TY - RPRT A1 - Albers, Thilo N. H. A1 - Kersting, Felix A1 - Kosse, Fabian T1 - Income misperception and populism N2 - We propose that false beliefs about own current economic status are an important factor for explaining populist attitudes. Eliciting subjects’ receptiveness to rightwing populism and their perceived relative income positions in a representative survey of German households, we find that people with pessimistic beliefs about their income position are more attuned to populist statements. Key to understanding the misperception-populism relationship are strong gender differences in the mechanism: men are much more likely to channel their discontent into affection for populist ideas. A simple information provision does neither sustainably reduce misperception nor curb populism. T3 - Würzburg Economic Papers (W. E. P.) - 104 KW - Populismus KW - Perception KW - Income KW - Populism Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-321696 ER - TY - JOUR A1 - Güldenpenning, Iris A1 - Koester, Dirk A1 - Kunde, Wilfried A1 - Weigelt, Matthias A1 - Schack, Thomas T1 - Motor expertise modulates the unconscious processing of human body postures JF - Experimental Brain Research N2 - Little is known about the cognitive background of unconscious visuomotor control of complex sports movements. Therefore, we investigated the extent to which novices and skilled high-jump athletes are able to identify visually presented body postures of the high jump unconsciously. We also asked whether or not the manner of processing differs (qualitatively or quantitatively) between these groups as a function of their motor expertise. A priming experiment with not consciously perceivable stimuli was designed to determine whether subliminal priming of movement phases (same vs. different movement phases) or temporal order (i.e. natural vs. reversed movement order) affects target processing. Participants had to decide which phase of the high jump (approach vs. flight phase) a target photograph was taken from. We found a main effect of temporal order for skilled athletes, that is, faster reaction times for prime-target pairs that reflected the natural movement order as opposed to the reversed movement order. This result indicates that temporal-order information pertaining to the domain of expertise plays a critical role in athletes’ perceptual capacities. For novices, data analyses revealed an interaction between temporal order and movement phases. That is, only the reversed movement order of flight-approach pictures increased processing time. Taken together, the results suggest that the structure of cognitive movement representation modulates unconscious processing of movement pictures and points to a functional role of motor representations in visual perception. KW - Subliminal priming KW - Perception KW - Cognitive representation KW - High-jump photographs Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-141089 VL - 213 ER - TY - THES A1 - Pfitzner, Christian T1 - Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications T1 - Optische Körpergewichtsschätzung für medizinische Anwendungen N2 - It is the aim of this thesis to present a visual body weight estimation, which is suitable for medical applications. A typical scenario where the estimation of the body weight is essential, is the emergency treatment of stroke patients: In case of an ischemic stroke, the patient has to receive a body weight adapted drug, to solve a blood clot in a vessel. The accuracy of the estimated weight influences the outcome of the therapy directly. However, the treatment has to start as early as possible after the arrival at a trauma room, to provide sufficient treatment. Weighing a patient takes time, and the patient has to be moved. Furthermore, patients are often not able to communicate a value for their body weight due to their stroke symptoms. Therefore, it is state of the art that physicians guess the body weight. A patient receiving a too low dose has an increased risk that the blood clot does not dissolve and brain tissue is permanently damaged. Today, about one-third gets an insufficient dosage. In contrast to that, an overdose can cause bleedings and further complications. Physicians are aware of this issue, but a reliable alternative is missing. The thesis presents