@masterthesis{Graf2020,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Graf, Michael},
  title     = {Bedeutung von Telemetrie f{\"u}r den Software Development Life Cycle},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1751},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {III, 58 Seiten},
  year      = {2020},
  abstract  = {Die heutige Software-Entwicklung ist davon gepr{\"a}gt, dass Anwendungen immer komplexer und aufw{\"a}ndiger werden. Gleichzeitig steigen die Erwartungen der Kunden an die Qualit{\"a}t der Software. F{\"u}r die Software-Entwickler ist die Telemetrie zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Sie ist ein wesentlicher Baustein, um die Beobachbarkeit (� Observability� ) von Applikationen zu erh{\"o}hen und somit die Grundlage f{\"u}r eine bessere Qualit{\"a}t in der Software Entwicklung. Hierbei ist zu analysieren, welche Bedeutung die Telemetrie f{\"u}r den gesamten Software Development Life Cyle hat. Der aktuelle Stand der Software-Telemetrie wird am Beispiel des Projektes OpenTelemetry dargelegt. OpenTelemetry hat sich zum Ziel gesetzt, die universelle Plattform f{\"u}r den Austausch von Telemetriedaten zu werden. Die Ergebnisse des Projektes OpenTelemetry werden analysiert und bewertet.},
  subject      = {Softwareentwicklung},
  language  = {de}
}
@misc{Kombeiz2020,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Kombeiz, Alexander},
  title     = {Development and validation of a neural network for adaptive gait cycle detection from kinematic data},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1742},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {XIII, 63 Seiten},
  year      = {2020},
  abstract  = {(1) Background: Instrumented gait analysis is a tool for quantification of the different aspects of the locomotor system. Gait analysis technology has substantially evolved over the last decade and most modern systems provide real-time capability. The ability to calculate joint angles with low delays paves the way for new applications such as real-time movement feedback, like control of functional electrical stimulation in the rehabilitation of individuals with gait disorders. For any kind of therapeutic application, the timely determination of different gait phases such as stance or swing is crucial. Gait phases are usually estimated based on heuristics of joint angles or time points of certain gait events. Such heuristic approaches often do not work properly in people with gait disorders due to the greater variability of their pathological gait pattern. To improve the current state-ofthe- art, this thesis aims to introduce a data-driven approach for real-time determination of gait phases from kinematic variables based on long short-term memory recurrent neural networks (LSTM RNNs). (2) Methods: In this thesis, 56 measurements with gait data of 11 healthy subjects, 13 individuals with incomplete spinal cord injury and 10 stroke survivors with walking speeds ranging from 0.2 m s up to 1 m s were used to train the networks. Each measurement contained kinematic data from the corresponding subject walking on a treadmill for 90 seconds. Kinematic data was obtained by measuring the positions of reflective markers on body landmarks (Helen Hayes marker set) with a sample rate of 60Hz. For constructing a ground truth, gait data was annotated manually by three raters. Two approaches, direct regression of gait phases and estimation via detection of the gait events Initial Contact and Final Contact were implemented for evaluation of the performance of LSTM RNNs. For comparison of performance, the frequently cited coordinate- and velocity-based event detection approaches of Zeni et al. were used. All aspects of this thesis have been implemented within MATLAB Version 9.6 using the Deep Learning Toolbox. (3) Results: The mean time difference between events annotated by the three raters was -0.07 ± 20.17ms. Correlation coefficients of inter-rater and intra-rater reliability yielded mainly excellent or perfect results. For detection of gait events, the LSTM RNN algorithm covered 97.05\% of all events within a scope of 50ms. The overall mean time difference between detected events and ground truth was -11.62 ± 7.01ms. Temporal differences and deviations were consistently small over different walking speeds and gait pathologies. Mean time difference to the ground truth was 13.61 ± 17.88ms for the