Fakultät III - Medien, Information und Design
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During the intraoperative radiograph generation process with mobile image intensifier systems (C-arm) most of the radiation exposure for patient, surgeon and operation room personal is caused by scattered radiation. The intensity and propagation of scattered radiation depend on different parameters, e.g. the intensity of the primary radiation, and the positioning of the mobile image intensifier. Exposure through scattered radiation can be minimized when all these parameters are adjusted correctly. Because radiation is potentially dangerous and could not be perceived by any human sense the current education on correct adjustment of a C-arm is designed very theoretical. This paper presents an approach of scattered radiation calculation and visualization embedded in a computer based training system for mobile image intensifier systems called virtX. With the help of this extension the virtX training system should enrich the current radiation protection training with visual and practical training aspects.
Due to demographic change the number of serious kidney diseases and thus required transplantations will increase. The increased demand for donor organs and a decreasing supply of these organs underline the necessity for effective early rejection diagnostic measures to improve the lifetime of transplants. Expert systems might improve rejection diagnostics but for the development of such systems data models are needed that encompass the relevant information to enable optimal data aggregation and evaluation. Results of a literature review concerning published data models and information systems concerned with kidney transplant rejection diagnostic lead to a set of data elements even if no papers could be identified that publish data models explicitly.
Using openEHR Archetypes for Automated Extraction of Numerical Information from Clinical Narratives
(2019)
Up to 80% of medical information is documented by unstructured data such as clinical reports written in natural language. Such data is called unstructured because the information it contains cannot be retrieved automatically as straightforward as from structured data. However, we assume that the use of this flexible kind of documentation will remain a substantial part of a patient’s medical record, so that clinical information systems have to deal appropriately with this type of information description. On the other hand, there are efforts to achieve semantic interoperability between clinical application systems through information modelling concepts like HL7 FHIR or openEHR. Considering this, we propose an approach to transform unstructured documented information into openEHR archetypes. Furthermore, we aim to support the field of clinical text mining by recognizing and publishing the connections between openEHR archetypes and heterogeneous phrasings. We have evaluated our method by extracting the values to three openEHR archetypes from unstructured documents in English and German language.
Bereits zum dritten Mal in Folge nahm eine zehnköpfige Gruppe Studierender der Hochschule Hannover aus dem Vollzeit- sowie dem berufsbegleitenden Bachelor-Studiengang Informationsmanagement, in Begleitung zweier Dozentinnen, an der BOBCATSSS-Konferenz teil. Nachdem bisher ausschließlich auf der Hochschulwebseite und tagesaktuell im Blog über Erfahrungen und Erlebnisse während der drei BOBCATSSS-Exkursionen berichtet wurde, folgt hiermit nun ein zusammenhängender Beitrag über die diesjährige Konferenz vom 24. bis zum 26. Januar 2018 in Riga, Lettland. Die BOBCATSSS-Konferenz ist eine internationale Konferenz der Bibliotheks- und Informationswissenschaften. Im Gegensatz zu IFLA & Co wird sie fast ausschließlich von Studierenden wechselnder Universitäten in Europa ausgerichtet.
Der ständige Wandel der Gesellschaft hinsichtlich der Bedürfnisse und Arbeitsgewohnheiten, stellt eine Herausforderung dar, mit der sich auch Behördenbibliotheken auseinandersetzen müssen. Diese stetigen Veränderungen führen zu einem erhöhten Innovationsbedarf in diesen Bibliotheken. Die Arbeit setzt sich mit zwei möglichen nutzerorientierten Innovationsmethoden auseinander. Jene können dazu beitragen, dass die veränderten Bedürfnisse der Bibliotheksnutzer unmittelbar in Innovationsprojekte der Behördenbibliotheken mit einfließen. Im ersten Teil der Arbeit werden die theoretischen Grundlagen von Innovationen sowie der zwei Methoden, Open Innovation und Design Thinking, dargestellt. Open Innovation und Design Thinking werden darüber hinaus anhand von Praxisbeispielen aus Bibliotheken näher erläutert. Außerdem werden sowohl die Aufgaben als auch die allgemeinen Herausforderungen in Behördenbibliotheken dargestellt. Im zweiten Teil der Arbeit wird die durchgeführte empirische Untersuchung beschrieben, die einen Aufschluss über den aktuellen Stand von Innovationen in Behördenbibliotheken geben soll. Abschließend werden, anhand der theoretischen Grundlagen sowie der gewonnenen Erkenntnisse, Erfolgskriterien und Handlungsempfehlungen für die Durchführung von nutzerintegrierten Innovationsprojekten für Behördenbibliotheken gegeben.
Library of Congress Subject Headings (LCSH) are popular for indexing library records. We studied the possibility of assigning LCSH automatically by training classifiers for terms used frequently in a large collection of abstracts of the literature on hand and by extracting headings from those abstracts. The resulting classifiers reach an acceptable level of precision, but fail in terms of recall partly because we could only train classifiers for a small number of LCSH. Extraction, i.e., the matching of headings in the text, produces better recall but extremely low precision. We found that combining both methods leads to a significant improvement of recall and a slight improvement of F1 score with only a small decrease in precision.
