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In bimodal cochlear implant (CI) / hearing aid (HA) users a constant interaural time delay in the order of several milliseconds occurs due to differences in signal processing of the devices. For MED-EL CI systems in combination with different HA types, we have quantified the respective device delay mismatch (Zirn et al. 2015). In the current study, we investigate the effect of the device delay mismatch in simulated and actual bimodal listeners on sound localization accuracy.
To deal with the device delay mismatch in actual bimodal listeners we delayed the CI stimulation according to the measured HA processing delay and two other values. With all delay values highly significant improvements of the rms error in the localization task were observed compared to the test without the delay. The results help to narrow down the optimal patient-specific delay value.
Zeitliche Anpassung führt zu verbesserter Schalllokalisation bei bimodal versorgten CI-/HG-Trägern
(2021)
Bei bimodal versorgten Cochlea-Implantaten (CI) / Hörgerät (HG)-Trägern entsteht durch die unterschiedliche Signalverarbeitung der Geräte eine konstante interaurale Zeitverzögerung in der Größenordnung von mehreren Millisekunden. Für MED-EL CI-Systeme in Kombination mit verschiedenen HG-Typen haben wir den jeweiligen Device-Delay-Mismatch quantifiziert. In der aktuellen Studie untersuchen wir den Einfluss der Device-Delay-Mismatch bei simulierten und tatsächlichen bimodalen Hörern auf die Genauigkeit der Schalllokalisation.
Um den Device-Delay-Mismatch bei bimodal versorgten Patienten zu verringern, haben wir die CI-Stimulation um die gemessene HG-Signallaufzeit und zwei weitere Werte verzögert. Nach einer Angewöhnungsphase war der effektive Winkelfehler bei Verzögerung um die HG-Signallaufzeit hochsignifikant reduziert im Vergleich zu der Testkondition ohne CI-Verzögerung (mittlere Verbesserung: 11 % ; p < .01, Wilcoxon Signed Rank Test). Aber auch mit den beiden weiteren Verzögerungswerten wurden Verbesserungen erreicht. Anhand der Ergebnisse lässt sich der optimale patientenspezifische Verzögerungswert näher eingrenzen.
Emerging applications in soft robotics, wearables, smart consumer products or IoT-devices benefit from soft materials, flexible substrates in conjunction with electronic functionality. Due to high production costs and conformity restrictions, rigid silicon technologies do not meet application requirements in these new domains. However, whenever signal processing becomes too comprehensive, silicon technology must be used for the high-performance computing unit. At the same time, designing everything in flexible or printed electronics using conventional digital logic is not feasible yet due to the limitations of printed technologies in terms of performance, power and integration density. We propose to rather use the strengths of neuromorphic computing architectures consisting in their homogeneous topologies, few building blocks and analog signal processing to be mapped to an inkjet-printed hardware architecture. It has remained a challenge to demonstrate non-linear elements besides weighted aggregation. We demonstrate in this work printed hardware building blocks such as inverter-based comprehensive weight representation and resistive crossbars as well as printed transistor-based activation functions. In addition, we present a learning algorithm developed to train the proposed printed NCS architecture based on specific requirements and constraints of the technology.
Printed electronics (PE) offers flexible, extremely low-cost, and on-demand hardware due to its additive manufacturing process, enabling emerging ultra-low-cost applications, including machine learning applications. However, large feature sizes in PE limit the complexity of a machine learning classifier (e.g., a neural network (NN)) in PE. Stochastic computing Neural Networks (SC-NNs) can reduce area in silicon technologies, but still require complex designs due to unique implementation tradeoffs in PE. In this paper, we propose a printed mixed-signal system, which substitutes complex and power-hungry conventional stochastic computing (SC) components by printed analog designs. The printed mixed-signal SC consumes only 35% of power consumption and requires only 25% of area compared to a conventional 4-bit NN implementation. We also show that the proposed mixed-signal SC-NN provides good accuracy for popular neural network classification problems. We consider this work as an important step towards the realization of printed SC-NN hardware for near-sensor-processing.
