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The erosion of the closed innovation paradigm in conjunction with increasing competitive pressure has boosted the interest of both researchers and organizations in open innovation. Despite such rising interest, several companies remain reluctant to open their organizational boundaries to practice open innovation. Among the many reasons for such reservation are the pertinent complexity of transitioning toward open innovation and a lack of understanding of the procedures required for such endeavors. Hence, this thesis sets out to investigate how organizations can open their boundaries to successfully transition from closed to open innovation by analyzing the current literature on open innovation. In doing so, the transitional procedures are structured and classified into a model comprising three phases, namely unfreezing, moving, and institutionalizing of changes. Procedures of the unfreezing phase lay the foundation for a successful transition to open innovation, while procedures of the moving phase depict how the change occurs. Finally, procedures of the institutionalizing phase contribute to the sustainability of the transition by employing governance mechanisms and performance measures. Additionally, the individual procedures are characterized along with their corresponding barriers and critical success factors. As a result of this structured depiction of the transition process, a guideline is derived. This guideline includes the commonly employed actions of successful practitioners of open innovation, which may serve as a baseline for interested parties of the paradigm. With the derivation of the guideline and concise depiction of the individual transitional phases, this thesis consequently reduces the overall complexity and increases the comprehensibility of the transition and its implications for organizations.
Der Zweck dieser Arbeit ist es, sich auf die kritischen Forschungsherausforderungen und -themen zu konzentrieren, die UI/UX-Designprinzipien umgeben, mit einem Schwerpunkt auf kulturübergreifenden Konzepten aus der Perspektive von E-Learning-Plattformen. Zu diesem Zweck betrachten wir zunächst die kulturellen Dimensionen auf der Grundlage des Hofstede-Rahmens mit dem Ziel, wichtige kulturelle Werte zu identifizieren. Als zweites Ziel der Forschung erleichtert eine Reihe von Kriterien, die so genannte Usability-Heuristik von Nielsen, die Erkennung von Usability Problemen bei der Gestaltung von Benutzeroberflächen (UI). Die Usability-Heuristiken umfassen zehn Variablen, die die Interaktion zwischen dem Benutzer und einem Produkt oder System beeinflussen. Wenn wir uns näher mit
diesen Themen befassen, werden wir in der Lage sein, eine Matrix mit Beziehungen zwischen der heuristischen Bewertung von Nielsen und dem kulturellen Rahmen von Geert Hofstede aufzudecken. Abschließend erörtern wir das mögliche Potenzial kultureller Werte zur Beeinflussung von Benutzeroberflächen für E-Learning-Plattformen. In der Tat gibt es einige Funktionen in E-Learning-Plattformen, die aufgrund der Kultur weniger diskutiert werden, obwohl sie sehr praktisch in die Plattformen integriert werden können.
The thesis develops and evaluates a hypothetical model of the factors that influence user acceptance of weblog technology. Previous acceptance studies are reviewed, and the various models employed are discussed. The eventual model is based on the technology acceptance model (TAM) by Davis et al. It conceptualizes and operationalizes a quantitative survey conducted by means of an online questionnaire, strictly from a user perspective. Finally, it is tested and validated by applying methods of data analysis.
This thesis focuses on approximate inference in assumption-based argumentation frameworks. Argumentation provides a significant idea in the computerization of theoretical and practical reasoning in AI. And it has a close connection with AI, engaging in arguments to perform scientific reasoning. The fundamental approach in this field is abstract argumentation frameworks developed by Dung. Assumption-based argumentation can be regarded as an instance of abstract argumentation with structured arguments. When facing a large scale of data, a challenge of reasoning in assumption-based argumentation is how to construct arguments and resolve attacks over a given claim with minimal cost of computation and acceptable accuracy at the same time. This thesis proposes and investigates approximate methods that randomly select and construct samples of frameworks based on graphical dispute derivations to solve this problem. The presented approach aims to improve reasoning performance and get an acceptable trade-off between computational time and accuracy. The evaluation shows that for reasoning in assumption-based argumentation, in general, the running time is reduced with the cost of slightly low accuracy by randomly sampling and constructing inference rules for potential arguments over a query.
