Vammapotilaan hoidon osaamista arvioivan mittarin edelleen kehittäminen : Kuosce-hanke

Ensihoitaja Metropolia ammattikorkeakoulun -tutkintoon kuuluva opinnäytetyömme on osa KUOSCE- hanketta, joka tehdään yhteistyössä Keski-Uudenmaan pelastuslaitoksen (KUP) kanssa. Hankkeen tarkoituksena on luoda ensihoidon koulutusohjelmaan ja KUP:lle perustason sairaankuljetuksen osaamisen kehittymisen malli. Tässä opinnäytetyössä edelleen kehitämme KUOSCE- hankkeen osana aikaisemmin kehitettyä ja testattua vammapotilaan hoidon osaamista arvioivaa mittaria. Opinnäytetyön tarkoituksena on edelleen kehittää Romppasen ja Sarkkisen vuonna 2007 kehittämää ja testattua sekä Laineen ja Piiraisen vuonna 2008 testaamaa vammapotilaan hoidon osaamisen arvioivaa mittaria. Alkuperäinen mittari sisälsi paljon väittämiä, jotka perustuivat kirjallisuuteen vammapotilaan hoidossa tarvittavasta osaamisesta. Alkuperäisen mittarin seitsemästäkymmenestäkolmesta (73) väittämästä poistimme ja yhdistimme väittämiä niin, että kehittämäämme mittariin väittämiä jäi kolmekymmentäyksi (31). Mittarin edelleen kehittäminen toteutettiin kehittämällä sen ulkoasua, ohjeita, loogisuutta ja realistisuutta. Mittarin muutosehdotukset hyväksytettiin työelämän edustajan kanssa. Lopputuloksena mittarista on jäljelle jääneissä väittämissä pyritty työelämälähtöisesti käytännöllisyyteen ja simulaatiotilanteen järjestämisen realistisuuteen. Mittarin väittämiä karsittiin ajatuksella, että arvioitsijoina toimivat kokeneet ensihoitajat, jotka ilman kysymysten pilkkomista osaavat oikeat hoidolliset tekniikat. Mittarin väittämät sijoiteltiin ABCDE- mallin mukaisesti kuitenkin niin, että lopullisten painotusalueiden tulkinta jää arvioitsijoille.Our thesis in the degree programme for paramedics at the Metropolia polytechnic is a part of the KUOSCE project being carried out in cooperation with the Central Uusimaa rescue service (KUP). The project aims to create a basic level model for patient transportation for the degree programme of Emergency First Response and the KUP. In the thesis we develop further the measurement of competence in treating a trauma patient, which was earlier developed and tested as a part of the KUOSCE project. The goal of the thesis is to develop further the measurement of competence in treating a trauma patient developed and tested by Romppanen and Sarkkinen in 2007 and tested in 2008 by Laine and Piirainen. Originally, the measurement of competence included a number of statements based on the literature with regard to the competence needed in treating a trauma patient. Out of the original number of 73 statements we developed by removing and putting together statements to the extent that there were 31 statements left in our measurement of competence. Furthermore, we developed the visual appearance, instructions, logic and real-life aspects of the measurement of competence. The changes were approved by a representative of work life. The statements left in the measurement of competence are now work-life oriented and strive for practical and realistic aspects in arranging a simulation situation. The basic idea with the elimination process of excess statements was that the evaluators will be experienced paramedics who know the correct treatment procedures without dividing the questions further. The statements of the measurement of competence were arranged according to the ABCDE model so that the evaluation of the final areas of emphasis will be left to the evaluator

Creating occupational health and safety system based on requirements of OHSAS 18001 Standard