coordinate-based approach of Zeni et al. and 17.18 ± 15.67ms for the velocity-based approach. For estimation of gait phases, the gait phase was determined as a percentage. Mean squared error to the ground truth was 0.95 ± 0.55\% for the proposed algorithm using event detection and 1.50 ± 0.55\% for regression. For the approaches of Zeni et al., mean squared error was 2.04±1.23\% for the coordinate-based approach and 2.24±1.34\% for the velocity-based approach. Regarding mean absolute error to the ground truth, the proposed algorithm achieved a mean absolute error of 1.95±1.10\% using event detection and one of 7.25 ± 1.45\% using regression. Mean absolute error for the coordinate-based approach of Zeni et al. was 4.08±2.51\% and 4.50±2.73\% for the velocity-based approach. (4) Conclusion: The newly introduced LSTM RNN algorithm offers a high recognition rate of gait events with a small delay. Its performance outperforms several state-of-theart gait event detection methods while offering the possibility for real-time processing and high generalization of trained gait patterns. Additionally, the proposed algorithm is easy to integrate into existing applications and contains parameters that self-adapt to individuals' gait behavior to further improve performance. In respect to gait phase estimation, the performance of the proposed algorithm using event detection is in line with current wearable state-of-the-art methods. Compared with conventional methods, performance of direct regression of gait phases is only moderate. Given the results, LSTM RNNs demonstrate feasibility regarding event detection and are applicable for many clinical and research applications. They may be not suitable for the estimation of gait phases via regression. For LSTM RNNs, it can be assumed, that with a more optimal configuration of the networks, a much higher performance is achieved.},
  subject      = {Neuronales Netz},
  language  = {en}
}
@masterthesis{Schmidt2019,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Schmidt, Dominic},
  title     = {Erstellung einer Education App im Fach Mathematik f{\"u}r die strukturierte und inhaltliche Zusammenfassung der schulischen Themen am Beispiel der 8. Klasse Realschule},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1716},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {41 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {Auf dem Markt der Android Applikationen gibt es ein breites Spektrum an Lernanwendungen. Allerdings exisitiert ein Mangel an gut strukturierten inhaltlichen Zusammenfassungen der schulischen Themen, gerade im Fach Mathematik. Mein Ziel der Bachelorarbeit ist, eine Education App zu entwickeln, diese im realen Betrieb zu testen und somit einen L{\"o}sungsansatz f{\"u}r den Mangel an solchen Apps zu erhalten. Ich werde am Beispiel der 8. Klasse Realschule im Fach Mathematik eine thematische Zusammenfassung erzeugen und als App umsetzen. Mathematische Grundlage hierf{\"u}r bildet das Schulbuch Schnittpunkt 8 des Klettverlages (Differenzierende Ausgabe, 2015). Bugfixing und Evaluierung verl{\"a}uft Hand in Hand, um am Ende des Entwicklungsprozesses eine voll funktionsf{\"a}hige, getestete App zu bekommen. Mit Hilfe eines Fragebogens wird dabei direkt auf die Zielgruppe eingegangen. Die App wird im Anschluss des Entwicklungsprozesses nach dem Open- Closed Prinzip fungieren. Ist also f{\"u}r Erweiterungen offen. Diese Funktion erreiche ich durch genau definierte Schnittstellen. Es wird m{\"o}glich sein, neue Klassen ebenso wie Schularten hinzuzuf{\"u}gen. Als Entwicklungsumgebung dient mir IntelliJ, als Testger{\"a}t ein Samsung Smartphone. Die App wird den Namen MaTHive Spectre tragen, um direkt auf das Potential aufmerksam zu machen und einen einpr{\"a}gsamen Namen zu erhalten.},
  subject      = {Applikation},
  language  = {de}
}
@misc{Hannss2019,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Hannß, Sebastian},
