekeep.eiu.edu/notebooth/1029/thumbnail.jp

Mental Health Collection Evaluation Report

This report summarizes an evaluation of the UNT Libraries' Mental Health collection to determine if the collection is adequately serving patron needs. It was determined that the collection was currently meeting patrons' needs, and some recommendations for future collection maintenance and enhancements for specific key areas were included

Public Health and the Health Services Administration Academic Program Review

This report summarizes an evaluation of the UNT Libraries' Public Health and the Health Services Administration-related resources and materials to determine if the collection is adequately serving patron needs. It was generated as part of the UNT Libraries’ contributions to the university’s Academic Program Reviews, which are conducted by the Accreditation office in the Division of Planning. The UNT Libraries’ Collection Assessment Department evaluated collections’ ability to meet the curricular and research needs of the academic programs being reviewed. They assessed current needs based on course descriptions and research outputs, defined the scope of information needed based on this needs assessment, and evaluated the Libraries’ holdings in these subject areas against the usage, qualitative listings, and requests for materials from other libraries. Specific recommendations for collection development are provided based on the results of these analyses

An Ecomorphological Approach to Craniomandibular Integration in Neotropical Deer

South American cervids have a relatively recent evolutionary history in the Neotropics. Present taxonomical richness includes six genera and 17 species grouped in at least two clades, Blastocerina and Odocoileina. With few exceptions, functional morphology or ecomorphological approaches have not been rigorously applied to the masticatory apparatus of Neotropical deer. In order to understand the relationship between craniomandibular integration and feeding behavior, we used geometric morphometric methods (3D landmarks) to quantify the strength and significance of the correlation between morphology and feeding behavior. Two blocks Partial Least Squares analyses, angular comparison, regression analysis, and independent contrast were performed to explore the patterns of covariation between cranial and mandibular shape and size, and between them and continuous dietary characters. The main variation in shape is related to a gradient from a brachycephalic cranium with a robust mandible in small deer to a dolicocephalic cranium with a gracile mandible in large deer. These shape changes seem to be modeled by a complex interplay of allometric trends and biomechanically significant features related to the proportions of dietary monocotyledon, fruit, or dicotyledonous plant material. We find remarkable convergences in the brocket deer ecomorphotype in the two clades of Neotropical cervids, as well as similar craniomandibular traits between marsh and pampas deer with African mixed feeder bovids related to monocotyledon consumption. These findings lead us to share Radinsky’s interest in convergences in the masticatory apparatus of herbivorous mammals.Fil: Cassini, Guillermo Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia"; Argentina. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Toledo, Néstor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Departamento Científico de Paleontología de Vertebrados; Argentin

