Force fields of 3d objects are used for different purposes in computer graphics as skeletonization and collision detection. In this paper we present a novel method to approximate the force field of a discrete 3d object in linear time. Similar to the distance transformation we define a rule that describe how the forces associated with boundary points are propagated into the interior of the object. The result of this propagation depends on the order in which the points of the object are processed. Therefore we analyze how to obtain an order-invariant approximation formula. For a chosen iteration order (i, j, k) the set of boundary points that influence the force of a particular point p of the object can be described by a spatial region Rijk. The geometries of these regions are characterized both for the Cartesian and the body-centered cubic grid (bcc grid). We show that in the case of the bcc grid these regions can be combined in such a way that E3 is uniformly covered which basically means that each boundary point is contained in the same number of regions. Based on the covering an approximation formula for the force field is proposed that has linear complexity and gives good results for standard objects. We also show that such a uniform covering can not be built from the regions of influence of the Cartesian grid. With our method it becomes possible to use features of the force field for a fast and topology preserving skeletonization. We use a thinning strategy on the bcc grid to compute the skeleton and ensure that critical points of the force field are not removed. This leads to improved skeletons with respect to the properties of centeredness and rotational invariance.

Die vorliegende Dissertation umfasst zwei Originalarbeiten zu prognoserelevanten Faktoren von Patienten mit Kopf-Hals-Karzinomen. Zum Einen konnte im Bereich der patientenrelevanten Faktoren gezeigt werden, dass die automatisierte Erfassung und Bewertung von Komorbiditätsdaten nach Zusammenführung unterschiedlich strukturierter Datenbanken möglich ist. Die Ausgabe von extrahierten ICD-10-Codes in Form eines Komorbiditätsindexes (Charlson Score) und Visualisierung mittels Piktogramm bietet dem Behandler einen automatisch generierten strukturierten Überblick inklusive Interpretation und Bewertung der prognostischen Relevanz vorhandener Informationen zur Komorbidität. Damit kann die ärztliche Komorbiditätsanamnese ohne Mehraufwand unterstützt sowie zur evidenzbasierten Entscheidungsfindung im Tumorboard beitragen werden. Voraussetzung ist eine durchgehend hohe Kodierqualität zuvor gesicherter Diagnosen, welche in unserer Klinik gegeben ist, sowie die Beachtung der geltenden Datenschutzregelungen. Andererseits ist es auch möglich, für die Therapie relevante, noch ausstehende Fragestellungen zu identifizieren, um im Kontext der therapeutischen Optionen die erforderliche Freiheit von bspw. Leber- oder Nierenfunktionsstörung sicherzustellen. Mit der Publikation der Ergebnisse in der Fachzeitschrift Laryngo-Rhino-Otologie konnten wir einen Beitrag zur Nutzbarmachung bereits vorhandener Ressourcen durch informationstechnologische Methoden im klinischen Alltag leisten. Weiterhin widmet sich diese Dissertation dem Zusammenwirken der tumorspezifischen Faktoren ECE (extrakapsuläre Ausbreitung von Lymphknotenmetastasen) und dem HPV16-DNA-Status bei Patienten mit chirurgisch therapierten p16-positiven Oropharynxkarzinomen. In dem untersuchten Kollektiv bestehend aus 92 Patienten mit p16-positiven OPSCC sind ECE und HPV16-DNA-Status unabhängige Prädiktoren für das Überleben. Auch bei Betrachtung des kombinierten p16/HPV16-DNA-Status wird das Überleben durch ECE+ negativ beeinflusst. Die Nichtbeachtung dieser Faktoren in der aktuell gültigen TNM-Klassifikation bedingt die unzureichende Abbildung des Überlebens unserer Patientenkohorte nach Tumorstadium und bietet Raum für mögliche Verbesserungen.:Abkürzungsverzeichnis Abbildungen und Tabellen Einleitung Tumore im Kopf-Hals-Bereich Prognose von HNSCC Karzinogenese Staging von HNSCC HPV-assoziierte HNSCC Tabak- und Alkoholkonsum Extrakapsuläre Ausbreitung von Lymphknotenmetastasen Komorbidität bei HNSCC Charlson Score Rationale dieser Arbeit Publikationen Zusammenfassung Literatur Anlagen Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit Erklärung zum Eigenanteil an den Publikationen Bestätigung der Koautoren zur Erklärung des Eigenanteils an den Publikationen Lebenslauf Auflistung der Veröffentlichungen Publikationen Poster und Kongressbeiträge Danksagung