  title     = {Softwarebasierte Planung von patientenindividuellen S{\"a}geschnittschablonen f{\"u}r die tumorbedingte Unterkieferrekonstruktion},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1704},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {IX, 108 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {Ein Tumor ist eine {\"o}rtlich umschriebene Zunahme des Gewebevolumens, im engeren Sinn eine gewebliche Neubildung, ein Geschw{\"u}r in Form eines enthemmten und irreversiblen {\"U}berschusswachstums von k{\"o}rpereigenem Gewebe [33]. ,,In Europa sind 3-5\% [...] aller malignen Tumoren des Menschen Tumoren der Mundh{\"o}hle, davon stellen die Plattenepithelkarzinome mit 95\% den gr{\"o}ßten Anteil." [28]. Nur 25-40\% der Patienten mit Lymphknotenmetastasierung erreichen die 5-Jahres-{\"U}berlebensrate im Gegensatz zu ca. 90\% der Patienten ohne Metastatisierung [29]. Oft werden diese Tumore sp{\"a}t erkannt und m{\"u}ssen deshalb durch eine Operation entfernt werden. Das Plattenepithelkarzinom kann den Kiefer infiltrieren, die notwendige Resektion des Tumors kann zu einer Verschlechterung der {\"A}sthetik, zum Verlust der Kaufunktionalit{\"a}t und der Sprechfunktionalit{\"a}t f{\"u}hren. Im Universit{\"a}tsklinikum Heidelberg (UKHD) werden verschiedene Verfahren zur Rekonstruktion angewandt, wie die Rekonstruktion mithilfe der k{\"o}rpereigenen Fibula(dt.Wadenbein), deren Schaft daf{\"u}r entnommen wird. Aus diesem Schaft werden Segmente ges{\"a}gt, mit welchen dann der urspr{\"u}ngliche Verlauf der Mandibula (dt. Unterkiefer), in dem resezierten Bereich, rekonstruiert wird. Die Rekonstruktion erfolgt mit einer speziellen Platte auf welcher die Fibulasegmente befestigt werden. Diese Platte wird anschließend am Restunterkiefer fixiert. Die Schwierigkeit besteht in der Nachbildung des Unterkieferverlaufs und der Erhaltung des Kiefergelenks. Bei dieser Operation muss die Isch{\"a}miezeit, die Zeit, welche ein Organ ohne Blutversorgung schadlos {\"u}berstehen kann, ber{\"u}cksichtigt werden. Ohne eine genaue Schnittf{\"u}hrung ist die Wahrscheinlichkeit gr{\"o}ßer, dass die ges{\"a}gten Segmente nachbearbeitet werden m{\"u}ssen, was wiederum ein zeitliches Problem ist. Deshalb wird Rekonstruktion mit Cutting-Guides (dt. S{\"a}geschnittschablone) unterst{\"u}tzt. Diese Guides werden nach der Planung der Operation angefertigt. Sie werden in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie (MKG) des UKHD von einem Zahntechniker hergestellt. Alternativ gibt es industrielle Dienstleister, die diese Guides herstellen k{\"o}nnen. Diese sind jedoch wesentlich teurer als die in der MKG etablierte L{\"o}sung.},
  subject      = {Tumor},
  language  = {de}
}
@misc{Ostapchuk2019,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Ostapchuk, Vitaliy},
  title     = {Implementation of an interactive pattern mining framework on electronic health record datasets},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1693},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {VIII, 65 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {Large collections of electronic patient records contain a broad range of clinical information highly relevant for data analysis. However, they are maintained primarily for patient administration, and automated methods are required to extract valuable knowledge for predictive, preventive, personalized and participatory medicine. Sequential pattern mining is a fundamental task in data mining which can be used to find statistically relevant, non-trivial temporal dependencies of events such as disease comorbidities. This works objective is to use this mining technique to identify disease associations based on ICD-9-CM codes data of the entire Taiwanese population obtained from Taiwan's National Health Insurance Research Database. This thesis reports the development and implementation of the Disease Pattern Miner - a pattern mining framework in a medical domain. The framework was designed as a Web application which can be used to run several state-of-the-art sequence mining algorithms on electronic health records, collect and filter the results to reduce the number of patterns to a meaningful size, and visualize the disease associations as an interactive model in a specific population group. This may be crucial to discover new disease associations and offer novel insights to explain disease pathogenesis. A structured evaluation of the data and models are required before medical data-scientist may use this application as a tool for further research to get a better understanding of disease comorbidities.},
  subject      = {Krankenunterlagen},
  language  = {en}
}
@misc{Haist2018,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Haist, Alessandro},