Dementia is a clinical diagnosis reflecting many possible underlying pathologies, for example, vascular dementia and neurodegenerative disorders such as frontotemporal dementia, Lewy body-type disorder or Alzheimer’s disease (AD). The breakthrough of 99mtechnetium-labelled perfusion tracers in the 1990s resulted in many SPECT studies of flow changes in AD. In the first decade of 2000, the role of perfusion SPECT was shifted from diagnosis towards differential diagnosis, parallel to the growing attention for diagnosing early stages of dementia. Previously a diagnosis based largely on a process of exclusion, new guidelines have emerged increasingly employing positive criteria to establish the diagnosis, including neuroimaging biomarkers. Nowadays, FDG PET has largely limited the role of perfusion SPECT, although it is still considered a valuable and cost-effective alternative when PET is not available.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer E-Learning Anwendung zum Peer-to-Peer Algorithmus Content Addressable Network (CAN). Ein CAN ist eine verteilte Hashtabelle zur dezentralen Verwaltung von Daten in Form von Schlüssel-Wert Paaren. Zweck der Anwendung ist eine didaktisch sinnvolle Aufbereitung und Darstellung der grundlegenden Abläufe im CAN. Die Anwendung simuliert ein CAN und bietet ein grafisches Interface zur Interaktion. Die Anwendung soll unterstützend im Rahmen des Moduls Advanced Networking im Informatik Master an der Hochschule Offenburg eingesetzt werden.
The Go programming language is an increasingly popular language but some of its features lack a formal investigation. This article explains Go's resolution mechanism for overloaded methods and its support for structural subtyping by means of translation from Featherweight Go to a simple target language. The translation employs a form of dictionary passing known from type classes in Haskell and preserves the dynamic behavior of Featherweight Go programs.
Implementierung und Automatisierung von Performance-Tests aus den Erkenntnissen von Last-Tests
(2021)
Die Website des bayerischen Fußball-Verbandes hatte anfangs Performance Probleme, weshalb es zu Abstürzen der Seite kam. Um das Problem zu lösen wurden Last-Tests eingeführt. Diese können allerdings nicht immer ausgeführt werden, weshalb ein Performance-Test erstellt werden soll. In dieser Arbeit wird das Verhalten von Webservern unter Last analysiert, um einen Performance-Test zu entwickeln.
Um das Verhalten beurteilen zu können, wurden auf einem lokalen Computer Last-Tests ausgeführt und analysiert. Dabei fiel auf, dass die Steigung der Response Time nicht linear ansteigt im Vergleich zu den virtuellen Usern. Die Funktion steigt ab einem gewissen Punkt stark und nähert sich einer Asymptote an. Dieser Punkt ist durch eine Formel berechenbar.
Aus diesen Ergebnissen wurde eine Berechnungsformel entwickelt, die anhand von Messungen die Performance einer Website berechnen kann. Die Formel wurde in ein Testskript integriert, das die Website Ressourcen automatisch scannt und die Messungen ausführt. Der erstellte Test wird zum Schluss ausgeführt und teilweise automatisiert.
Das hier vorgestellte System verbindet das neue Konzept der Peer-to-Peer-Navigation mit dem Einsatz von Augmented Reality zur Unterstützung von bettseitig durchgeführten externen Ventrikeldrainagen. Das sehr kompakte und genaue Gesamtsystem beinhaltet einen Patiententracker mit integrierter Kamera, eine Augmented-Reality-Brille mit Kamera und eine Punktionsnadel bzw. einen Pointer mit zwei Trackern, mit dessen Hilfe die Anatomie des Patienten aufgenommen wird. Die exakte Position und Richtung der Punktionsnadel wird unter Zuhilfenahme der aufgenommenen Landmarken berechnet und über die Augmented-Reality-Brille für den Chirurgen sichtbar auf dem Patienten dargestellt. Die Methode zur Kalibrierung der statischen Transformationen zwischen Patiententracker und daran befestigter Kamera beziehungsweise zwischen den Trackern der Punktionsnadel sind für die Genauigkeit sehr wichtig und werden hier vorgestellt. Das Gesamtsystem konnte in vitro erfolgreich getestet werden und bestätigt den Nutzen eines Peer-to-Peer-Navigationssystems.