TY - BOOK A1 - Weber, Benedikt T1 - Human pose estimation for decubitus prophylaxis T1 - Verwendung von Posenabschätzung zur Dekubitusprophylaxe N2 - Decubitus is one of the most relevant diseases in nursing and the most expensive to treat. It is caused by sustained pressure on tissue, so it particularly affects bed-bound patients. This work lays a foundation for pressure mattress-based decubitus prophylaxis by implementing a solution to the single-frame 2D Human Pose Estimation problem. For this, methods of Deep Learning are employed. Two approaches are examined, a coarse-to-fine Convolutional Neural Network for direct regression of joint coordinates and a U-Net for the derivation of probability distribution heatmaps. We conclude that training our models on a combined dataset of the publicly available Bodies at Rest and SLP data yields the best results. Furthermore, various preprocessing techniques are investigated, and a hyperparameter optimization is performed to discover an improved model architecture. Another finding indicates that the heatmap-based approach outperforms direct regression. This model achieves a mean per-joint position error of 9.11 cm for the Bodies at Rest data and 7.43 cm for the SLP data. We find that it generalizes well on data from mattresses other than those seen during training but has difficulties detecting the arms correctly. Additionally, we give a brief overview of the medical data annotation tool annoto we developed in the bachelor project and furthermore conclude that the Scrum framework and agile practices enhanced our development workflow. N2 - Dekubitus ist eine der relevantesten Krankheiten in der Krankenpflege und die kostspieligste in der Behandlung. Sie wird durch anhaltenden Druck auf Gewebe verursacht, betrifft also insbesondere bettlägerige Patienten. Diese Arbeit legt eine Grundlage für druckmatratzenbasierte Dekubitusprophylaxe, indem eine Lösung für das Einzelbild-2D-Posenabschätzungsproblem implementiert wird. Dafür werden Methoden des tiefen Lernens verwendet. Zwei Ansätze, basierend auf einem Gefalteten Neuronalen grob-zu-fein Netzwerk zur direkten Regression der Gelenkkoordinaten und auf einem U-Netzwerk zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsbildern, werden untersucht. Wir schlussfolgern, dass das Training unserer Modelle auf einem kombinierten Datensatz, bestehend aus den frei verfügbaren Bodies at Rest und SLP Daten, die besten Ergebnisse liefert. Weiterhin werden diverse Vorverarbeitungsverfahren untersucht und eine Hyperparameteroptimierung zum Finden einer verbesserten Modellarchitektur durchgeführt. Der wahrscheinlichkeitsverteilungsbasierte Ansatz übertrifft die direkte Regression. Dieses Modell erreicht einen durchschnittlichen Pro-Gelenk-Positionsfehler von 9,11 cm auf den Bodies at Rest und von 7,43 cm auf den SLP Daten. Wir sehen, dass es gut auf Daten anderer als der im Training verwendeten Matratzen funktioniert, aber Schwierigkeiten mit der korrekten Erkennung der Arme hat. Weiterhin geben wir eine kurze Übersicht des medizinischen Datenannotationstools annoto, welches wir im Zusammenhang mit dem Bachelorprojekt entwickelt haben, und schlussfolgern außerdem, dass Scrum und agile Praktiken unseren Entwicklungsprozess verbessert haben. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 153 KW - machine learning KW - deep learning KW - convolutional neural networks KW - pose estimation KW - decubitus KW - telemedicine KW - maschinelles Lernen KW - tiefes Lernen KW - gefaltete neuronale Netze KW - Posenabschätzung KW - Dekubitus KW - Telemedizin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-567196 SN - 978-3-86956-551-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 153 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Zass, Alexander A1 - Zagrebnov, Valentin A1 - Sukiasyan, Hayk A1 - Melkonyan, Tatev A1 - Rafler, Mathias A1 - Poghosyan, Suren A1 - Zessin, Hans A1 - Piatnitski, Andrey A1 - Zhizhina, Elena A1 - Pechersky, Eugeny A1 - Pirogov, Sergei A1 - Yambartsev, Anatoly A1 - Mazzonetto, Sara A1 - Lykov, Alexander A1 - Malyshev, Vadim A1 - Khachatryan, Linda A1 - Nahapetian, Boris A1 - Jursenas, Rytis A1 - Jansen, Sabine A1 - Tsagkarogiannis, Dimitrios A1 - Kuna, Tobias A1 - Kolesnikov, Leonid A1 - Hryniv, Ostap A1 - Wallace, Clare A1 - Houdebert, Pierre A1 - Figari, Rodolfo A1 - Teta, Alessandro A1 - Boldrighini, Carlo A1 - Frigio, Sandro A1 - Maponi, Pierluigi A1 - Pellegrinotti, Alessandro A1 - Sinai, Yakov G. ED - Roelly, Sylvie ED - Rafler, Mathias ED - Poghosyan, Suren T1 - Proceedings of the XI international conference stochastic and analytic methods in mathematical physics N2 - The XI international conference Stochastic and Analytic Methods in Mathematical Physics was held in Yerevan 2 – 7 September 2019 and was dedicated to the memory of the great mathematician Robert Adol’fovich Minlos, who passed away in January 2018. The present volume collects a large majority of the contributions presented at the conference on the following domains of contemporary interest: classical and quantum statistical physics, mathematical methods in quantum mechanics, stochastic analysis, applications of point processes in statistical mechanics. The authors are specialists from Armenia, Czech Republic, Denmark, France, Germany, Italy, Japan, Lithuania, Russia, UK and Uzbekistan. A particular aim of this volume is to offer young scientists basic material in order to inspire their future research in the wide fields presented here. T3 - Lectures in pure and applied mathematics - 6 KW - statistical mechanics KW - random point processes KW - stochastic analysis Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-459192 SN - 978-3-86956-485-2 SN - 2199-4951 SN - 2199-496X IS - 6 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK ED - Kuhlmann, Sabine ED - Proeller, Isabella ED - Schimanke, Dieter ED - Ziekow, Jan T1 - Public Administration in Germany T3 - Governance and Public Management N2 - This open access book presents a topical, comprehensive and differentiated analysis of Germany's public administration and reforms. It provides an overview on key elements of German public administration at the federal, Länder and local levels of government as well as on current reform activities of the public sector. It examines the key institutional features of German public administration; the changing relationships between public administration, society and the private sector; the administrative reforms at different levels of the federal system and numerous sectors; and new challenges and modernization approaches like digitalization, Open Government and Better Regulation. Each chapter offers a combination of descriptive information and problem-oriented analysis, presenting key topical issues in Germany which are relevant to an international readership. Y1 - 2021 SN - 978-3-030-53696-1 SN - 978-3-030-53699-2 SN - 978-3-030-53697-8 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-53697-8 SN - 2524-728X SN - 2524-7298 PB - Palgrave Macmillan CY - Cham ER -