Fenomenologinen tutkimus video-EEG potilaiden kohtauskokemuksista

Tässä fenomenologisessa tutkimuksessa kuvaillaan Video-EEG –tutkimukseen (VEEG) tulevien potilaiden kokemuksia kohtauksistaan. Tutkimusasetelmana on käytetty fenomenologiseen psykologiaan kuuluvaa Giorgin menetelmää soveltaen sitä hoitotieteen tutkimukseen. Tutkimuksen tarkoituksena oli kuvailla neurologisten kohtausoireiden vuoksi VEEG-tutkimukseen tulleiden potilaiden kokemuksia kohtauksistaan ja tunnistaa sekä kuvailla kokemukseen liittyviä tekijöitä. Tutkimuksen tavoitteena oli lisäta terveydenhoitohenkilökunnan ymmärrystä neurologisia kohtausoireita saavien ihmisten ohjaustarpeista. Materiaali kerättiin kahdeksalta potilaalta avoimilla haastatteluilla ja analysoitiin Giorgin analyysimenetelmällä. Aineistoon yhdistettiin kliinisen neurofysiologin lausunto ja muodostettiin kokemuskertomukset. Aineistosta tunnistettiin fenomenologista reduktiota käyttäen keskeiset kohtauksiin ja sairauteen liittyvät kokemukset. Käsitteiden suhdetta toisiinsa ja merkitystä sopeutumiselle analysoitiin käyttäen apuna Uncertainty in illness -mallia. Keskeisten kokemusten pohjalta toteutettiin kirjallisuushaku, jonka tuloksia reflektoitiin tämän tutkimuksen tuloksiin. Aineistosta muodostui kolme erillistä kokemuskertomusta: kertomus konkreettisista tapahtumista, kokemus hallinnan menettämisestä ja kokemus sairauden kanssa elämisesta. Keskeisiksi kokemussisällöiksi tunnistettiin kokemus terveysongelman hallinnasta, kokemus hallinnan menettämisestä, kokemus ympäristön negatiivisesta suhtautumisesta ja huoli läheisistä. Aikaisempaa tutkimusta löytyi kokemuksista terveysongelman hallinnasta ja hallinnan menetyksestä sekä ympäristön suhtautumisesta.

Fenomenologinen tutkimus video-EEG potilaiden kohtauskokemuksista

Tässä fenomenologisessa tutkimuksessa kuvaillaan Video-EEG –tutkimukseen (VEEG) tulevien potilaiden kokemuksia kohtauksistaan. Tutkimusasetelmana on käytetty fenomenologiseen psykologiaan kuuluvaa Giorgin menetelmää soveltaen sitä hoitotieteen tutkimukseen. Tutkimuksen tarkoituksena oli kuvailla neurologisten kohtausoireiden vuoksi VEEGtutkimukseen tulleiden potilaiden kokemuksia kohtauksistaan ja tunnistaa sekä kuvailla kokemukseen liittyviä tekijöitä. Tutkimuksen tavoitteena oli lisätä terveydenhoitohenkilökunnan ymmärrystä neurologisia kohtausoireita saavien ihmisten ohjaustarpeista. Materiaali kerättiin kahdeksalta potilaalta avoimilla haastatteluilla ja analysoitiin Giorgin analyysimenetelmällä. Aineistoon yhdistettiin kliinisen neurofysiologin lausunto ja muodostettiin kokemuskertomukset. Aineistosta tunnistettiin fenomenologista reduktiota käyttäen keskeiset kohtauksiin ja sairauteen liittyvät kokemukset. Käsitteiden suhdetta toisiinsa ja merkitystä sopeutumiselle analysoitiin käyttäen apuna Uncertainty in illness -mallia. Keskeisten kokemusten pohjalta toteutettiin kirjallisuushaku, jonka tuloksia reflektoitiin tämän tutkimuksen tuloksiin. Aineistosta muodostui kolme erillistä kokemuskertomusta: kertomus konkreettisista tapahtumista, kokemus hallinnan menettämisestä ja kokemus sairauden kanssa elämisestä. Keskeisiksi kokemussisällöiksi tunnistettiin kokemus terveysongelman hallinnasta, kokemus hallinnan menettämisestä, kokemus ympäristön negatiivisesta suhtautumisesta ja huoli läheisistä. Aikaisempaa tutkimusta löytyi kokemuksista terveysongelman hallinnasta ja hallinnan menetyksestä sekä ympäristön suhtautumisesta.