Diese Arbeit behandelt maschinelles Lernen und führt dabei von theoretischen Überlegungen zu Implementierungen, sowie deren Vergleich mit typischen Verfahren aus der Praxis. Nach einer kurzen Einführung in das Thema maschinelles Lernen wird der Hauptaugenmerk auf die binäre Klassifikation gelenkt. Dabei werden aufbauend auf der Wahrscheinlichkeitstheorie wichtige Begriffe wie Regressionsfunktion, Klassifikator, Bayes’scher Klassifikator, Risiko und zusätzliches Risiko eingeführt und auf deren Wechselwirkungen eingegangen. Das Ziel ist dann bei unbekannter Verteilung, anhand eines durch diese Verteilung entstanden Beobachtungsdatensatzes, einen Klassifikator zu finden, der das zusätzliche Risiko minimiert. Da die Verteilung unbekannt ist, kann man das zusätzliche Risiko nicht direkt berechnen und versucht es durch Aufspaltung in Schätz- und Näherungsfehler nach oben abzuschätzen. Das führt zur VC Dimension und einem Objekt, welches als Modulus bezeichnet wird. Unter gewissen Zusatzannahmen an die Verteilung, wie Randbedingungen und Zugehörigkeit zu einer Approximationsklasse, lässt sich dann die Abschätzung der Fehler bewerkstelligen. Jedoch sind die Parameter in diesen Bedingungen nicht bekannt und es stellt sich die Frage, wie man trotzdem eine möglichst günstige Abschätzung erhält. Das führt zu einer speziellen Modellwahl, die für den ausgewählten Klassifikator eine ebenso gute Schranke liefert, wie wenn man die Wahl unter Kenntnis der unbekannten Parameter treffen würde. Dieses Wissen wird dann auf dyadische Bäume und deren Partitionierungen angewendet. Darauf aufbauend wird ein Baumalgorithmus implementiert, der diese Modellauswahl benutzt und zusätzlich ein Vergleichsalgorithmus der ebenfalls dyadische Bäume gebraucht. Anschließend folgt eine Einführung in typische praxisrelevante Methoden zur Klassifizierung und der Vergleich mit den implementierten Verfahren mittels der Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen R. Dabei liefern meist mehrere der gewöhnlicherweise verwendeten Verfahren sehr gute Ergebnisse. Außerdem zeigt sich, dass die dyadischen Bäume für niedrigdimensionale Probleme gute Ergebnisse erzielen und für hochdimensionale Problemstellungen sehr rechenintensiv und damit zeitintensiv werden. Insgesamt liefert die Diplomarbeit damit einen praxisnahen und theoretisch fundierten Einstieg in das Thema des maschinellen Lernens mit anwendungsorientierten Beispielen in der Programmiersprache R.

Die Anzahl von Frameworks zur Erstellung von Web-basierten Anwendungen im Umfeld von Java und J2EE ist inzwischen kaum noch zu überschauen. Regelmäßig kommen neue Frameworks hinzu. Dabei unterscheiden sich diese Frameworks nicht nur auf Ebene von Detaileigenschaften, technischen Qualitäten oder Anwendungsschwerpunkten – es werden auch äußerst unterschiedliche Grundkonzepte verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, aufbauend auf diesen unterschiedlichen Grundkonzepten, eine Klassifikation zu entwickeln, in welche sich jedes beliebige Web-Framework einordnen lässt. Danach werden die wichtigsten Frameworks aus dem Open-Source-Bereich vorgestellt und in die zuvor entwickelte Klassifikation eingeordnet. Im anschließenden praktischen Teil wird eine kleine Web-Anwendung prototypisch mit Hilfe ausgewählter Vertreter verschiedener Klassifikationskategorien implementiert, um diese zu vergleichen und zu bewerten. Ziel ist es, Auswahlrichtlinien für die verschiedenen Kategorien von Web-Frameworks abzuleiten und so die Framework-Auswahl zu unterstützen.