Diese Arbeit betrachtet die Online-Aufmerksamkeit gegenüber Forschern und deren Forschungsthemen. Die enthaltenen Studien vergleichen die Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Gewinnern wichtiger Forschungspreise mit Forschern die keinen Preis erhalten haben. Web-Signale wie Wikipedia Seitenaufrufe, Editierungen von Wikipedia-Artikeln und Google Trends wurden als Proxy für Online-Aufmerksamkeit verwendet. Dabei wurde herausgefunden, dass Wikipedia-Artikel über die Forschungsthemen von Gewinnern zeitnahe zum Artikel über den Gewinner erstellt wurden. Eine mögliche Erklärung hierfür könnte sein, dass die Forschungsthemen in einer engeren Beziehung zu den Gewinnern stehen. Dies würde die These unterstützen, dass Gewinner ihr Forschungsgebiet eingeführt haben. Zusätzlich wuchs die Online-Aufmerksamkeit gegenüber den Forschungsthemen von Gewinnern nach dem Tag an dem der Artikel über den Forscher erstellt wurde. Daraus kann abgeleitet werden, dass Themen von Gewinnern beliebter sind als die Themen von Forschern die keinen Preis erhalten haben. Des Weiteren wurde gezeigt, dass Gewinner des Nobelpreises vor der Verkündung weniger Online-Aufmerksamkeit erhalten als die Liste von Nominierten basierend auf den Thomson Reuters Citation Laureates. Ferner sank die Beliebtheit gegenüber der Preisträger schneller als gegenüber Forschern die keinen Preis erhalten haben. Zuletzt wurde demonstriert, dass eine Vorhersage der Gewinner basierend auf Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Forschern problematisch ist.
Mobile payment has been a payment option in the market for a long time now and was predicted to become a widely used payment method. However, over the years, the market penetration rate of mPayments has been relatively low, despite it having all characteristics required of a convenient payment method. The primaryrnreason for this has been cited as a lack of customer acceptance mainly caused due to the lack of perceived security by the end-user. Although biometric authentication is not a new technology, it is experiencing a revival in the light of the present day terror threats and increased security requirements in various industries. The application of biometric authentication in mPayments is analysed here and a suitable biometric authentication method for use with mPayments is recommended. The issue of enrolment, human and technical factors to be considered are discussed and the STOF business model is applied to a BiMoP (biometric mPayment) application.
Blockchain in Healthcare
(2020)
The underlying characteristics of blockchain can facilitate data provenance, data integrity, data security, and data management. It has the potential to transform the healthcare sector. Since the introduction of Bitcoin in the fintech industry, the blcockhain technology has been gaining a lot of traction and its purpose is not just limited to finance. This thesis highlights the inner workings of blockchain technology and its application areas with possible existing solutions. Blockchain could lay the path for a new revolution in conventional healthcare systems. We presented how individual sectors within the healthcare industry could use blockchain and what solution persists. Also, we have presented our own concept to improve the existing paper-based prescription management system which is based on Hyperledger framework. The results of this work suggest that healthcare can benefit from blockchain technology bringing in the new ways patients can be treated.
The growing numbers of breeding rooks (Corvus frugilegus) in the city of Landau (Rhineland- Palatinate, Germany) increase the potential for conflict between rooks and humans, which is mainly associated with noise and faeces. Therefore, the aim of this work is a better understanding of the breeding tree selection of the rook in order to develop options for action and management in the future.
Part I of this thesis provides general background information on the rook and includes mapping of the rookeries in the Anterior Palatinate and South Palatinate including Landau in the year 2020. That mapping revealed that the number of rural colonies has decreased, while the number of urban colonies has increased in the study area in the last few years. In line with current literature, tree species and tree size were important criteria for breeding tree selection. However, the mapping showed that additional factors must be important as well.
Therefore, as rooks seem to often breed along traffic axes, Part II of this thesis examines how temperature, artificial light and noise, which are all linked to traffic axes, affect the breeding tree selection of the rook in the city of Landau. The following three hypotheses are developed: (1) manually selected breeding trees (Bm) have a warmer microclimate than manually selected non-breeding trees (Nm) or randomly selected non-breeding trees (Nr), (2) Bm are exposed to a higher light level than Nm or Nr and (3) Bm are exposed to a higher noise level than Nm or Nr. To test these hypotheses, 15 Bm, 13 Nm and 16 Nr are investigated.
