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100 Jahre Türkische Republik
(2023)
Twenty-first century infrastructure needs to respond to changing demographics, becoming climate neutral, resilient and economically affordable, while remaining a driver for development and shared prosperity. However, the infrastructure sector remains one of the least innovative and digitalised, plagued by delays, cost overruns and benefit shortfalls (Cantarelli et al. 2008; Flyvbjerg, 2007; Flyvbjerg et al., 2003; Flyvbjerg et al., 2004). The root cause is the prevailing fragmentation of the infrastructure sector (Fellows and Liu, 2012). To help overcome these challenges, integration of the value chain is needed. This could be achieved through a use-case-based creation of federated ecosystems connecting open and trusted data spaces and advanced services applied to infrastructure projects. Such digital platforms enable full-lifecycle participation and responsible governance guided by a shared infrastructure vision. Digital federation enables secure and sovereign data exchange and thus collaboration across the silos within the infrastructure sector and between industries as well as within and between countries. Such an approach to infrastructure technology policy would not rely on technological solutionism but proposes the development of open and trusted data alliances. Federated data spaces provide access to the emerging data economy, especially for SMEs, and can foster the innovation of new digital services. Such responsible digital governance can help make the infrastructure sector more resilient, efficient and aligned with the realisation of ambitious decarbonisation and environmental protection targets. The European Union and the United States have already developed architectures for sovereign and secure data exchange.
Das klinische Standardverfahren und Referenz der Schlafmessung und der Klassifizierung der einzelnen Schlafstadien ist die Polysomnographie (PSG). Alternative Ansätze zu diesem aufwändigen Verfahren könnten einige Vorteile bieten, wenn die Messungen auf eine komfortablere Weise durchgeführt werden. Das Hauptziel dieser Forschung Studie ist es, einen Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Schlafstadien zu entwickeln, der ausschließlich Bewegungs- und Atmungssignale verwendet.
oday many scientific works are using deep learning algorithms and time series, which can detect physiological events of interest. In sleep medicine, this is particularly relevant in detecting sleep apnea, specifically in detecting obstructive sleep apnea events. Deep learning algorithms with different architectures are used to achieve decent results in accuracy, sensitivity, etc. Although there are models that can reliably determine apnea and hypopnea events, another essential aspect to consider is the explainability of these models, i.e., why a model makes a particular decision. Another critical factor is how these deep learning models determine how severe obstructive sleep apnea is in patients based on the apnea-hypopnea index (AHI). Deep learning models trained by two approaches for AHI determination are exposed in this work. Approaches vary depending on the data format the models are fed: full-time series and window-based time series.
In diesem Beitrag wird eine Methode des maschinellen Lernens entwickelt, die die Schlafstadienerkennung untersucht. Übliche Methoden der Schlafanalyse basieren auf der Polysomnographie (PSG). Der präsentierte Ansatz basiert auf Signalen, die ausschließlich nicht-invasiv in einer häuslichen Umgebung gemessen werden können. Bewegungs-, Herzschlags- und Atmungssignale können vergleichsweise leicht erfasst werden aber die Erkennung der Schlafstadien ist dadurch erschwert. Die Signale werden als Zeitreihenfolge strukturiert und in Epochen überführt. Die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen wird der Polysomnographie gegenübergestellt und bewertet.
Botenstoffe für Innovationen
(2022)