Kvasir-Capsule, a video capsule endoscopy dataset

Artificial intelligence (AI) is predicted to have profound effects on the future of video capsule endoscopy (VCE) technology. The potential lies in improving anomaly detection while reducing manual labour. Existing work demonstrates the promising benefits of AI-based computer-assisted diagnosis systems for VCE. They also show great potential for improvements to achieve even better results. Also, medical data is often sparse and unavailable to the research community, and qualified medical personnel rarely have time for the tedious labelling work. We present Kvasir-Capsule, a large VCE dataset collected from examinations at a Norwegian Hospital. Kvasir-Capsule consists of 117 videos which can be used to extract a total of 4,741,504 image frames. We have labelled and medically verified 47,238 frames with a bounding box around findings from 14 different classes. In addition to these labelled images, there are 4,694,266 unlabelled frames included in the dataset. The Kvasir-Capsule dataset can play a valuable role in developing better algorithms in order to reach true potential of VCE technology

Working as a Live Streamer: The Effect of Audience Interaction on Psycho-Social Work Environment

Live-streaming er et nytt mediefenomen som har fremmet mange nye karrieremuligheter. Hensikten med denne studien er å utforske live-streamerenes arbeidsbetingelser og hvordan seerkravene påvirker deres arbeidsforhold. Basert på 4 dybdeintervjuer brukte jeg en tematisk analyse for å undersøke hva de unike arbeidsbetingelser til dette yrket var, og hvordan informantene ble påvirket av deres interaksjon og kommunikasjon med sitt publikum. I forbindelse med intervjuene ble offentlige tilgjengelig data relatert til streamerenes kringkastingsplaner analysert. Dette ble gjort for å få en mer omfattende innsikt i arbeidsmengden deres. For det første brukte jeg arbeidskrav-ressurs teorien som et konseptuelt rammeverk for å identifisere arbeidsforholdene deres. For det andre, brukte jeg relevant teori for å utforske hvordan seerne påvirket de identifiserte arbeidsforholdene. Resultatene antyder at seerkrav fremmer en stor arbeidsmengde, dårlig work-life balance og et komplekst tap av autonomi. Samfunnene og seerne som samles rundt hver enkelt streamer, er i tillegg betydelige kilder til meningsskaping og sosial støtte. Dette motiverer streamerne til å fortsette med karrieren sin i dette yrket

Straff etter dyrevelferdsloven - den nedre grensen for kriminalisering etter dyrevelferdsloven § 3, jf. § 37

Dyrevelferdsloven § 3 er en generell aktsomhetsnorm som tar sikte på å regulere alle tilfeller som faller utenfor ordlyden i andre materielle bestemmelser i dyrevelferdsloven. Straffansvar for overtredelser av bestemmelsen kan idømmes etter § 3, jf. § 37. Det oppstår spørsmål om ordlyden i § 3 er i tråd med presisjonskravet i Grl. § 96 og EMK art. 7 og om den i tilstrekkelig grad tilfredsstiller kravet til forutberegnelighet. Det oppstår også spørsmål om det er forsvarlig på bakgrunn av kriminaliseringsprinsippene i strafferetten at ordlyden i § 3 kriminaliserer behandling av dyr som er i tråd med allmenn akseptert praksis og normalt dyrehold. Dyrevelferdsloven stiller strengere krav til å anerkjenne dyrs rettigheter og status i samfunnet enn tidligere, og dette vil kunne få betydning for hvordan dyrevelferdsloven § 3 skal tolkes

Hvordan forstår designere annerledeshet i arbeid med universell utforming? En kvalitativ studie av forståelse og suksesskriterier for utvikling av universell utforming i IKT

Denne masteroppgaven er en studie av hvordan interaksjonsdesignere og utviklere forstår annerledeshet og design for ulike menneskers behov. Arbeidet plasserer seg under forskning på universell utforming i HCI-feltet, men støtter seg også på fagfeltet disability studies for å forstå annerledeshet og syn på annerledeshet blant mennesker. I arbeidet har vi intervjuet designere og utviklere, blinde samt sterkt svaksynte brukere, og analysert gjeldende og vedtatt lovgivning. Formålet med oppgaven er å belyse problemer som oppstår i arbeid med utvikling av universell utforming av IKT-systemer. Vi diskuterer mulige årsaker og løsninger på de problemene vi har identifisert i arbeidet, samt implikasjoner av ulike tiltak som kan innføres og av lovverk som er vedtatt å tre i kraft. Samtidig sammenligner vi våre funn med tidligere forskning på suksessfulle prosjekter innenfor utvikling av universell utforming i IKT

A self-learning teacher-student framework for gastrointestinal image classification

Medical data is growing at an estimated 2.5 exabytes per year~\cite{GlobalInformation14}. However, medical data is often sparse and unavailable for the research community, and qualified medical personnel rarely have time for the tedious labeling work required to prepare the data. New screening methods of the gastrointestinal (GI) tract, like video capsule endoscopy (VCE), can help to reduce patients discomfort and help to increase screening capabilities. One of the main reasons why VCE is not more commonly used by medical experts is the amount of data it produces. A high level of extra work is required by the physicians who, depending on the patient, have to look at more than 50,000 frames per examination. To make VCE more accepted and useful data analysis methods such as machine learning can be very useful. Even if a lot of frames are collected per patient they are most of the time showing normal tissue without any relevant finding. This introduces another problem, namely that it is difficult to train a machine learning based method using this data. Existing models often struggle with the challenge of not having enough data that contains anomalies. This often leads to overfitted and not generalisable models. Our work explores ways to help existing models to overcome this problem by utilising a popular sub-category of machine learning called semi-supervised learning. Semi-supervised learning uses a combination of labeled and unlabeled data which allows us to take advantage of large amounts of unlabeled data. In this thesis, we introduce our proposed semi-supervised teacher-student framework. This framework is built specifically to take advantage of vast amount of unlabeled data and consists of three main steps: (1) train a teacher model with labeled data, (2) use the teacher model to infer pseudo labels with unlabeled data, and (3) train a new and larger student model with a combination of labeled images and inferred pseudo labels. These three steps are repeated several times by treating the student as a teacher to relabel the unlabeled data and consequently training a new student. We demonstrate that our framework can be of use for classifying both, VCE and endoscopic colonoscopy images or videos. We demonstrate that our teacher-student model can significantly increase the performance compared to traditional supervised-learning-based models. We believe that our framework has potential to be a useful addition to existing medical multimedia systems for automatic disease detection, because new data can be continuously added to improve the models performance while in production

Kvasir-Capsule, a video capsule endoscopy dataset

Artificial intelligence (AI) is predicted to have profound effects on the future of video capsule endoscopy (VCE) technology. The potential lies in improving anomaly detection while reducing manual labour. Existing work demonstrates the promising benefits of AI-based computer-assisted diagnosis systems for VCE. They also show great potential for improvements to achieve even better results. Also, medical data is often sparse and unavailable to the research community, and qualified medical personnel rarely have time for the tedious labelling work. We present Kvasir-Capsule, a large VCE dataset collected from examinations at a Norwegian Hospital. Kvasir-Capsule consists of 117 videos which can be used to extract a total of 4,741,504 image frames. We have labelled and medically verified 47,238 frames with a bounding box around findings from 14 different classes. In addition to these labelled images, there are 4,694,266 unlabelled frames included in the dataset. The Kvasir-Capsule dataset can play a valuable role in developing better algorithms in order to reach true potential of VCE technology