  title     = {Datei{\"u}bertragung mittels digital modulierter Hochfrequenzsignale: Messung und Bewertung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1674},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {IV, 130 Seiten},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die meisten Internetzugriffe erfolgen heute {\"u}ber das Smartphone. W{\"a}hrend vor dem Jahr 2010 {\"u}berwiegend der PC daf{\"u}r verwendet wurde, nutzten 2016 81\% aller Internet-User ein Mobiltelefon f{\"u}r den Online-Zugang [1]. Die digitale Modulation von HF-Signalen ist dabei immer von Bedeutung, unabh{\"a}ngig ob WLAN oder ein Mobilfunkstandard, wie LTE angewandt wird. Die Weiterentwicklung drahtloser Kommunikationstechnik f{\"u}r das Internet erscheint als interessante Alternative zur leitungsbasierten Anbindung an das Breitbandnetz. Der Ausbau mit Glasfaserkabeln ist kostenintensiv, zeitaufwendig und bei der Versorgung abgelegener Orte f{\"u}r den Provider unrentabel. Aus technischer Sicht k{\"o}nnen drahtlose Anbindungen sogar zu einer Verringerung zeitlicher Verz{\"o}gerungen f{\"u}hren. Die Ausbreitungsgeschwindigkeit elektromagnetischer Wellen ist in Luft h{\"o}her als in Kupfer oder Glas [2]. Das Mobilfunknetz ist allerdings nicht zur fl{\"a}chendeckenden Internetversorgung von PCs vorgesehen. Alle Online-Zugriffe durch Mobilfunk in einem bestimmten Gebiet erfolgen {\"u}ber die selbe Funkzelle einer Basisstation. Bei gleichzeitiger Benutzung durch viele Teilnehmer, reduziert sich die Datenrate merklich. Einige Mobilfunkbetreiber verbieten rechtlich die ausschließliche Nutzung des Mobilfunk-Internets f{\"u}r PCs [3]. Die Zugangskosten f{\"u}r den Verbraucher sind deutlich teurer als bei DSL. Zudem existieren kaum Tarife f{\"u}r unbegrenzten Zugang. Genauso wie beim Leitungsnetz sind lokale Schwankungen der Internetgeschwindigkeit vorhanden. W{\"a}hrend beim Kabelzugang die Geschwindigkeit vorherbestimmt werden kann, ist sie beim Mobilfunk individuell auszutesten. Notebooks und Desktop-PCs besitzen in der Regel keine Empfangseinrichtung f{\"u}r Mobilfunk. LTE-Router {\"u}bersetzten das Protokoll in den WLAN-Standard. Diese Umwandlung erfolgt durch separate Ger{\"a}te oder als integrierte Funktion in einem Smartphone (Hotspot). Einige dieser Router bieten auch einen Kabelzugang zum PC, um die Verluste der WLAN-Verbindung zu vermeiden. Sie werden h{\"a}ufig in Form von USB-Sticks angeboten. Die private Nutzung des Mobilfunk-Internets f{\"u}r PCs ist also mit Einschr{\"a}nkungen verbunden. F{\"u}r Unternehmen ist dies meist nicht hinnehmbar. Die geschilderten Hindernisse bedeuten allerdings nicht, dass das Internet grunds{\"a}tzlich leitungsgebunden vermittelt wird und in drahtlose Online-Technologien zuk{\"u}nftig keine Investitionen fließen. Die Richtfunkanbindung von Basisstationen erfolgt, wenn sich das Verlegen von Leitungen nicht lohnt (Abbildung 1). Die Umwandlung im Großen {\"a}hnelt dem Prinzip der privaten Hotspots. Eine Richtfunkantenne empf{\"a}ngt die geb{\"u}ndelte elektromagnetische Energie. Nach der Umwandlung senden mehrere Sektorantennen mit Rundstrahlcharakteristik die Wellen in das Umfeld des Masts. Außerdem ist die weitere {\"U}bertragung nach einer Richtfunkstrecke durch ein Kabel m{\"o}glich. Dementsprechend kann das Internet {\"u}ber Richtfunkabschnitte zum Verbraucher gelangen, auch wenn es schließlich beim Router {\"u}ber ein Kabel ankommt.},
  subject      = {Daten{\"u}bertragung},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Schmidt2019,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Schmidt, Carina},
  title     = {Prediction of the influenza virus propagation by using different epidemiological and machine learning models},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1660},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {VIII, 49 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {In this bachelor thesis, different models for predicting the influenza virus are examined in more detail. The focus is on epidemiological compartmental models, as well as on different Machine Learning approaches. In particular, the basics chapter presents the SIR model and its various extensions. Furthermore, Deep Learning and Social Network approaches are investigated and the applied methods of a selected article are analysed in more detail. The practical part of this work consists in the implementation of a Multiple Linear Regression model and an Artificial Neural Network. For the development of both models the programming language Python was chosen using the Deep Learning