state-of-the-art principles and devices for the measurement and estimation of body weight in the context of medical applications. While scales are common and available at a hospital, the process of weighing takes too long and can hardly be integrated into the process of stroke treatment. Sensor systems and algorithms are presented in the section for related work and provide an overview of different approaches. The here presented system -- called Libra3D -- consists of a computer installed in a real trauma room, as well as visual sensors integrated into the ceiling. For the estimation of the body weight, the patient is on a stretcher which is placed in the field of view of the sensors. The three sensors -- two RGB-D and a thermal camera -- are calibrated intrinsically and extrinsically. Also, algorithms for sensor fusion are presented to align the data from all sensors which is the base for a reliable segmentation of the patient. A combination of state-of-the-art image and point cloud algorithms is used to localize the patient on the stretcher. The challenges in the scenario with the patient on the bed is the dynamic environment, including other people or medical devices in the field of view. After the successful segmentation, a set of hand-crafted features is extracted from the patient's point cloud. These features rely on geometric and statistical values and provide a robust input to a subsequent machine learning approach. The final estimation is done with a previously trained artificial neural network. The experiment section offers different configurations of the previously extracted feature vector. Additionally, the here presented approach is compared to state-of-the-art methods; the patient's own assessment, the physician's guess, and an anthropometric estimation. Besides the patient's own estimation, Libra3D outperforms all state-of-the-art estimation methods: 95 percent of all patients are estimated with a relative error of less than 10 percent to ground truth body weight. It takes only a minimal amount of time for the measurement, and the approach can easily be integrated into the treatment of stroke patients, while physicians are not hindered. Furthermore, the section for experiments demonstrates two additional applications: The extracted features can also be used to estimate the body weight of people standing, or even walking in front of a 3D camera. Also, it is possible to determine or classify the BMI of a subject on a stretcher. A potential application for this approach is the reduction of the radiation dose of patients being exposed to X-rays during a CT examination. During the time of this thesis, several data sets were recorded. These data sets contain the ground truth body weight, as well as the data from the sensors. They are available for the collaboration in the field of body weight estimation for medical applications. N2 - Diese Arbeit zeigt eine optische Körpergewichtsschätzung, welche für medizinische Anwendungen geeignet ist. Ein gängiges Szenario, in dem eine Gewichtsschätzung benötigt wird, ist die Notfallbehandlung von Schlaganfallpatienten: Falls ein ischämischer Schlaganfall vorliegt, erhält der Patient ein auf das Körpergewicht abgestimmtes Medikament, um einen Thrombus in einem Gefäß aufzulösen. Die Genauigkeit der Gewichtsschätzung hat direkten Einfluss auf den Erfolg der Behandlung. Hinzu kommt, dass die Behandlung so schnell wie möglich nach der Ankunft im Krankenhaus erfolgen muss, um eine erfolgreiche Behandlung zu garantieren. Das Wiegen eines Patienten ist zeitaufwändig und der Patient müsste hierfür bewegt werden. Des Weiteren können viele Patienten aufgrund des Schlaganfalls nicht ihr eigenes Gewicht mitteilen. Daher ist es heutzutage üblich, dass Ärzte das Gewicht schätzen. Erhält ein Patient eine zu geringe Dosis, steigt das Risiko, dass sich der Thrombus nicht auflöst und das Gehirngewebe dauerhaft geschädigt bleibt. Eine Überdosis kann dagegen zu Blutungen und weiteren Komplikationen führen. Ein Drittel der Patienten erhält heutzutage eine unzureichende Dosis. Ärzte sind sich dessen bewusst, aber derzeit gibt es kein alternatives Vorgehen. Diese Arbeit präsentiert Elemente und Geräte zur Messung und Schätzung des Körpergewichts, die im medizinischen Umfeld verwendet werden. Zwar sind Waagen im