Automatic recognition of fish from video sequences

The problem of automatic recognition of the fish from the video sequences is discussed in this Master’s Thesis. This is a very urgent issue for many organizations engaged in fish farming in Finland and Russia because the process of automation control and counting of individual species is turning point in the industry. The difficulties and the specific features of the problem have been identified in order to find a solution and propose some recommendations for the components of the automated fish recognition system. Methods such as background subtraction, Kalman filtering and Viola-Jones method were implemented during this work for detection, tracking and estimation of fish parameters. Both the results of the experiments and the choice of the appropriate methods strongly depend on the quality and the type of a video which is used as an input data. Practical experiments have demonstrated that not all methods can produce good results for real data, whereas on synthetic data they operate satisfactorily.

Digital Exhaustion in relation to Video Games – The Consumer Perspective

This thesis regards exhaustion of copyright’s distribution right in intangible transfers of video games. It analyses whether, under the current law of the European Union, the phenomenon of digital exhaustion, especially in relation to games exists. The thesis analyses the consumers’ position in the market for copyright protected goods. It uses video games market as an example of the wider phenomenon of the effect of latest technological developments on consumers. The research conducted for the thesis is mostly legal dogmatic, although also comparative analysis, law and economics and law and technology methods are utilised. The thesis evaluates the effects of the most recent case law of the European Court of Justice to analyse the current state of digital exhaustion. In the analysis of effects that the existence of digital exhaustion has, the thesis uses the consumers’ point of view. The thesis introduces the current state of technology in the field of video games from a legal perspective. Furthermore the thesis analyses the effects on consumers of a scenario that no digital exhaustion exists in the future. Such scenario under the recent European case law at the moment seems realistic. The conclusion of my research is most importantly that the consumer position in the market for digital goods has deteriorated and that the probable exclusion of the exhaustion for digital goods is another piece of evidence of this development. Most importantly however, the state of affairs where no certainty prevails on whether digital exhaustion exists, creates injustice from the consumers’ point of view. Accordingly, acts by EU legislators of the Court of Justice of the European Union are required to clarify the issue.

TEHOHOITAJIEN KIVUN ARVIOINNIN OSAAMINEN – Tehohoitopotilaille kehitetyn kivunarviointimittarin käytön oppiminen video-opetuksen avulla.

Tehohoitopotilaan kivun arvioiminen on usein haastavaa, johtuen potilaan kyvyttömyydestä kommunikoida. Kivun arvioinnin avuksi onkin tästä syystä kehitetty käyttäytymiseen perustuvia kipumittareita. Tehohoitajilla on keskeinen asema kivun arvioinnissa, mutta tutkimusten perusteella tehohoitajien kivun arvioinnin osaaminen on puutteellista niin tietojen kuin taitojen osalta ja heillä on ennakkoasenteita kivun arviointiin liittyen. Tehohoitajien kouluttaminen kivun arviointiin liittyen on tärkeä keino tehohoitopotilaan kivun arvioinnin edistämisessä. Koulutuksen tulee kuitenkin olla helposti saatavilla, ottaen huomioon hoitotodellisuuden siihen tuomat haasteet. Tutkimuksen tarkoituksena oli arvioida video-opetuksen vaikutusta tehohoitajien tietoihin ja taitoihin tehohoitopotilaalle kehitetyn Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT)-kipumittarin käyttöön liittyen, sekä kuvailla tehohoitajien kokemuksia video-opetuksesta oppimismenetelmänä. Yhdeltä teho-osastolta 48 tehohoitajaa katsoi tutkimusta varten kehitetyn CPOT-opetusvideon, jonka jälkeen he arvioivat kahden potilaan kipua CPOT-kipumittarilla, tutkijan tehdessä samanaikaisesti rinnakkaisarvioinnit potilaista. Arviointien jälkeen tehohoitajat tekivät tietotestin ja täyttivät CPOT-arviointilomakkeen. Tehohoitajien CPOT-kipumittarin käyttötaitoja arvioitiin tarkastelemalla tehohoitajien ja tutkijan tekemien kivunarviointien yhdenmukaisuutta interrater reliabiliteettilaskelmin. Kaksikymmentä tehohoitajaa haastateltiin heidän kokemuksista oppimismenetelmään liittyen. Haastattelut analysoitiin deduktiivisella temaattisella analyysillä. Tehohoitajat oppivat CPOT-kipumittarin käytön periaatteet ja kokivat oppineensa mittarin käytön, mutta interrater reliabiliteetti suhteessa tutkijan tekemiin kivun arviointeihin oli keskinkertainen. Video-opetus koettiin positiivisena, vaikkakin vuorovaikutuksellisuutta kaivattiin. Tutkimus osoitti video-opetuksen olevan käyttökelpoinen oppimismenetelmä CPOT-kipumittarin käytön periaatteiden oppimiseen, mutta parempien käyttötaitojen saavuttaminen vaatii lisäharjoittelua. Koska tehohoitajien subjektiivinen arvio käyttötaidoista ei välttämättä vastaa todellisia käyttötaitoja, oleellista olisi varmistaa myös objektiivisesti mittarin käyttötaidot koulutuksen jälkeen. Jatkossa tulisi tutkia käytäntöön soveltuvia keinoja varmistaa mittarin käyttötaidot, sekä teho-osastojen oppimiskulttuuria ja tehohoitajien motivaatiota ja asenteita työhön liittyvään oppimiseen.

