Wahrnehmung nonverbaler emotionaler Signale bei Patienten mit Schizophrenie

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit verschiedenen Aspekten der Emotionswahrnehmung von Patienten mit Schizophrenie. Diese wurden anhand von drei Experimenten getestet. In den einzelnen Experimenten wurden folgende Aspekte untersucht: 1. Die Wahrnehmung und Integration von emotionaler Mimik und Prosodie anhand von fünf vorgegeben Emotionen (Wut, Ekel, Neutral, Freude, Verführung) 2. Die Differenzierung von Anlachen und Auslachen und somit dessen Intentionalität in Bezug auf die eigene Person 3. Der relative Einfluss nonverbaler Signale gegenüber dem verbaler Informationen auf die Einschätzung des emotionalen Zustandes eines Sprechers Die Testung erfolgte an einem Personal Computer in einem Versuchsraum der psychiatrischen Abteilung der Universitätsklinik Tübingen. Das Stimulusmaterial wurde eigens von der Arbeitsgruppe entwickelt und dem Autor dieser Studie zur Verfügung gestellt. Es handelt sich bei dem Stimulusmaterial um kurze Videoclips mit oder ohne Ton und um reine Tonaufnahmen. Je nach Experiment wurden verschiedene Modalitäten verwendet. Insgesamt nahmen 21 Patienten mit Schizophrenie teil, die vor Einschluss in die Studie nach DSM-IV-Kriterien diagnostiziert wurden. Zusätzlich zu den Ergebnissen der drei Experimente wurden klinische und soziografische Daten mittels Fragebögen erhoben. Um einen Gruppenvergleich zu Gesunden ziehen zu können, wurde dieselbe Testung an gesunden Probanden wiederholt. Diese wurden vor Einschluss in die Studie mittels eines Fragebogen auf psychiatrische und neurologische Krankheiten gescreent. Die Kontrollprobanden wurden so ausgesucht, dass sie im Schnitt dem Alter, dem Geschlecht, dem Bildungsabschluss und dem IQ der Patientengruppe entsprechen. Die Ergebnisse der drei Experimente wurden anschließend statistisch mittels SPSS ausgewertet und ein Vergleich zwischen den Gruppen gezogen. Die folgenden Gruppenunterschiede stellten sich bei den drei Experimenten als die wichtigsten Ergebnisse heraus: 60 1. Patienten sind beeinträchtigt im Erkennen von Emotionen. Dies betrifft besonders stark das Erkennen von „Verführung“ aus prosodischen Signalen und das Erkennen der Emotionen „Freude“ und „Wut“ aus mimischen Signalen. 2. Ein Anlachen wird von den Patienten als weniger positiv bewertet als von Gesunden. 3. Bei der Einschätzung emotionaler Gemütszustände anderer orientieren sich Patienten im Vergleich zu gesunden Probanden weniger stark an nonverbalen Signalen und stärker an verbal vermittelten Informationen. Als Fazit dieser Studie lässt sich festhalten, dass Patienten mit Schizophrenie in ihrem Emotionserkennungsvermögen gegenüber Gesunden eingeschränkt sind. Je nach Art der Emotion (Basisemotion – komplexe Emotion) könnten verschiedene Wahrnehmungskanäle besonders stark betroffen sein. Insgesamt lässt sich ein geringeres Ansprechen der Patienten auf nonverbale Signale beobachten. Im Umgang mit den Betroffenen könnte daher ein bewusstes Verbalisieren von Emotionen hilfreich sein. Des Weiteren könnten spezifische Trainingsprogramme zur Verbesserung der nonverbalen Wahrnehmung und der sozialen Interaktion einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der beschriebenen Einschränkungen in der Wahrnehmung nonverbaler emotionaler Signale leisten. Diese sollten mit dem Ziel, die soziale Integration und die Lebensqualität der Betroffenen zu verbessern, weiter entwickelt und evaluiert werden

Pädagogisches Handeln an Hochschulen: Ein komparativer Blick auf Technologien und Kernaktivitäten

Der vorliegende Beitrag liefert empirisch gestützte Hinweise, dass Hochschulen nicht nur zum Wissenschaftssystem gehören, sondern auch integraler Bestandteil des pädagogisch organisierten Systems des lebenslangen Lernens bzw. des Bildungswesens sind. Die hier tätige Leitprofession – die Professorenschaft – inkorporiert daher die soziale Identität eines(r) Pädagogen*in. Flankiert wird die Argumentation durch Hinweise, welche die prominente These vom Technologiedefizit der Pädagogik nachhaltig relativieren

Datenbankdesign und Data Warehouse-Strategien zur Verwaltung und Auswertung von Unfalldaten mittels Risikopotenzialwerten und Risikoklassen

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Wirkungsvolle Kooperation in der Kinder- und Jugendhilfe

Wie arbeiten Institutionen in der Kinder- und Jugendhilfe zusammen, und beeinflusst dies die Unterstützungsqualität? Gleich zwei Forschungsprojekte der BFH untersuchten diese Fragen. Nun zeigt sich, dass sich betroffene Kinder und ihre Familien in bestimmten kooperativen Modellen oft besser entwickelt haben. Erfahren Sie mehr über die Hintergründe

