Microscopy Cell Segmentation via Adversarial Neural Networks

We present a novel method for cell segmentation in microscopy images which is inspired by the Generative Adversarial Neural Network (GAN) approach. Our framework is built on a pair of two competitive artificial neural networks, with a unique architecture, termed Rib Cage, which are trained simultaneously and together define a min-max game resulting in an accurate segmentation of a given image. Our approach has two main strengths, similar to the GAN, the method does not require a formulation of a loss function for the optimization process. This allows training on a limited amount of annotated data in a weakly supervised manner. Promising segmentation results on real fluorescent microscopy data are presented. The code is freely available at: https://github.com/arbellea/DeepCellSeg.gitComment: Accepted to IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 201

SOLO TRAVEL - EXPLORATIVE INSIGHTS FROM A MATURE MARKET (SWITZERLAND)

This study examines solo travel, and offers a conceptual framework of solo travelers, a profile of these types of travelers (by socio-demographic characteristics), and a profile of travels (by specific descriptors). The data for this study emerged from a comprehensive survey of Swiss travel behavior conducted 2004 by the University of St. Gallen (Switzerland). The conceptual model proposes an a priori segmentation of four types of solo travel, delineated on the combination of the departure status (a single, one-person household, compared to a collective, multi-persons household) and arrival status (solo travel, compared to group travel), thus creating a two-by-two matrix with four segments overall. The results of the profiling reveal significant differences between the solo travel groups, as well as towards a control group incorporating all other travel. They include income, profession, and age, as well as familiarity with the destination, choice of type of accommodation, expenditures and various types of trips. However, no significant differences can be reported with regard to the choice of destination

Junge Erwachsene mit der Diagnose ADHS in der Berufslehre

Die Diagnose Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) ist eine kontrovers diskutierte psychische Störung. Die Diskussion über die Ursachen und angemessene Behandlungsmethoden von ADHS entwickelte sich in den letzten Jahrzehnten kontinuierlich weiter. Daraus resultierten neue Sichtweisen auf die ADHS-Diagnose, besonders im Erwachsenenalter. Dabei stützt sich die Literatur mehrheitlich auf die Perspektive der Fachpersonen. Die Autorin beleuchtet in dieser Arbeit die Sichtweise von betroffenen jungen Erwachsenen in einer Berufslehre, die von der Invalidenversicherung (IV) im Rahmen einer erstmaligen beruflichen Ausbildung (ebA) finanziell und zudem durch ein Coaching unterstützt werden. Um eine optimale Unterstützung durch ein Coaching und erforderliche Informationen für die Berufsberatung und die Ausbildungsbetriebe zu gewährleisten, werden Befragungen mit Betroffenen durchgeführt, welche darauf abzielen, Erfolgsfaktoren und Hindernisse aus Sicht der Betroffenen zu identifizieren, die für das Absolvieren der Berufslehre relevant sind. Die Durchführung der Befragungen erfolgt unter Verwendung eines halbstrukturierten Leitfadens und wird mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Die Interviews zeigen, dass ein gutes Arbeitsklima in einem Ausbildungsbetrieb mit Verständnis für die ADHS-Diagnose und einer stabilen Beziehung zwischen lernender und ausbildender Person zentrale Erfolgsfaktoren sind. Hinderlich für den erfolgreichen Abschluss einer Ausbildung sind hingegen Defizite in der Organisation und Planung. Als unterstützende Massnahmen werden regelmässige Rückmeldegespräche, die Verwendung von Medikamenten (Stimulanzien) zur Verbesserung der Aufmerksamkeit sowie die Sensibilisierung der Betriebe und Berufsfachschulen bezüglich der Diagnose ADHS genannt. Als Endprodukt dieser Arbeit wurde ein Handout mit Empfehlungen für Fachpersonen und ADHS-Betroffene erstellt