Design of Streaming Media Panoramic Video System Based on WebGL

2016 is the outbreak year of the virtual reality industry. In the field of virtual reality, 3D surveying plays an important role. Nowadays, 3D surveying technology has received increasing attention. This project aims to establish and optimize a WebGL three-dimensional broadcast platform combined with streaming media technology. It takes streaming media server and panoramic video broadcast in browser as the application background. Simultaneously, it discusses about the architecture from streaming media server to panoramic media player and analyzing relevant theory problem. This paper focuses on the debugging of streaming media platform, the structure of WebGL player environment, different types of ball model analysis, and the 3D mapping technology. The main work contains the following points: Initially, relay on Easy Darwin open source streaming media server, built a streaming service platform. It can realize the transmission from RTSP stream to streaming media server, and forwards HLS slice video to clients; Then, wrote a WebGL panoramic video player based on Three.js lib with JQuery browser playback controls. Set up a HTML5 panoramic video player; Next, analyzed the latitude and longitude sphere model which from Three.js library according to WebGL rendering method. Pointed out the drawbacks of this model and the breakthrough point of improvement; After that, on the basis of Schneider transform principle, established the Schneider sphere projection model, and converted the output OBJ file to JS file for media player reading. Finally implemented real time panoramic video high precision playing without plugin; At last, I summarized the whole project. Put forward the direction of future optimization and extensible market.

A Multimedia Video Player Based of FFmpeg

With the rapid development of Internet technologies, video and audio processing are among the most important parts due to the constant requirements of high quality media contents. Along with the improvement of network environment and the hardware equipment, this demand is becoming more and more imperious, people prefer high quality videos and audios as well as the net streaming media resources. FFmpeg is a set of open source program about the A/V decoding. Many commercial players use FFmpeg as their displaying cores. This paper designed a simple and easy-to-use video player based on FFmpeg. The first part is about the basic theories and related knowledge of video displaying, including some concepts like data formats, streaming media data, video coding and decoding. In a word, the realization of the video player depend on the a set of video decoding process. The general idea about the process is to get the video packets from the Internet, to read the related protocols and de-encapsulate the protocols, to de-encapsulate the packaging data and to get encoded formats data, to decode them to pixel data that can be displayed directly through graphics cards. During the coding and decoding process, there could be different degrees of data losing, which is called lossy compression, but it usually does not influence the quality of user experiences. The second part is about the principle of the FFmpeg decoding process, that is one of the key point of the paper. In this project, FFmpeg is used for the main decoding task, by call some main functions and structures from FFmpeg class libraries, packaging video formats could be transfer to pixel data, after getting the pixel data, SDL is used for the displaying process. The third part is about the SDL displaying flow. Similarly, it would invoke some important displaying functions from SDL class libraries to realize the function, though SDL is able to do not only displaying task, but also many other game playing process. After that, a independent video displayer is completed, it is provided with all the key function of a player. The fourth part make a simple users interface for the player based on the MFC program, it enable the player could be used by most people. At last, in consideration of the mobile Internet’s blossom, people nowadays can hardly ever drop their mobile phones, there is a brief introduction about how to transplant the video player to Android platform which is one of the most used mobile systems.