Extending the host range of Listeria monocytogenes by rational protein design

SummaryIn causing disease, pathogens outmaneuver host defenses through a dedicated arsenal of virulence determinants that specifically bind or modify individual host molecules. This dedication limits the intruder to a defined range of hosts. Newly emerging diseases mostly involve existing pathogens whose arsenal has been altered to allow them to infect previously inaccessible hosts. We have emulated this chance occurrence by extending the host range accessible to the human pathogen Listeria monocytogenes by the intestinal route to include the mouse. Analyzing the recognition complex of the listerial invasion protein InlA and its human receptor E-cadherin, we postulated and verified amino acid substitutions in InlA to increase its affinity for E-cadherin. Two single substitutions increase binding affinity by four orders of magnitude and extend binding specificity to include formerly incompatible murine E-cadherin. By rationally adapting a single protein, we thus create a versatile murine model of human listeriosis

A graph-based approach can improve keypoint detection of complex poses: a proof-of-concept on injury occurrences in alpine ski racing

For most applications, 2D keypoint detection works well and offers a simple and fast tool to analyse human movements. However, there remain many situations where even the best state-of-the-art algorithms reach their limits and fail to detect human keypoints correctly. Such situations may occur especially when individual body parts are occluded, twisted, or when the whole person is flipped. Especially when analysing injuries in alpine ski racing, such twisted and rotated body positions occur frequently. To improve the detection of keypoints for this application, we developed a novel method that refines keypoint estimates by rotating the input videos. We select the best rotation for every frame with a graph-based global solver. Thereby, we improve keypoint detection of an arbitrary pose estimation algorithm, in particular for 'hard' keypoints. In the current proof-of-concept study, we show that our approach outperforms standard keypoint detection results in all categories and in all metrics, in injury-related out-of-balance and fall situations by a large margin as well as previous methods, in performance and robustness. The Injury Ski II dataset was made publicly available, aiming to facilitate the investigation of sports accidents based on computer vision in the future

Picosecond x-ray magnetic circular dichroism spectroscopy at the Fe L-edges with a laser-driven plasma source

Time-resolved x-ray magnetic circular dichroism (XMCD) enables a unique spectroscopic view on complex spin and charge dynamics in multi-elemental magnetic materials. So far, its application in the soft-x-ray range has been limited to synchrotron-radiation sources and free-electron lasers. By combining a laser-driven plasma source with a magnetic thin-film polarizer, we generate circularly polarized photons in the soft x-ray regime, enabling the first XMCD spectroscopy at the Fe L edges in a laser laboratory. Our approach can be readily adapted to other transition metal L and rare earth M absorption edges and with a temporal resolution of < 10 ps, a wide range of ultrafast magnetization studies can be realized.Comment: 7 pages, 4 figures, supplemental materia

CPA-free amplification of sub-10 ps pulses in Ho:YLF to the mJ-level at 2 μm wavelength

The generation of sub-10 ps pulses around a wavelength of 2 μm with pulse energy at millijoule-level in a compact CPA-free amplifier chain is presented. This laser source covers a broad range of pulse repetition frequencies from 1 to 100 kHz with a pulse peak power from 136 to 17MW, respectively. We used highly doped Ho:YLF crystals to achieve an overall amplification factor of almost 52 dB. A characterization of these crystals regarding upconversion losses and attainable small-signal gain supports this work. © 2019 SPIE

Improved 2D Keypoint Detection in Out-of-Balance and Fall Situations -- combining input rotations and a kinematic model

Injury analysis may be one of the most beneficial applications of deep learning based human pose estimation. To facilitate further research on this topic, we provide an injury specific 2D dataset for alpine skiing, covering in total 533 images. We further propose a post processing routine, that combines rotational information with a simple kinematic model. We could improve detection results in fall situations by up to 21% regarding the [email protected] metric.Comment: extended abstract, 4 pages, 3 figures, 2 table

Deep learning-based 2D keypoint detection in alpine ski racing – A performance analysis of state-of-the-art algorithms applied to regular skiing and injury situations

Objectives: In this study, we examined the practicability of deep learning-based 2D keypoint detection applied to regular skiing and injury situations (i.e., out-of-balance situations and fall situations) on an alpine ski racing track. Methods: We therefore created a regular skiing- and injury situation-specific dataset (hereinafter called "Injury Ski Dataset"), on which the state-of-the-art keypoint detection algorithms OpenPose, Mask-R-CNN, AlphaPose and DCPose were compared. The performance of each keypoint detector was evaluated by calculating the mean per joint position error (MPJPE) and the percentage of correct keypoints (PCK). Failure cases and common error patterns were further investigated by a visual analysis. Results: We observed the best results for regular skiing, with 81%–92% of all keypoints detected correctly at an MPJPE of 9 (2) to 14 (3) pixels. In injury situations, self-occlusions and rare poses became more likely, similar to occlusions due to snow spray and motion blur. As a result, the performance in out-of-balance situations decreased to 68%–80% (PCK), while in fall situations, only 35%–54% of all keypoints were detected correctly, with mean errors of 26–36 pixels. Among all algorithms, AlphaPose was the most robust and achieved the best results. Conclusions: PCK and MPJPE for regular skiing were in the range of manual annotation errors and can be considered low enough for further biomechanical analysis. For fall situations, keypoint detection should be further improved. Regarding the development of a deep learning tool for injury analysis in alpine skiing in the future, we propose to fine-tune a well-performing keypoint detector, such as AlphaPose, on a ski- and injury-specific dataset, such as ours