Tämä tutkimus on tehty opinnäytetyöksi Tampereen teknillisen yliopiston Teollisuustalouden laitoksen yksikölle Turvallisuuden johtaminen ja suunnittelu. Tutkimuksen kohdeyrityksen oli Dinolift Oy, joka valmistaa henkilönostimia. Työn tavoitteena oli kartoittaa yrityksen nykyinen turvallisuustilanne sekä halu kehittää työterveys- ja työturvallisuusjärjestelmää. Tämän järjestelmän oli tarkoitus pohjautua OHSAS 18001 standardiin. Kohdeyrityksellä ei kuitenkaan ole aikomusta sertifioida järjestelmää lähitulevaisuudessa. Lähtökohtana turvallisuuskartoituksen suorittamiselle oli OHSAS standardin lisäksi yrityksen laatu- ja ympäristöjärjestelmä ja lainsäädäntö. Näistä koostui työn teoria osuus. Tämän jälkeen suoritettiin nykytila-analyysi. Tässä analyysissa nykyistä järjestelmää ja toimintaa verrattiin standardin ja lainsäädännön vaatimuksiin. Nykytila-analyysin avulla saatiin selvitettyä kohdat, joissa yrityksellä on kehittämisen tarvetta. Tutkimuksen tulokset koostuivat valituista kehityskohteista, joista yritys piti merkittävimpinä. Keskeisenä kohtana havaittiin oleva varsinaisen turvallisuuspolitiikan puute. Tämän jälkeen valittuihin kehityskohteisiin etsittiin parannusehdotuksia. Näiden pohjalta luotiin yritykselle turvallisuusjohtamisen politiikka

A sparse resultant based method for efficient minimal solvers

Many computer vision applications require robust and efficient estimation of camera geometry. The robust estimation is usually based on solving camera geometry problems from a minimal number of input data measurements, i.e. solving minimal problems in a RANSAC framework. Minimal problems often result in complex systems of polynomial equations. Many state-of-the-art efficient polynomial solvers to these problems are based on Gr\"obner bases and the action-matrix method that has been automatized and highly optimized in recent years. In this paper we study an alternative algebraic method for solving systems of polynomial equations, i.e., the sparse resultant-based method and propose a novel approach to convert the resultant constraint to an eigenvalue problem. This technique can significantly improve the efficiency and stability of existing resultant-based solvers. We applied our new resultant-based method to a large variety of computer vision problems and show that for most of the considered problems, the new method leads to solvers that are the same size as the the best available Gr\"obner basis solvers and of similar accuracy. For some problems the new sparse-resultant based method leads to even smaller and more stable solvers than the state-of-the-art Gr\"obner basis solvers. Our new method can be fully automatized and incorporated into existing tools for automatic generation of efficient polynomial solvers and as such it represents a competitive alternative to popular Gr\"obner basis methods for minimal problems in computer vision

MSDA: Monocular Self-supervised Domain Adaptation for 6D Object Pose Estimation

Acquiring labeled 6D poses from real images is an expensive and time-consuming task. Though massive amounts of synthetic RGB images are easy to obtain, the models trained on them suffer from noticeable performance degradation due to the synthetic-to-real domain gap. To mitigate this degradation, we propose a practical self-supervised domain adaptation approach that takes advantage of real RGB(-D) data without needing real pose labels. We first pre-train the model with synthetic RGB images and then utilize real RGB(-D) images to fine-tune the pre-trained model. The fine-tuning process is self-supervised by the RGB-based pose-aware consistency and the depth-guided object distance pseudo-label, which does not require the time-consuming online differentiable rendering. We build our domain adaptation method based on the recent pose estimator SC6D and evaluate it on the YCB-Video dataset. We experimentally demonstrate that our method achieves comparable performance against its fully-supervised counterpart while outperforming existing state-of-the-art approaches.Comment: SCIA202

SC6D: Symmetry-agnostic and Correspondence-free 6D Object Pose Estimation

This paper presents an efficient symmetry-agnostic and correspondence-free framework, referred to as SC6D, for 6D object pose estimation from a single monocular RGB image. SC6D requires neither the 3D CAD model of the object nor any prior knowledge of the symmetries. The pose estimation is decomposed into three sub-tasks: a) object 3D rotation representation learning and matching; b) estimation of the 2D location of the object center; and c) scale-invariant distance estimation (the translation along the z-axis) via classification. SC6D is evaluated on three benchmark datasets, T-LESS, YCB-V, and ITODD, and results in state-of-the-art performance on the T-LESS dataset. Moreover, SC6D is computationally much more efficient than the previous state-of-the-art method SurfEmb. The implementation and pre-trained models are publicly available at https://github.com/dingdingcai/SC6D-pose.Comment: 3DV 202