Identifying player profiles in video games

Tämä diplomityö tarkastelee pelaajatyyppien ja pelaajamotivaatioiden tunnistamista videopeleissä. Aiempi tutkimus tuntee monia pelaajatyyppien malleja, mutta niitä ei ole liiemmin sovellettu käytäntöön peleissä. Tässä työssä suoritetaan systemaattinen kirjallisuuskartoitus erilaisista pelaajatyyppien malleista, jonka pohjalta esitetään useita pelaajien luokittelutapoja. Lisäksi toteutetaan tapaustutkimus, jossa kirjallisuuden pohjalta valitaan pelaajien luokittelumalli ja testataan mallia käytännössä tunnistamalla pelaajatyyppejä data-analytiikan avulla reaaliaikaisessa strategiapelissä.

Deep convolutional neural networks for semantic video object segmentation

In this thesis, we propose to infer pixel-level labelling in video by utilising only object category information, exploiting the intrinsic structure of video data. Our motivation is the observation that image-level labels are much more easily to be acquired than pixel-level labels, and it is natural to find a link between the image level recognition and pixel level classification in video data, which would transfer learned recognition models from one domain to the other one. To this end, this thesis proposes two domain adaptation approaches to adapt the deep convolutional neural network (CNN) image recognition model trained from labelled image data to the target domain exploiting both semantic evidence learned from CNN, and the intrinsic structures of unlabelled video data. Our proposed approaches explicitly model and compensate for the domain adaptation from the source domain to the target domain which in turn underpins a robust semantic object segmentation method for natural videos. We demonstrate the superior performance of our methods by presenting extensive evaluations on challenging datasets comparing with the state-of-the-art methods.

Olkapään alueen makroskooppinen anatomia – video-opetusmateriaali anatomian opiskeluun

Anatomian opiskelu perustuu edelleen pitkälti kirjojen piirrettyihin kuviin. Opinnäytetyöni on tarkoitettu täydentämään kirjojen sisältöä ja tukemaan anatomian opiskelua. Tarkoituksena oli tuottaa havainnollinen videomateriaali olkapään alueesta käytettäväksi Turun yliopiston lääketieteellisen tiedekunnan anatomian kursseilla sekä itseopiskelumateriaalina. Videolla keskitytään kahteen erilliseen isoon kokonaisuuteen: kiertäjäkalvosimeen sekä lapaluuhun ja siihen kiinnittyviin lihaksiin. Suomenkielisen opetusvideon avulla opiskelijat voivat ymmärtää paremmin olkapään kolmiulotteista anatomiaa ja hahmottaa rakenteiden välisiä suhteita oikeassa kehossa. Ennen videon kuvaamista kertasin olkapään alueen anatomian, suunnittelin videon sisällön sekä harjoittelin preparointitekniikoita. Preparointia harjoiteltiin yhdellä formaliinivainajalla ja yhdellä tuorevainajalla. Avaussalityöskentelyssä tein yhteistyötä neljän muun opiskelijan kanssa. Kuvasimme kukin omien opinnäytetöidemme aiheet samasta tuorevainajasta yhden viikonlopun aikana 19.–22.12.2014. Video kuvattiin kokonaisuudessaan Turun yliopiston Medisiina- laitosrakennuksen anatomian opetusavaussalissa. Kuvaamisessa käytettiin Kliinisten taitojen oppimiskeskuksen Portin kameraa ja kuvausvälineistöä. Kuvausmateriaali muokattiin lopulliseksi videoksi käyttämällä Adobe Premiere Pro CC 2014 -videonmuokkausohjelmaa. Jälkikäteen videoon lisättiin ääniraita sekä anatomian käsitteitä selventämään videon kulkua. Lopullinen opetusvideo on noin 12 minuuttia kestävä tiivis kokonaisuus olkapään alueen anatomiasta. Se koostuu kolmesta osasta. Ensimmäinen osa on suurin kokonaisuus, jossa käsitellään lapaluun merkittävimmät luiset rakenteet sekä lapaluuhun kiinnittyvät lihakset erikseen edestä ja takaa. Toisessa osassa keskitytään kliinisesti merkittävään olkapään rakenteeseen, kiertäjäkalvosimeen, josta esitellään tarkasti kaikki neljä lihasta ja niiden sijainnit kuvattuna eri suunnista ja eri etäisyyksiltä. Videon lopuksi käydään läpi vielä olkapään kymmenen eri liikettä, jotka esitetään videolla.