Human Gait Analysis using Spatiotemporal Data Obtained from Gait Videos

Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Techniken sind Deep-acNN-basierte Methoden zum Standard für Bildverarbeitungsaufgaben geworden, wie z. B. die Verfolgung menschlicher Bewegungen und Posenschätzung, die Erkennung menschlicher Aktivitäten und die Erkennung von Gesichtern. Deep-Learning-Techniken haben den Entwurf, die Implementierung und den Einsatz komplexer und vielfältiger Anwendungen verbessert, die nun in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich der Biomedizintechnik, eingesetzt werden. Die Anwendung von Computer-Vision-Techniken auf die medizinische Bild- und Videoanalyse hat zu bemerkenswerten Ergebnissen bei der Erkennung von Ereignissen geführt. Die eingebaute Fähigkeit von convolutional neural network (CNN), Merkmale aus komplexen medizinischen Bildern zu extrahieren, hat in Verbindung mit der Fähigkeit von long short term memory network (LSTM), die zeitlichen Informationen zwischen Ereignissen zu erhalten, viele neue Horizonte für die medizinische Forschung geschaffen. Der Gang ist einer der kritischen physiologischen Bereiche, der viele Störungen im Zusammenhang mit Alterung und Neurodegeneration widerspiegeln kann. Eine umfassende und genaue Ganganalyse kann Einblicke in die physiologischen Bedingungen des Menschen geben. Bestehende Ganganalyseverfahren erfordern eine spezielle Umgebung, komplexe medizinische Geräte und geschultes Personal für die Erfassung der Gangdaten. Im Falle von tragbaren Systemen kann ein solches System die kognitiven Fähigkeiten beeinträchtigen und für die Patienten unangenehm sein. Außerdem wurde berichtet, dass die Patienten in der Regel versuchen, während des Labortests bessere Leistungen zu erbringen, was möglicherweise nicht ihrem tatsächlichen Gang entspricht. Trotz technologischer Fortschritte stoßen wir bei der Messung des menschlichen Gehens in klinischen und Laborumgebungen nach wie vor an Grenzen. Der Einsatz aktueller Ganganalyseverfahren ist nach wie vor teuer und zeitaufwändig und erschwert den Zugang zu Spezialgeräten und Fachwissen. Daher ist es zwingend erforderlich, über Methoden zu verfügen, die langfristige Daten über den Gesundheitszustand des Patienten liefern, ohne doppelte kognitive Aufgaben oder Unannehmlichkeiten bei der Verwendung tragbarer Sensoren. In dieser Arbeit wird daher eine einfache, leicht zu implementierende und kostengünstige Methode zur Erfassung von Gangdaten vorgeschlagen. Diese Methode basiert auf der Aufnahme von Gehvideos mit einer Smartphone-Kamera in einer häuslichen Umgebung unter freien Bedingungen. Deep neural network (NN) verarbeitet dann diese Videos, um die Gangereignisse zu extrahieren. Die erkannten Ereignisse werden dann weiter verwendet, um verschiedene räumlich-zeitliche Parameter des Gangs zu quantifizieren, die für jedes Ganganalysesystem wichtig sind. In dieser Arbeit wurden Gangvideos verwendet, die mit einer Smartphone-Kamera mit geringer Auflösung außerhalb der Laborumgebung aufgenommen wurden. Viele Deep- Learning-basierte NNs wurden implementiert, um die grundlegenden Gangereignisse wie die Fußposition in Bezug auf den Boden aus diesen Videos zu erkennen. In der ersten Studie wurde die Architektur von AlexNet verwendet, um das Modell anhand von Gehvideos und öffentlich verfügbaren Datensätzen von Grund auf zu trainieren. Mit diesem Modell wurde eine Gesamtgenauigkeit von 74% erreicht. Im nächsten Schritt wurde jedoch die LSTM-Schicht in dieselbe Architektur integriert. Die eingebaute Fähigkeit von LSTM in Bezug auf die zeitliche Information führte zu einer verbesserten Vorhersage der Etiketten für die Fußposition, und es wurde eine Genauigkeit von 91% erreicht. Allerdings gibt es Schwierigkeiten bei der Vorhersage der richtigen Bezeichnungen in der letzten Phase des Schwungs und der Standphase jedes Fußes. Im nächsten Schritt wird das Transfer-Lernen eingesetzt, um die Vorteile von bereits trainierten tiefen NNs zu nutzen, indem vortrainierte Gewichte verwendet werden. Zwei bekannte Modelle, inceptionresnetv2 (IRNV-2) und densenet201 (DN-201), wurden mit ihren gelernten Gewichten für das erneute Training des NN auf neuen Daten verwendet. Das auf Transfer-Lernen basierende vortrainierte NN verbesserte die Vorhersage von Kennzeichnungen für verschiedene Fußpositionen. Es reduzierte insbesondere die Schwankungen in den Vorhersagen in der letzten Phase des Gangschwungs und der Standphase. Bei der Vorhersage der Klassenbezeichnungen der Testdaten wurde eine Genauigkeit von 94% erreicht. Da die Abweichung bei der Vorhersage des wahren Labels hauptsächlich ein Bild betrug, konnte sie bei einer Bildrate von 30 Bildern pro Sekunde ignoriert werden. Die vorhergesagten Markierungen wurden verwendet, um verschiedene räumlich-zeitliche Parameter des Gangs zu extrahieren, die für jedes Ganganalysesystem entscheidend sind. Insgesamt wurden 12 Gangparameter quantifiziert und mit der durch Beobachtungsmethoden gewonnenen Grundwahrheit verglichen. Die NN-basierten räumlich-zeitlichen Parameter zeigten eine hohe Korrelation mit der Grundwahrheit, und in einigen Fällen wurde eine sehr hohe Korrelation erzielt. Die Ergebnisse belegen die Nützlichkeit der vorgeschlagenen Methode. DerWert des Parameters über die Zeit ergab eine Zeitreihe, eine langfristige Darstellung des Ganges. Diese Zeitreihe konnte mit verschiedenen mathematischen Methoden weiter analysiert werden. Als dritter Beitrag in dieser Dissertation wurden Verbesserungen an den bestehenden mathematischen Methoden der Zeitreihenanalyse von zeitlichen Gangdaten vorgeschlagen. Zu diesem Zweck werden zwei Verfeinerungen bestehender entropiebasierter Methoden zur Analyse von Schrittintervall-Zeitreihen vorgeschlagen. Diese Verfeinerungen wurden an Schrittintervall-Zeitseriendaten von normalen und neurodegenerativen Erkrankungen validiert, die aus der öffentlich zugänglichen Datenbank PhysioNet heruntergeladen wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die von uns vorgeschlagene Methode eine klare Trennung zwischen gesunden und kranken Gruppen ermöglicht. In Zukunft könnten fortschrittliche medizinische Unterstützungssysteme, die künstliche Intelligenz nutzen und von den hier vorgestellten Methoden abgeleitet sind, Ärzte bei der Diagnose und langfristigen Überwachung des Gangs von Patienten unterstützen und so die klinische Arbeitsbelastung verringern und die Patientensicherheit verbessern