In den letzten Jahren entwickelte sich Umweltschutz und die damit verbundene Umwelt-wirtschaft in Deutschland zu einem wesentlichen Wirtschaftsfaktor. Die Unternehmen dieses Sektors stellen verschiedene Güter und Dienstleistungen bereit. Im Jahr 2008 erzielte die Produktion von Umweltschutzgütern ein Volumen von knapp 76 Milliarden (Mrd.) Euro. Vor allem die erneuerbaren Energien tragen zum steten Wachstum bei. Deutschland hatte 2009 mit 15,4 Prozent den weltweit höchsten Anteil am Welthandel von Umweltschutzgütern. Einen wichtigen Bereich bilden hierin die erneuerbaren Energien (EE), die seit Jahren eine stetig steigende Bedeutung für die deutsche Wirtschaft erlangen. Als im Jahr 2009 die Wirtschaftskrise weltweit viele Branchen negativ beeinflusste, stieg die Produktion von Gütern im Bereich erneuerbare Energien weiter an. Neben ihrer wirtschaftlichen Relevanz gewinnen erneuerbare Energien vor dem Hintergrund sich kontinuierlich verknappender fossiler Rohstoffe zur Gewinnung von Strom, Wärme und Kraftstoffen zunehmend an Bedeutung für die Deckung des Energiebedarfs.

"Patterns are proven solutions to recurring design problems." In der Literatur sind inzwischen zahlreiche Muster dokumentiert. Es ist offensichtlich, daß eine rein sequentielle Suche in dieser Mustermenge nicht effizient ist. Vielmehr wird ein Ordnungssystem benötigt, um für spezifische Problemstellungen geeignete Muster wiederaufzufinden. In dem Beitrag werden zunächst Anforderungen an ein Ordnungssystem für Muster entwickelt. Im zweiten Teil des Beitrages werden verschiedene Ordnungssysteme für Muster vorgestellt. Der dritte Teil des Beitrages bewertet die beschriebenen Ordnungssysteme im Hinblick auf die zuvor erarbeiteten Anforderungen. Abgeschlossen wird der Beitrag mit Überlegungen, wie ein leistungsfähiges Ordnungssystem für Muster ausgestaltet sein könnte.

Aktuelle Einblicke in interdisziplinäre Fachinformations-Portale werden gegeben. Gewährt wird ein Einstieg in das Forschungsgebiet der Telekommunikation. Die notwendigen Ausstattungen eines Fachportals wie z.B. Klassifikationen, Links auf relevante Webseiten usf. werden erörtert.

In this report we investigate how much similarity good news and bad news may have in context of long-terms market trends. We discuss the relation between text mining, classification, and information retrieval. We present examples that use identical set of words but have a quite different meaning, we present examples that can be interpreted in both positive or negative sense so that the decision is difficult as before reading them. Our examples prove that methods of information retrieval are not strong enough to solve problems as specified above. For searching of common properties in groups of news we had used classifiers (e.g. naive Bayes classifier) after we found that the use of diagnostic methods did not deliver reasonable results. For our experiments we have used historical data concerning the German market index DAX 30. / In diesem Bericht untersuchen wir, wieviel Ähnlichkeit gute und schlechte Nachrichten im Kontext von Langzeitmarkttrends besitzen. Wir diskutieren die Verbindungen zwischen Text Mining, Klassifikation und Information Retrieval. Wir präsentieren Beispiele, die identische Wortmengen verwenden, aber trotzdem recht unterschiedliche Bedeutungen besitzen; Beispiele, die sowohl positiv als auch negativ interpretiert werden können. Sie zeigen Probleme auf, die mit Methoden des Information Retrieval nicht gelöst werden können. Um nach Gemeinsamkeiten in Nachrichtengruppen zu suchen, verwendeten wir Klassifikatoren (z.B. Naive Bayes), nachdem wir herausgefunden hatten, dass der Einsatz von diagnostizierenden Methoden keine vernünftigen Resultate erzielte. Für unsere Experimente nutzten wir historische Daten des Deutschen Aktienindex DAX 30.

Details zum gegenwärtigen Stand der DDC-Anwendung in der Deutschen Nationalbibliothek liefert Monika Lösse (17.07. nach 10:00); und sozusagen den französischen Spiegel hält Anne-Célin Lambotte aus Paris dagegen (17.07.12:00).

Einleitend geht es um Berichte zu Anwendungen, darunter beispielsweise darüber, wie sich die vor ca. 10 Jahren durch unsere Deutsche Nationalbibliothek (DNB) eingeführte Dewey Decimal Classification (DDC) in der Praxis bewährt hat (hierzu Walther Umstätter, 16.07.10:15). Eine berechtigte Frage auch deshalb, weil die aus den USA stammende DDC vor der mutigen Entscheidung der DNB noch nicht in deutschen Bibliotheken angewendet wurde.