Framework Keras. Tests were performed with real data from the R{\´e}seau Sentinelles, a French organisation for monitoring national health. The results of the tests show that the Neural Network is able to make better predictions than the Multiple Linear Regression model. The discussion shows ideas for improving influenza prediction including the establishment of a worldwide collaboration between the surveillance centres as well as the consolidation of historical data with real-time social media data. Therefore, this work consists of a state-of-the art of models regarding the spread of influenza virus, the development and comparison of several models programmed in Python, evaluated on real data.},
  subject      = {Grippe},
  language  = {en}
}
@masterthesis{Eichner2019,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Eichner, Tanja},
  title     = {Generative adversarial networks for automated hippocampus segmentation : development of an artificial neural network and integration in a generative adversarial network scheme to improve the segmentation of the hippocampus and its substructures},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1653},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {VIII, 45 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {Alzheimer's Disease affects millions of people worldwide, but till today, the gold standard for definitive diagnosis of this disease is a biopsy. Nevertheless, with the progress of the disease, a volume loss in the Hippocampus can be observed. Therefore, good segmentation methods are crucial to facilitate quantification of this loss. The focus of this work is on the development of a Machine Learning algorithm, more precisely a Generative Adversarial Network, for the automated segmentation of the human Hippocampus and its substructures in Magnetic Resonance Images. In particular, the task is to determine if the integration of a pre-trained network that generates segmentations into a Generative Adversarial Network scheme can improve generated segmentations. In this context, a segmentation network in form of a U-net corresponds to the generator. The discriminator is developed separately and merged in a second step with the generator for combined training. With a literature review regarding the automated segmentation of the Hippocampus, current methods in this field and their medical and technological basics were identified. The datasets were preprocessed to make them suitable for the use in a neural network. In the training process, the generator was trained first until convergence. Then, the Generative Adversarial Network including the pre-trained generator was trained. The outcomes were evaluated via cross-validation in two different datasets (Kulaga-Yoskovitz and Winterburn). The Generative Adversarial Network scheme was tested regarding different architectural and training aspects, including the usage of skip-connections and a combined loss function. The best results were achieved in the Kulaga-Yoskovitz dataset with a Dice coefficient of 90.84 \% after the combined training of generator and discriminator with a joined loss function. This improves the current state of the art method in the same task and dataset with a Dice index of 88.79 \% by Romero [Rom17]. Except of two cases in the Winterburn dataset, the proposed combined method could always improve the Dice results after the training of only the generator, even though only by a small amount.},
  subject      = {Neuronales Netz},
  language  = {en}
}
@misc{Lueoend2019,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {L{\"u}{\"o}nd, Matthias},
  title     = {Virtuelle und reale Objekte als nat{\"u}rliche Bewegungsgrenzen in der Virtual Reality Exposure Therapy},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1642},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {79 Seiten},
  year      = {2019},
