Programmierung eines Navigationssystems für die kernspintomografische Mammadiagnostik

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.Die erfolgreiche Therapie karzinomatös erkrankten Gewebes ist in starkem Maße abhängig von einer frühzeitigen Diagnose. Im Bereich der kernspintomographischen Mammadiagnostik stehen hierfür zur Zeit verschiedene diagnostische Methoden, wie z.B. die Stanzbiopsie zur Verfügung. Aufgrund der extremen Magnetfeldumgebung und der engen Platzverhältnisse in Kernspintomographen (KST) müssen im allgemeinen mehrmalige Patientenumlagerungen ausgeführt werden, wobei die Biopsie selbst nur außerhalb des Untersuchungsbereiches und weitgehend manuell durchgeführt wird. Eine exakte Navigation der Biopsienadel in den Zielbereich ist hierbei schwierig und mit Ungenauigkeiten behaftet, so daß karzinomsuspektes Gewebe zum großen Teil nur approximativ biopsiert werden kann. In einem Forschungsprojekt wurde eine Verbesserung dieser Vorgehensweise angestrebt. Eine spezielle Apparatur, welche die automatische Navigation eines medizinschen Instrumentes ermöglicht, wird gemeinsam mit dem Patienten in den Untersuchungsraum (Isozentrum) eines KST positioniert und ermöglicht eine zielgenaue Gewebeentnahme ohne Patientenumlagerungen. Der Inhalt dieses Berichtes befaßt sich mit der Entwicklung von Softwarestrukturen für dieses System

ANALYSIS OF HUMAN MOTION WITH METHODS FROM MACHINE LEARNING

Usually, predefined kinematic parameters are investigated in biomechanical studies of human motion. In recent years, techniques of machine learning have been added to this field of research (Chau, 2001). In this study different dimension reduction methods like Principal Component Analysis (PCA) and Fourier Transformation (FT) are investigated as an alternative to common biomechanical approaches in motion analysis

Emotional design and human-robot interaction

Recent years have shown an increase in the importance of emotions applied to the Design field - Emotional Design. In this sense, the emotional design aims to elicit (e.g., pleasure) or prevent (e.g., displeasure) determined emotions, during human product interaction. That is, the emotional design regulates the emotional interaction between the individual and the product (e.g., robot). Robot design has been a growing area whereby robots are interacting directly with humans in which emotions are essential in the interaction. Therefore, this paper aims, through a non-systematic literature review, to explore the application of emotional design, particularly on Human-Robot Interaction. Robot design features (e.g., appearance, expressing emotions and spatial distance) that affect emotional design are introduced. The chapter ends with a discussion and a conclusion.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

ANALYSIS OF HUMAN MOTION WITH METHODS FROM MACHINE LEARNING

biomechanical studies of human motion. In recent years, techniques of machine learning have been added to this field of research (Chau, 2001). In this study different dimension reduction methods like Principal Component Analysis (PCA) and Fourier Transformation (FT) are investigated as an alternative to common biomechanical approaches in motion analysis

Impacts of multimodal feedback on efficiency of proactive information retrieval from task-related HRI

Gonsior B, Landsiedel C, Mirnig N, et al. Impacts of multimodal feedback on efficiency of proactive information retrieval from task-related HRI. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (Special Issue on Cognitive Infocommunications). 2012;16(2):313-326