Unter dem Motto „Artificial Intelligence: Application in life sciences and beyond“ fand am 27.10.2021 das von der TriRhenaTech Allianz organisierte UpperRhine Artificial Intelligence Syposium an der Hochschule Kaiserslautern statt.
Der Schwerpunkt des Symposiums lag auf biowissenschaftlichen Anwendungen aber beinhaltete auch andere Themen wie Künstliche Intelligenz, Robotik, natural language processing und weitere Themenbereiche. Weitere Informatioinen über das Symposium sind unter folgendem Link zu finden: https://www.hs-kl.de/forschung/weiteres-zur-forschung/ur-ai-2021
Aufgrund der steigenden Zahl an Demenzkranken zielt das Projekt DIDEM darauf ab, auch den Pflegebereich in die Digitalisierung mit einzubeziehen. Digitale Medien können z.B. auf Tablets in der Gedächtnispflege eingesetzt werden und haben erhebliches Potenzial für die Erinnerungstherapie von Menschen mit Demenz. Dabei stellt die manuelle Zusammenstellung von Medieninhalten für Reminiszenz Sitzungen einen erheblichen Zeitaufwand dar, welcher durch Automatisierung gesenkt werden soll.
Daher werden in unserem Beitrag zum Symposium „Potentials of Semantic Image Segmentation Using Visual Attention Networks for People with Dementia“ die potenziale der semantischen Bildsegmentierung mit Visual Attention Networks für die Erinnerungstherapie Sitzungen analysiert. Diese Ansätze ermöglichen die Auswahl digitaler Bilder, um dem individuellen Erleben und der Biografie eines Patienten gerecht zu werden. Es wird ein detaillierter Vergleich verschiedener Visual Attention Networks gezeigt, die anhand des BLEU-scores bewertet werden. Die vielversprechendsten Netzwerke für die semantische Bildsegmentierung sind die Convolutional Neural Networks VGG16 und VGG19 in Verbindung mit den Recurrent Neural Networks LSTM und GRU. Den Konferenzbeitrag finden Sie unter dem Link: https://arxiv.org/abs/2112.05657
Die folgende Grafik stellt das Ergebnis einer automatisiert generierten Bildüberschrift aus dem Lebensthema „Tiere“ dar.
Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass der Einsatz von Visual Attention Networks im Rahmen von Erinnerungssitzungen für Demenzkranke ein erhebliches Potenzial darstellen und vielversprechende Ergebnisse liefern und somit einen Teil zur Automatisierung der Reminiszenz Sitzungen beitragen können.
Quelle der Abbildung: COCO Datensatz – https://cocodataset.org/
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