Krankenhaus üblich, aufgrund des engen Zeitfensters für die Behandlung können sie aber nur schlecht in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden. Der Abschnitt zum Stand der Technik zeigt verschiedene Sensorsysteme und Algorithmen. Das hier gezeigte System -- genannt Libra3D -- besteht aus einem Computer im Behandlungsraum, sowie den in der Decke integrierten optischen Sensoren. Für die Gewichtsschätzung befindet sich der Patient auf einer Liege im Blickfeld der Sensoren. Die drei Sensoren -- zwei RGB-D- und einer Wärmebildkamera -- sind intrinsisch und extrinsisch kalibriert. Des Weiteren werden Algorithmen zur Sensorfusion vorgestellt, welche die Daten für eine erfolgreiche Segmentierung des Patienten zusammenführen. Eine Kombination aus verschiedenen gängigen Bildverarbeitungs- und Punktwolken-Algorithmen lokalisiert den Patienten auf der Liege. Die Herausforderung in diesem Szenario mit dem Patienten auf dem Bett sind ständige Veränderungen, darunter auch andere Personen oder medizinische Geräte im Sichtfeld. Nach der erfolgreichen Segmentierung werden Merkmale von der Punktwolke des Patienten extrahiert. Diese Merkmale beruhen auf geometrischen und statistischen Eigenschaften und bieten robuste Werte für das nachfolgende maschinelle Lernverfahren. Die Schätzung des Gewichts basiert letztlich auf einem zuvor trainierten künstlichen neuronalen Netz. Das Kapitel zu den Experimenten zeigt verschiedene Kombinationen von Werten aus dem Merkmalsvektor. Zusätzlich wird der Ansatz mit Methoden aus dem Stand der Technik verglichen: der Schätzung des Patienten, des Arztes, und einer anthropometrischen Schätzung. Bis auf die eigene Schätzung des Patienten übertrifft Libra3D hierbei alle anderen Methoden: 95 Prozent aller Schätzungen weisen einen relativen Fehler von weniger als 10 Prozent zum realen Körpergewicht auf. Dabei benötigt das System wenig Zeit für eine Messung und kann einfach in den Behandlungsablauf von Schlaganfallpatienten integriert werden, ohne Ärzte zu behindern. Des Weiteren zeigt der Abschnitt für Experimente zwei weitere Anwendungen: Die extrahierten Merkmale können dazu verwendet werden das Gewicht von stehenden und auch laufenden Personen zu schätzen, die sich vor einer 3D-Kamera befinden. Darüber hinaus ist es auch möglich den BMI von Patienten auf einer Liege zu bestimmen. Diese kann die Strahlenexposition bei CT-Untersuchungen beispielsweise verringern. Während dieser Dissertation sind einige Datensätze entstanden. Sie enthalten das reale Gewicht, sowie die dazugehörigen Sensordaten. Die Datensätze sind für die Zusammenarbeit im Bereich der Körpergewichtsschätzung für medizinische Anwendungen verfügbar. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 18 KW - Punktwolke KW - Maschinelles Lernen KW - Schlaganfall KW - Körpergewicht KW - Bildverarbeitung KW - 3D Point Cloud Processing KW - Image Processing KW - Stroke KW - Human Body Weight KW - Kinect KW - Machine Learning KW - Sensor Fusion KW - Segmentation KW - Perception Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-174842 SN - 978-3-945459-27-0 (online) ER - TY - THES A1 - Chen, Yi-chun T1 - Experimental access to the content of an olfactory memory trace in larval Drosophila T1 - Eine experimentelle Strategie zur Beschreibung des Inhaltesdes Duftgedächtnisses von Larven der Drosophila N2 - Animals need to evaluate their experiences in order to cope with new situations they encounter. This requires the ability of learning and memory. Drosophila melanogaster lends itself as an animal model for such research because elaborate genetic techniques are available. Drosphila larva even saves cellular redundancy in parts of its nervous system. My Thesis has two parts dealing with associative olfactory learning in larval Drosophila. Firstly, I tackle the question of odour processing in respect to odour quality and intensity. Secondly, by focusing on the evolutionarily conserved presynaptic protein Synapsin, olfactory learning on the cellular and molecular level is investigated. Part I.1. provides a behaviour-based estimate of odour similarity in larval Drosophila by using four recognition-type experiments to result in a combined, task-independent estimate of perceived difference between odour-pairs. A further comparison of these combined perceived