The results show that Bm were exposed to more noise than both types of non-breeding trees (μBm, noise = 36.52481 dB, μNm, noise = 31.27229 dB, μNr, noise = 29.17417 dB) where the difference between Bm and Nr was significant. In addition, there was a tendency for Bm to be exposed to less light (μBm, light = 0.356 lx) than Nm (μNm, light = 0.4107692 lx) and significantly less light than Nr (μNr, light = 1.995 lx), while temperature did not differ between the groups (μBm, temp = 16.90549 °C, μNm, temp = 16.93118 °C, μNr, temp = 17.28639 °C).
This study shows for the first time that rooks prefer trees which are exposed to low light levels and high noise levels, i.e. more intense traffic noise, for breeding. It can only be speculated that the cause of this is lower enemy pressure at such sites. The fact that temperature does not seem to have any influence on breeding tree selection may be due to only small temperature differences at nest height, which might be compensated by breeding behaviour. Consequently, in the long term one management approach could be to divert traffic from inner-city areas, especially schools and hospitals, to bypasses. If tree genera suitable for rooks, such as plane trees, are planted along the bypasses, those sites could provide suitable alternative habitats to inner-city breeding locations, which become less attractive for breeding due to noise reduction. In the short term in addition to locally implemented repellent measures the most effective approach is to strengthen rook acceptance among the population. However, further research is needed to verify the results of this thesis and to gain further insights into rook breeding site selection in order to develop effective management measures.
Thesis is devoted to the topic of challenges and solutions for human resources management (HRM) in international organizations. The aim is to investigate methodological approaches to assessment of HRM challenges and solutions, and to apply them on practice, to develop ways of improvement of HRM of a particular enterprise. The practical research question investigated is “Is the Ongoing Professional Development – Strategic HRM (OPD-SHRM) model a better solution for HRM system of PrJSC “Philip Morris Ukraine”?”
To achieve the aim of this work and to answer the research question, we have studied theoretical approaches to explaining and assessing HRM in section 1, analyzed HRM system of an international enterprise in section 2, and then synthesized theory and practice to find intersection points in section 3.
Research findings indicate that the main challenge of HRM is to balance between individual and organizational interests. Implementation of OPD-SHRM is one of the solutions. Switching focus from satisfaction towards success will bring both tangible and intangible benefits for individuals and organization. In case of PrJSC “Philip Morris Ukraine”, the maximum forecasted increase is 330% in net profit, 350% in labor productivity, and 26% in Employee Development and Engagement Index.
Challenges of Implementing Innovation Strategies at Large Organizations: A case of Lotte Group
(2023)
For many decades, one of the most important focuses of research has been on determining whether or not there is a correlation between the size of an organization and its level of innovation. Unlike small companies, large companies often have well-established structure that are hard to change and change managements seems to be much more difficult especially related to innovation. Nevertheless, there are many examples to prove the opposites. Some large organization like Apple, Amazon... always show great innovation efforts and keep changing in a much positive way. Therefore, the aim of this thesis is to discuss of how large organization can be able to implement innovation when having much drawbacks compare to SMEs. Through the use of a qualitative research approach, researcher was able to explore essential information on the innovation strategies that large companies are using in order to innovate and how they could overcome existing challenges by studying the working process of Lotte Group – one of the biggest companies in Korea.
Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen sind in Computer-Supported Cooperative Work (CSCW) und bei traditioneller Groupware von Wichtigkeit. Die Wissenschaft ist bestrebt, deren Bedeutung bei der Nutzung von Groupware und die damit verknüpfte Zusammenarbeit von Menschen tiefgründig zu untersuchen, um ihre Anwendung und Effizienz zu beschreiben. Dabei wurde bisher noch keine Klassifizierung der Mechanismen vorgenommen, um deren Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie ihre Anwendung herauszuarbeiten und ihrer Bedeutung im kollaborativem Umfeld nachzugehen. Zudem fehlt die Betrachtung der Mechanismen in neuen Formen von Groupware. In der Wissenschaft als auch in der Praxis haben Enterprise Collaboration Systems (ECS), die Social Software Funktionalität beinhalten, wachsende Bedeutung. Basierend auf der Kombination von traditioneller Groupware und Social Software Komponenten beinhalten diese auch Mechanismen, die die Kollaboration vereinfachen sollen, jedoch bisher noch nicht hinreichend untersucht wurde.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es daher, Beispiele für Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der akademischen Literatur zu identifizieren um einen ersten Überblick über diese zu verschaffen. Aufbauend darauf ist es zudem Ziel, die Beispielmechanismen zu klassifizieren. Basierend auf einer Literaturanalyse werden Konzepte aus der Literatur übernommen und auf die ausgewählten Mechanismen angewendet um diese zu analysieren und zu klassifizieren. Dabei werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Mechanismen herauszuarbeiten und beschrieben. Um ein Verständnis für die Anwendung von Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen zu verdeutlichen, werden einige Mechanismen exemplarisch visualisiert. Die Beispiele beziehen sich auf die verschiedenen Klassifizierungsgruppen. Die Auswahl der Mechanismen für die Visualisierung basiert auf deren signifikanten Unterschiede in ihrer Funktionalität. Anschließend werden die ausgewählten Mechanismen, die in der Literatur traditioneller Groupware identifiziert wurden, in kleinen Ausmaß in sozial integrierter ECS kon-trollier. Dabei gilt es herauszufinden, ob die Beispielmechanismen vorzufinden sind und ob neue Mechanismen identifiziert werden können. Als Praxisbeispiel von ECS mit Sozialer Software dient die kollaborative Plattform von IBM Connections. IBM Connections wird an der Universität Koblenz eingesetzt, um die Plattform „UniConnect“ zu betreiben. Anhand einer ersten Toolanalyse wird herausgearbeitet, welche von den identifizierten Beispielen an Mechanismen in IBM Connections angewendet werden. Diese Arbeit stellt erste Schritte in der Untersuchung von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in ECS mit Social Software dar. Darüber hinaus sollen Beispiele für neue, bisher unbekannte Mechanismen herausgearbeitet werden, die im Zuge des sozialen Faktors zu kollaborativen Arbeit eingesetzt werden.
Der Beitrag soll dazu dienen, Beispiele von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der Literatur zu identifizieren, zu analysieren und diese zusammenbringen um einen ersten Überblick zu erhalten. Desweiten wird eine erste Klassifizierung anhand der Unterschiedlichkeiten der Mechanismen vorgenommen. Nebenbei soll der Betrag einen Anreiz für weitere Untersuchungen schaffen, Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in sozial integrierter ECS tiefer zu untersuchen.
Commonsense reasoning can be seen as a process of identifying dependencies amongst events and actions. Understanding the circumstances surrounding these events requires background knowledge with sufficient breadth to cover a wide variety of domains. In the recent decades, there has been a lot of work in extracting commonsense knowledge, a number of these projects provide their collected data as semantic networks such as ConceptNet and CausalNet. In this thesis, we attempt to undertake the Choice Of Plausible Alternatives (COPA) challenge, a problem set with 1000 questions written in multiple-choice format with a premise and two alternative choices for each question. Our approach differs from previous work by using shortest paths between concepts in a causal graph with the edge weight as causality metric. We use CausalNet as primary network and implement a few design choices to explore the strengths and drawbacks of this approach, and propose an extension using ConceptNet by leveraging its commonsense knowledge base.