  abstract  = {Zur Behandlung von Angstst{\"o}rungen - welche mit zu den h{\"a}ufigsten psychischen Erkrankungen in Deutschland geh{\"o}ren - bietet die klassische Expositionstherapie gute Erfolgsaussichten [1]. In den letzten Jahren entwickelte sich die Virtual Reality Exposure Therapy (VRET), welche eine interessante Alternative darstellt. Eine Studie zeigte 2013 die Effektivit{\"a}t einer VRET [2]. Problematisch ist allerdings die Lokomotion in psychotherapeutischen Praxen mit geringem Raumangebot. G{\"a}ngige Sicherheitssysteme zur Kollisionsvermeidung wie Lighthouse's Chaperone [3] [4] oder Occulus Guardian [5] zeigen bei Ann{\"a}herung an die Grenzen des sicheren Bereiches eine auff{\"a}llige optische Warnung an. Dies kann jedoch bei den Benutzern zu unerw{\"u}nschten Pr{\"a}senzeinbr{\"u}chen (breaks in presence) f{\"u}hren. Simeone et al. [6] konnten nachweisen, dass in einer virtuellen Umgebung rein virtuelle Gegenst{\"a}nde oder W{\"a}nde von den Benutzern als real wahrgenommen und umgangen werden. Dieser Effekt liess sich durch zus{\"a}tzliche reale Gegenst{\"a}nde im Raum noch verst{\"a}rken. In dieser Masterarbeit wurde untersucht, ob sich die Ergebnisse von Simeone et al. [6] auch auf die Anwendung der VRET {\"u}bertragen lassen. Dazu wurde eine Studie mit 2 Gruppen zu je 12 Probanden durchgef{\"u}hrt. Alle hielten 2 Vortr{\"a}ge in einer virtuellen Umgebung, je einen Vortrag mit Avatar und einen ohne. W{\"a}hrend eine Gruppe sich in einer virtuellen Umgebung mit ausschliesslich virtuellen Objekten bewegte, waren in der anderen Gruppe zus{\"a}tzlich reale Gegenst{\"a}nde vorhanden. In der vorliegenden Masterarbeit konnte gezeigt werden, dass die Ergebnisse von Simeone et al. [6] auch f{\"u}r VRET Anwendungen g{\"u}ltig sind. Virtuelle Objekte werden auch von Patienten eines VRET Systems als Begrenzungen akzeptiert. Zudem lassen sich physische Objekte in die virtuelle Umgebung integrieren, ohne dass es zu Kollisionen mit den Benutzern kommt oder die Benutzer eine erh{\"o}hte Angst vor Kollisionen haben. Obwohl das Vorhandensein eines Avatars in der durchgef{\"u}hrten Studie keinen Einfluss auf die Ergebnisse hatte, w{\"u}nschen sich die Benutzer einen Avatar in der VR. Der sichere Aufenthaltsbereich kann also bereits in der virtuellen Umgebung durch virtuelle Objekte abgegrenzt werden, wodurch - zugunsten der Vermeidung von Pr{\"a}senzeinbr{\"u}chen - auf ein System wie Lighthouse`s Chaperone [3] [4] verzichtet werden kann. Ausserdem m{\"u}ssen reale Gegenst{\"a}nde nicht aus dem Bewegungsbereich der Benutzer ausgeschlossen werden, sondern lassen sich in die virtuelle Umgebung integrieren. Dies stellt eine praktikable M{\"o}glichkeit dar, den f{\"u}r VRET nutzbaren Raum in psychotherapeutischen Einrichtungen zu optimieren. Somit stellt die VRET eine echte Alternative zur klassischen Expositionstherapie dar.},
  subject      = {Angstst{\"o}rung},
  language  = {de}
}
@misc{Stein2018,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Stein, Tobias},
  title     = {Efficient web-based review for automatic segmentation results of volumetric DICOM images},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1630},
  school      = {Hochschule Heilbronn},
  pages     = {77 Seiten},
  year      = {2018},
  abstract  = {Medical imaging produces many images every day in clinical routine. Keeping up with the daily image analysis task and this vast amount of data is quite a challenge for radiologists. However, these analysis tasks can be automated with well-proven automatic segmentation methods. Segmentation reviewing of an expert is necessary because learningbased automatic segmentation methods may not perform well on exceptional image data. Creating valid segmentations by reviewing them also improve the learning-based methods. Combining established standards with modern technologies creates a flexible environment to efficiently evaluate multiple segmentation algorithm outputs based on different metrics and visualizations and report these analysis results back to a clinical system environment. The presented software system can inspect such quantitative results in a fast and intuitive way, potentially improving the daily repetitive segmentation review and rework of a research radiologist. The presented system is designed to be integrated into a virtual distributed computing environment with other systems and analysis methods. Critical factors for this particular environment are the handling of many patient data and routine automated analysis with state of the art technology. First experiments show that the time to review automatic segmentation results can be roughly divided in half while the confidence of the radiologist is enhanced. The system is also able to highlight individual slices which are essential for the expert's review decision. For this highlighting, different metric scores are compared and evaluated.},
  subject      = {Bildgebung},
  language  = {en}
}