川西民族走廊・チベット語方言分類語彙集

Reportresearch repor

The development of a reference database of health information resources to facilitate informed lifestyle choice

This study investigates, within the current health care situation, the interrelationship of the user, resources and tool in the design of a prototype WELLNESS database-driven web site. A shift has taken place in health care, in which the base of conventional medicine has broadened to integrate other systems, practices and worldviews. These include complementary and alternative medicine, health promotion, disease prevention and wellness. Emphasis is placed on the need to take personal responsibility for one's own health and wellness. The global burden of chronic disease, reaching epidemic proportions, is increasingly linked to risk factors resulting from personal lifestyle choices. The growing evidence of the user's need to make personal, informed, lifestyle choices and their reliance on the Web for health information, required investigation. WELLNESS, a specific orientation to health and wellness, formed the framework within which the user and resources were defined and the tool designed. The user was profiled as the WELLNESS health information seeker, hereby contributing significantly to an understanding of the user in this new context. The user profile informed the establishment of resource selection criteria and tool design. The identification of WELLNESS content selection criteria, within a five-dimensional model, was required to ensure quality, relevant and credible resources. The tool is comprised of the WELLNESS thesaurus and WELLNESS database-driven web site. The WELLNESS thesaurus was constructed based on a combination of relevant thesauri. It will be used as an indexing tool. An investigation of existing health information web sites highlighted the importance of designing a specific WELLNESS database-driven web site. A database host was identified against which the original study's conceptual schema was assessed. A low-fidelity prototype web site was designed as the interface between the WELLNESS health information seeker and the database of WELLNESS health information resources. This study has epidemiological, philosophical, epistemological, sociological and psychological relevance. The provision of access to WELLNESS health information resources, made available in the WELLNESS database-driven web site, for personal, informed lifestyle choice by the WELLNESS health information seeker could potentially contribute to the reduction of the global burden of chronic disease.Information ScienceD.Litt. et Phil. (Information Science

RA773 : the State Library of Ohio Health & Wellness Committee newsletter.

Vol. 1, issue 1 (July 15, 2010)