In recent years head mounted displays (HMD) and their abilities to create virtual realities comparable with the real world moved more into the focus of press coverage and consumers. The reason for this lies in constant improvements in available computing power, miniaturisation of components as well as the constantly shrinking power consumption. These trends originate in the general technical progress driven by advancements made in smartphone sector. This gives more people than ever access to the required components to create these virtual realities. However at the same time there is only limited research which uses the current generation of HMDs especially when comparing the virtual and real world against each other. The approach of this thesis is to look into the process of navigating both real and virtual spaces while using modern hardware and software. One of the key areas are the spatial and peripheral perception without which it would be difficult to navigate a given space. The influence of prior real and virtual experiences on these will be another key aspect. The final area of focus is the influence on the emotional state and how it compares to the real world. To research these influences a experiment using the Oculus Rift DK2 HMD will be held in which subjects will be guided through a real space as well as a virtual model of it. Data will be gather in a quantitative manner by using surveys. Finally, the findings will be discussed based on a statistical evaluation. During these tests the different perception of distances and room size will the compared and how they change based on the current reality. Furthermore, the influence of prior spatial activities both in the real and the virtual world will looked into. Lastly, it will be checked how real these virtual worlds are and if they are sufficiently sophisticated to trigger the same emotional responses as the real world.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Paketmanager für Quellcode wie zum Beispiel Cabal verwalten unter anderem die Abhängigkeiten zwischen Paketen. Softwareprojekte nutzen jedoch selten sämtliche Funktionalitäten, die ihre Abhängigkeiten bereitstellen. Das führt zur unnötigen Kompilation unbenutzter Code-Fragmente und zu vermeintlichen Versionskonflikten, wo gar keine Konflikte sind. In zwei Fallstudien zeigen wir, wie relevant diese zwei Probleme sind. Danach beschreiben wir, wie wir sie vermeiden können, indem wir Abhängigkeiten nicht zwischen ganzen Paketen, sondern zwischen einzelnen Code-Fragmenten feststellen.
This thesis explores and examines the effectiveness and efficacy of traditional machine learning (ML), advanced neural networks (NN) and state-of-the-art deep learning (DL) models for identifying mental distress indicators from the social media discourses based on Reddit and Twitter as they are immensely used by teenagers. Different NLP vectorization techniques like TF-IDF, Word2Vec, GloVe, and BERT embeddings are employed with ML models such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) followed by NN models such as Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to methodically analyse their impact as feature representation of models. DL models such as BERT, DistilBERT, MentalRoBERTa and MentalBERT are end-to-end fine tuned for classification task. This thesis also compares different text preprocessing techniques such as tokenization, stopword removal and lemmatization to assess their impact on model performance. Systematic experiments with different configuration of vectorization and preprocessing techniques in accordance with different model types and categories have been implemented to find the most effective configurations and to gauge the strengths, limitations, and capability to detect and interpret the mental distress indicators from the text. The results analysis reveals that MentalBERT DL model significantly outperformed all other model types and categories due to its specific pretraining on mental data as well as rigorous end-to-end fine tuning gave it an edge for detecting nuanced linguistic mental distress indicators from the complex contextual textual corpus. This insights from the results acknowledges the ML and NLP technologies high potential for developing complex AI systems for its intervention in the domain of mental health analysis. This thesis lays the foundation and directs the future work demonstrating the need for collaborative approach of different domain experts as well as to explore next generational large language models to develop robust and clinically approved mental health AI systems.
Das World Wide Web (WWW) ist heute zu einem sehr wichtigen Kommunikationskanal geworden, dessen Nutzung in der Vergangenheit stetig gestiegen ist. Websitebesitzer haben schon seit der Entwicklung des ersten Web Browser von Tim Berners-Lee im Jahre 1990 Interesse daran, das Verhalten von Benutzern zu erkennen und zu verstehen. Durch den Einfluss, den der Onlinekanal heute erzielt und welcher alle anderen Medien übersteigt, ist auch das Interesse im Beobachten von Website-Benutzungen und Benutzeraktivitäten noch weiter gestiegen. Das Sammeln und Analysieren von Daten über die Benutzung von Websites kann helfen, Benutzerverhalten zu verstehen, Services zu verbessern und Gewinn zu steigern.
Darüber hinaus ist es Voraussetzung für effektives Website Design und Management, effektive Mass Customization und effektives Marketing. Das Themengebiet, welches diese Aspekte betrachtet, heißt Web Analytics (WA).rnAllerdings führen sich ändernde Technologien und sich entwickelnde Web Analytics Methoden und Prozesse zu großen Herausforderungen für Unternehmen, die Web Analytic Programme durchführen. Aufgrund fehlender Ressourcen in den verschiedensten Bereichen, sowie einer hier oft aufzufindenden anderen Art von Websites, ist es vor allem für Klein- und Mittelständige Unternehmen (KMU) sowie Non-Profit Organisationen schwer, Web Analytics in einer effektiven Weise zu betreiben.
