Context-based Normalization of Histological Stains using Deep Convolutional Features

While human observers are able to cope with variations in color and appearance of histological stains, digital pathology algorithms commonly require a well-normalized setting to achieve peak performance, especially when a limited amount of labeled data is available. This work provides a fully automated, end-to-end learning-based setup for normalizing histological stains, which considers the texture context of the tissue. We introduce Feature Aware Normalization, which extends the framework of batch normalization in combination with gating elements from Long Short-Term Memory units for normalization among different spatial regions of interest. By incorporating a pretrained deep neural network as a feature extractor steering a pixelwise processing pipeline, we achieve excellent normalization results and ensure a consistent representation of color and texture. The evaluation comprises a comparison of color histogram deviations, structural similarity and measures the color volume obtained by the different methods.Comment: In: 3rd Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis (DLMIA 2017

Schulische Förderung von Hochbegabten: Ergebnisse nationaler und internationaler Studien

[Die vorliegende Einführung gibt einen Überblick über die PULSS-Studie die] als wissenschaftliche Begleitstudie zur Frage der Bewährung von Förderklassen für Hochbegabte an Gymnasien von den Kultusministerien Baden-Württembergs und Bayerns in Auftrag gegeben und seither auch von der Karg-Stiftung ideell und finanziell unterstützt [wurde]. Es sollte […] auf der Basis einer größeren und damit aussagekräftigen Stichprobe von Schülerinnen und Schülern aus Förderklassen und Regelklassen Hinweise darauf geben, ob sich die insbesondere in internationalen Studien berichteten positiven Effekte der Fähigkeitsgruppierung auch im deutschsprachigen Bereich wiederfinden. […] Die umfangreich konzipierte Längsschnittstudie sollte also auch Aufschluss darüber bringen, ob die segregierte versus integrierte Beschulung von Hochbegabten zu vergleichbaren Ergebnissen führt. (DIPF/Orig.

Aufsätze über asset allocation und Derivate

The dissertation consists of four research papers which consider different aspects of asset allocation and derivatives.Die aus vier Forschungspapieren bestehende Arbeit befasst sich mit den Eigenschaften neuester zeitstetiger Aktienkursmodelle in Bezug auf optimale Portfolioplanung, Derivatebewertung und – hedging. Insbesondere wird hierbei auf die Auswirkungen einer Modellfehlspezifikation eingegangen. Im ersten Forschungspapier „Optimal Portfolios When Volatility can Jump“ wird zunächst die optimale Portfolioplanung in einem Modell mit Sprüngen in der Volatilität auf einem vollständigen Kapitalmarkt analysiert. Im Folgenden werden die Auswirkungen von Modell – und Parameterfehlspezifikation auf den Nutzen des Investors betrachtet. Das zweite Forschungspapier befasst sich mit der Fundierung komplexer zeitstetiger Modelle im allgemeinen Gleichgewicht. In einer Ökonomie mit heterogenen Investoren werden die Preisprozesse der gehandelten Wertpapiere hergeleitet. Mit Hilfe dieser Ergebnisse können anschließend empirisch beobachtete Phänomene wie ‚Excess Volatility’ und der Handel von Derivaten erklärt werden. Anders als in den vorherigen beiden Papieren werden in „Continuous-time Volatility Components: Option Pricing and Asset Allocation“ nicht Sprung-Diffusions-Modelle betrachtet, sondern Modelle mit mehreren Volatilitätskomponenten. Hierbei werden insbesondere die Eigenschaften des Bates (2000)-Modells hervorgehoben. Außerdem wird eine auf der finiten Differenzen-Methode basierende, allgemeine Methodik zur Berechnung des Nutzenverlustes bei Modellfehlspezifikation vorgestellt. Im abschließenden Forschungspapier „Hedging in the Presence of Microstructural Noise“ wird eine andere Art der Fehlspezifikation, nämlich die Parameterfehlspezifikation, betrachtet. Es wird untersucht, inwiefern durch die Existenz von mikrostrukturellen Störungen die Parameteridentifizierung im Heston (1993)-Modell erschwert wird, und welche Auswirkungen dies auf die Hedgingperformance haben kann

An Outbreak of Nontoxigenic Corynebacterium diphtheriae Infection: Single Bacterial Clone Causing Invasive Infection Among Swiss Drug Users

From 1990 to 1996, a total of 65 patients from whom Corynebacterium diphtheriae had been isolated were reported to the Swiss Federal Office of Public Health. A retrospective review of medical and microbiological records as well as results of ribotyping of available isolates was performed. Twenty-seven patients had acquired their infection without evidence of use of illicit drugs, mostly as a skin infection imported from subtropical areas (20 patients); 38 isolations were associated with intravenous drug use (IVDU) (skin, 15; respiratory tract, 10; blood, 13). Endocarditis was documented in nine patients with bloodstream infection, four of whom died. There were two additional deaths due to overwhelming sepsis. The same ribotype of nontoxigenic C. diphtheriae was found in 31 of the 32 examined isolates associated with IVDU. All non-IVDU isolates had different ribotypes. Among Swiss drug users, a single clone of nontoxigenic C. diphtheriae was found over a period of several years with a high potential to cause severe invasive infectio