Die allgemeine Digitalisierung und besonders die IT Branche in Hannover, stellen Arbeitgeber_innen und Arbeitnehmer_innen vor große Herausforderungen. Berufsbezeichnungen im IT Sektor zeichnen sich im Gegensatz zu klassischen Berufsfeldern nicht dadurch aus, dass sie vereinheitlicht sind. Unterschiedlichste Berufsbezeichnungen verlangen oftmals identische Kompetenzen. Die Kompetenzen und Fähigkeiten der Arbeitnehmer_innen stehen ebenso immer mehr im Fokus der Arbeitgeber_innen, wie die Bereitschaft der permanenten Weiterbildung.
Zielgebend der vorliegenden Abschlussarbeit ist eine Datenbasis für ein kompetenzbasiertes IT Tool zu liefern, welches den Anspruch hat, die bereits beschriebenen Herausforderungen zu analysieren und zu klassifizieren. Zunächst ist daher eine Klassifikation, der auf dem hannoverschen Jobmarkt gesuchten IT Kompetenzen, zu erstellen. Vorbereitend wird eine Marktanalyse angefertigt, die sowohl Jobsuchmaschinen auf ihre Kompetenzorientierung als auch IT Kompetenzklassifikationen untersucht. Die erstellte Klassifikation bildet anschließend die Grundlage für das Kompetenzmatching zwischen Klassifikation und den Kompetenzen, die hannoversche IT Studierende erlernen, um zu verdeutlichen, in welchen Kompetenzen Weiterbildungsbedarf besteht. Die entstandene Datenbasis wird in einer MySQL Datenbank präsentiert, um eine möglichst flexible Verwendung und Weiterentwicklung des Datenbestands zu ermöglichen.
Praktische Übungen anhand von Programmieraufgaben sind ein gängiger und zentraler Bestandteil der Programmierausbildung in der Informatik und verwandten Fächern. Die manuelle Korrektur von Lösungen zu Programmieraufgaben ist jedoch zeitaufwändig und nicht immer einfach. Gerade in Szenarien, die auf sogenanntes „formatives Assessment“ setzen, ist jedoch ein zeitnahes Feedback zumindest zu den wesentlichen Aspekten einer Lösung sehr wünschenswert. In diesem – aber auch in weiteren Szenarien – kann eine automatisierte Bewertung der Lösungen von Programmieraufgaben einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Lehre leisten. Darüber hinaus ermöglichen geeignete Systeme eine Darstellung des Lernfortschritts, halten Lernende durch regelmäßig bewertete Übungsaufgaben zur kontinuierlichen Mitarbeit an und unterstützen Lehrende durch einen Überblick über Lernfortschritte und Lernhürden einzelner Studierender und der gesamten Gruppe bei der Planung und Ausrichtung ihrer Lehre.
Dieses Buch richtet sich an Lehrende an Hochschulen, Schulen und anderen Ausbildungseinrichtungen, an Hochschuldidaktiker mit Bezug zur Programmierausbildung und an Informatiker, die mit der Entwicklung oder Integration von Systemen zur automatischen Programmbewertung beschäftigt sind. Die Ziele dieses Buches sind zum einen, Lehrenden die praktische Relevanz und Tauglichkeit automatisierter Programmbewertung aufzuzeigen und damit den Einsatz automatischer Programmbewertung durch die Darstellung erfolgreicher Ansätze zu fördern. Zum anderen soll dem Thema der automatisierten Programmbewertung ein größerer Bekanntheitsgrad in der Fachöffentlichkeit verschafft und Arbeitsergebnisse aus Forschungs- und Praxisprojekten einem größeren Anwenderkreis präsentiert werden.
Der Tagungsband der Teaching Trends 2018 bietet allen Leser*innen spannende Einblicke in Präsenzhochschulen, die in geschickten Szenarien verschiedene digitale Medien für den Kompetenzerwerb ihrer Studierenden nutzen. In einer breiten Sicht auf die Digitalisierung beschäftigen sich die Tagungsbeiträge mit neuen Lernformaten wie Blended Learning und Inverted Classroom, deren aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen in DSGVO und Urheberrecht und technischen Grundlagen, z.B. in Augmented / Virtual Reality oder Audience Response. Darüber hinaus jedoch kommen übergreifende Strategien und Entwicklungskonzepte zu Wort, die die Hochschule in eine digitale Zukunft führen. In allen Bereichen berichteten die Vortragenden sowohl direkt aus ihrer Lehrpraxis als auch aus der begleitenden Forschung. Zur Abrundung der Tagung haben die Herausgeber*innen das einleitende Streitgespräch zur Bedeutung der digitalen Transformation für Universitäten, die Podiumsdiskussion zu Herausforderungen, die sich daraus für das Studium ergeben, sowie eine Keynote zur Architektur von Lernräumen zu Papier gebracht.
Lemmatization is a central task in many NLP applications. Despite this importance, the number of (freely) available and easy to use tools for German is very limited. To fill this gap, we developed a simple lemmatizer that can be trained on any lemmatized corpus. For a full form word the tagger tries to find the sequence of morphemes that is most likely to generate that word. From this sequence of tags we can easily derive the stem, the lemma and the part of speech (PoS) of the word. We show (i) that the quality of this approach is comparable to state of the art methods and (ii) that we can improve the results of Part-of-Speech (PoS) tagging when we include the morphological analysis of each word.