Dieses Forschungsvorhaben zielt daher darauf ab, die vorhandene Lücke zwischen der Theorie, den Möglichkeiten die Tools bieten und den betrieblichen Anforderungen zu identifizieren. Hierfür wird das Thema von drei verschiedenen, jedoch aufeinander aufbauenden Richtungen betrachtet: der akademischen Literatur, Web Analytic Programmen und einer Fallstudie. Mit Hilfe eines Action Research Ansatzes war es möglich, einen ganzheitlichen Überblick des Themengebiets Web Analytics zu erhalten und bestehende Lücken aufzudecken. Das Ergebnis dieser wissenschaftlichen Arbeit ist ein Framework, welches KMUs die Informations-Websites betreiben dabei hilft, Web Analytic Initiativen durch zu führen.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das in der medizinischen Diagnostik zur Darstellung von Struktur und Funktion der Gewebe und Organe im Körper eingesetzt wird. Diffusionsgewichtete Bildgebung ist ein spezielles bildgebendes MRT Verfahren, welches es ermöglicht, nichtinvasiv und in vivo Einblicke in den Verlauf von Nervenbahnen zu geben. Es erlaubt damit, Aussagen über die Struktur und Integrität dieser Verbindungsbahnen zu treffen. Im klinischen Alltag findet diese Modalität Anwendung in der neurochirurgischen Operationsplanung, wie beispielsweise bei Resektionen von Läsionen, die in wichtigen funktionellen oder tiefiegenden Arealen liegen, wo die Beschädigungsgefahr wichtiger Nervenbahnen gegeben ist. Kommt es im Zuge der Operation zu einer etwaigen Durchtrennung von wichtigen Bahnen, kann dies zu erheblichen funktionellen Beeinträchtigung führen. Diese Arbeit gibt eine Einführung in die MRT-Bildgebung und wird sich im Speziellen mit der Aufnahme von diffusionsgewichtetenMRT- Daten beschäftigen. Generell besteht das Problem, dass das Auflösungsvermögen von Diffusionsdaten relativ niedrig ist in Relation zum Aufnahmeobjekt. So werden in einem einzelnen 3D Volumenelement, auch Voxel genannt, eine Reihe von Nerventrakten abgebildet, die sich beispielsweise kreuzen, aufsplitten oder auffächern. Hier besteht die Notwendigkeit, diese Voxel zu identifizieren und zu klassifizieren, um auch in schwierigen Regionen aus den lokalen Diffusionsdaten die Verläufe von Nervenbündeln möglichst exakt zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion wird durch die sogenannte Traktographie realisiert. Im Zuge dieser Arbeit werden wir existierende Rekonstruktionsmethoden, wie beispielsweise diffusion tensor imaging (DTI) und q-ball imaging (QBI) auf synthetisch generierten Daten untersuchen. Wir werden herausstellen, welche wertvollen Informationen die rekonstruierten Daten liefern können und welche individuellen Einschränkungen es gibt. QBI rekonstruiert eine orientation distribution function (ODF), deren lokalen Maxima in vielen Fällen mit den Richtungen der Nervenbahnen übereinstimmen. Wir bestimmen diese lokalen Maxima. Auf den Metriken des Diffusionstensors wird eine neue voxelbasierte Klassifikation vorgestellt. Die Vereinigung von voxelbasierter Klassifikation, lokalen Maxima und globalen Informationen aus der Nachbarschaft eines Voxels ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit und führt zur Entwicklung eines globalen Klassifikators, der mögliche Traktographie-Richtungen vorgibt und asymmetrische Konfigurationen ermittelt. Im Anschluss wird ein eigener Traktographie-Algorithmus vorgestellt, der auf den Ergebnissen des globalen Klassifikators arbeitet und somit auch Aufsplittungen von Nervenbahnen abbilden kann.