differences to published calculations of physico-chemical difference reveals a weak correlation between perceptual and physico-chemical similarity. Part I.2. focuses on how odour intensity is interpreted in the process of olfactory learning in larval Drosophila. First, the dose-effect curves of learnability across odour intensities are described in order to choose odour intensities such that larvae are trained at intermediate odour intensity, but tested for retention either with that trained intermediate odour intensity, or with respectively HIGHer or LOWer intensities. A specificity of retention for the trained intensity is observed for all the odours used. Such intensity specificity of learning adds to appreciate the richness in 'content' of olfactory memory traces, and to define the demands on computational models of associative olfactory memory trace formation. In part II.1. of the thesis, the cellular site and molecular mode of Synapsin function is investigated- an evolutionarily conserved, presynaptic vesicular phosphoprotein. On the cellular level, the study shows a Synapsin-dependent memory trace in the mushroom bodies, a third-order “cortical” brain region of the insects; on the molecular level, Synapsin engages as a downstream element of the AC-cAMP-PKA signalling cascade. N2 - Tiere müssen ihre eigenen Erfahrungen heranziehen, damit sie neue Situationen meistern können. Dies setzt die Fähigkeit zum Lernen und ein Gedächtnis voraus. Drosophila melanogaster eignet sich dank der Vielzahl verfügbarer genetischer Methoden als ein Modellorganismus für solche Forschung. Die Drosophila Larve kommt zudem in Teilen ihres Nervensystems ohne zelluläre Redundanz aus. Meine Doktorarbeit gliedert sich in zwei Teile, die das assoziative olfaktorische Lernen der Drosophila Larven zum zentralen Gegenstand haben. Erstens bearbeite ich den Prozess der Geruchswahrnehmung hinsichtlich der Duftqualität und Duftintensität. Im zweiten Teil meiner Arbeit erforschen wir das olfaktorische Lernen auf zellulärer und molekularer Ebene und konzentrieren uns dabei auf das hochkonservierte präsynaptische Protein Synapsin. Teil I.1. handelt von der Ähnlichkeit zwischen Duftpaaren in der Wahrnehmung von Drosophila Larven anhand vier verschiedener Typen von Lernexperiment. Mit diesen Experimenten ließ sich eine Abschätzung der vom Tier wahrgenommenen Ähnlichkeiten zwischen Paaren von Duftstoffen erreichen. Ein Vergleich dieser wahrgenommenen Ähnlichkeiten mit veröffentlichten physikalisch-chemischen Ähnlichkeiten ergibt eine schwache Korrelation. Teil I.2. befasst sich damit, wie die Intensität eines Duftes in die olfaktorische Wahrnehmung und das Gedächtnis der Drosophila Larven integriert sein könnte. Zunächst wird die Lernbarkeit verschiedener Duftstoffe abhängig von ihren Intensitäten beschrieben; anhand dieser Dosis-Wirkungskurven werden dann Duftintensitäten so ausgewählt, dass die Larven mit der mittleren Duftintensität trainiert werden, aber mit einer höheren, oder mit einer niedrigeren Duftintensität getestet werden. Es zeigt sich eine Spezifität des Gedächtnisabrufs für die trainierte Intensität, und zwar für alle verwendeten Duftstoffe. Eine solche Spezifität für Intensität bereichert das Bild des ‚Inhalts’ von olfaktorischen Gedächtnisspuren und damit die Anforderungen an Computermodelle über Riechen und Geruchslernen. Im Teil II.1. habe ich in Zusammenarbeit mit Birgit Michels auf zelluläre Ebene die Funktion von Synapsin beim assoziativen Lernen von Drosophila Larven untersucht- ein evolutionär konserviertes, präsynaptisches, vesikel-assoziiertes Phosphoprotein. Auf zellulärer Ebene zeigt die Studie eine Synapsin-abhängige Gedächtnisspur im Pilzkörper, einer dem olfaktorischen Cortex der Vertebraten womöglich homologen Struktur. Auf molekularer Ebene wurde nachgewiesen, dass Synapsin als ein Zielprotein in der AC-cAMP-PKA Kaskade am Lernvorgang beteiligt ist. KW - Taufliege KW - Geruchssinn KW - Lernen KW - Sinnesphysiologie KW - Ähnlichkeit KW - Wahrnehmung KW - Geschmack KW - Duftintensität KW - Drosophila KW - Olfaction KW - Learning KW - Sensory KW - Physiology KW - Similarity KW - Perception KW - Taste KW - Odour Intensity KW - Drosophila KW - Geruchssinn KW - Lernen KW - Sinnesphysiologie Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-83705 ER -