A database for publications published by researchers and students at SimulaMet.
Research area
Publication type
- All (804)
- Journal articles (228)
- Books (8)
- Edited books (2)
- Proceedings, refereed (251)
- Book chapters (9)
- Talks, keynote (17)
- PhD theses (4)
- Proceedings, non-refereed (19)
- Posters (11)
- Technical reports (11)
- Manuals (1)
- Talks, invited (161)
- Talks, contributed (18)
- Public outreach (49)
- Miscellaneous (15) Remove Miscellaneous <span class="counter">(15)</span> filter
Miscellaneous
MMSys'22 Grand Challenge on AI-based Video Production for Soccer
arXiv, 2022.Status: Published
MMSys'22 Grand Challenge on AI-based Video Production for Soccer
Afilliation | Machine Learning |
Project(s) | Department of Holistic Systems |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2022 |
Publisher | arXiv |
Other Numbers | arXiv:2202.01031 |
URL | https://arxiv.org/abs/2202.01031 |
Common Limitations of Image Processing Metrics: A Picture Story
arXiv, 2022.Status: Published
Common Limitations of Image Processing Metrics: A Picture Story
While the importance of automatic image analysis is continuously increasing, recent meta-research revealed major flaws with respect to algorithm validation. Performance metrics are particularly key for meaningful, objective, and transparent performance assessment and validation of the used automatic algorithms, but relatively little attention has been given to the practical pitfalls when using specific metrics for a given image analysis task. These are typically related to (1) the disregard of inherent metric properties, such as the behaviour in the presence of class imbalance or small target structures, (2) the disregard of inherent data set properties, such as the non-independence of the test cases, and (3) the disregard of the actual biomedical domain interest that the metrics should reflect. This living dynamically document has the purpose to illustrate important limitations of performance metrics commonly applied in the field of image analysis. In this context, it focuses on biomedical image analysis problems that can be phrased as image-level classification, semantic segmentation, instance segmentation, or object detection task. The current version is based on a Delphi process on metrics conducted by an international consortium of image analysis experts from more than 60 institutions worldwide.
Afilliation | Machine Learning |
Project(s) | Department of Holistic Systems |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2022 |
Publisher | arXiv |
Keywords | Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), electronic engineering, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, Image and Video Processing (eess.IV), information engineering |
URL | https://arxiv.org/abs/2104.05642 |
DOI | 10.48550/ARXIV.2104.05642 |
ACM Multimedia Grand Challenge on Detecting Cheapfakes
ACM Multimedia Conference (MM): ACM, 2022.Status: Published
ACM Multimedia Grand Challenge on Detecting Cheapfakes
Afilliation | Machine Learning |
Project(s) | Department of Holistic Systems |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2022 |
Publisher | ACM |
Place Published | ACM Multimedia Conference (MM) |
Notes | https://2022.acmmm.org/call-for-grand-challenge-submissions/ |
URL | https://detecting-cheapfakes.github.io |
Miscellaneous
Digital Value Chains - Debate
Cyber Foresight Workshop: German Council on Foreign Relations, 2021.Status: Published
Digital Value Chains - Debate
Afilliation | Communication Systems |
Project(s) | The Center for Resilient Networks and Applications |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2021 |
Publisher | German Council on Foreign Relations |
Place Published | Cyber Foresight Workshop |
Hvordan lykkes med digitalisering? En undersøkelse av nyttestyring i IT-prosjekter i offentlig sektor (Concept-rapport nr. 64)
NTNU: Ex Ante Akademisk forlag, 2021.Status: Published
Hvordan lykkes med digitalisering? En undersøkelse av nyttestyring i IT-prosjekter i offentlig sektor (Concept-rapport nr. 64)
Afilliation | Software Engineering |
Project(s) | Department of IT Management |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2021 |
Publisher | Ex Ante Akademisk forlag |
Place Published | NTNU |
ISBN Number | 978-82-8433-004-4 |
MMSys'21 Grand Challenge on Detecting Cheapfakes
arXiv, 2021.Status: Published
MMSys'21 Grand Challenge on Detecting Cheapfakes
Afilliation | Machine Learning |
Project(s) | Department of Holistic Systems |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2021 |
Publisher | arXiv |
Miscellaneous
A Survey on Universal Design for Fitness Wearable Devices
In arXiv. arXiv, 2020.Status: Published
A Survey on Universal Design for Fitness Wearable Devices
Afilliation | Communication Systems |
Project(s) | Department of Mobile Systems and Analytics, Simula Metropolitan Center for Digital Engineering |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2020 |
Publisher | arXiv |
Accession Number | 2006.00823 |
ACM SIGSOFT empirical standards
In arXiv preprint arXiv:2010.03525. https://arxiv.org/abs/2010.03525: ACM, 2020.Status: Published
ACM SIGSOFT empirical standards
Empirical Standards are brief public document that communicate expectations for a specific kind of study (e.g. a questionnaire survey). The ACM SIGSOFT Paper and Peer Review Quality Initiative generated empirical standards for common research methods in software engineering. These living documents, which should be continuously revised to reflect evolving consensus around research best practices, can be used to make peer review more transparent, structured, harmonious and fair.
Afilliation | Software Engineering |
Project(s) | Department of IT Management |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2020 |
Publisher | ACM |
Place Published | https://arxiv.org/abs/2010.03525 |
Miscellaneous
NorNet at the University of Sydney: From Simulations to Real-World Internet Measurements for Multi-Path Transport Research
Sydney, New South Wales/Australia: University of Sydney, 2019.Status: Published
NorNet at the University of Sydney: From Simulations to Real-World Internet Measurements for Multi-Path Transport Research
A large fraction of the communication in the Internet is handled by the Transmission Control Protocol (TCP). Since the first deployments of this protocol more than 30 years ago, the spectrum of applications as well as the structure of the network have developed at a fast pace. For example, today's network devices, like smartphones and laptops – i.e.\ particularly many devices in the area of mobile computing – frequently have an interesting property: the existence of multiple IP addresses (IPv4 and/or IPv6). The addresses may even change due to mobility. This property, denoted as multi-homing, can be utilised for multi-path transport, i.e. the simultaneous usage of multiple paths in the network to improve performance. Multi-path transport is a hot topic in the Internet Engineering Task Force (IETF), which is the standardisation organisation for the Internet.
This talk provides an overview of the work in the areas of multi-homing and multi-path transport, with focus on the area of the protocols TCP and Stream Control Transmission Protocol (SCTP) with their experimental extensions Multi-Path TCP (MPTCP) and Concurrent Multi-Path Transfer for SCTP (CMT-SCTP). It particularly shows the sequence of research and selected results, beginning from a simple simulation model, via lab setups and small Internet scenarios, up to the large-scale, international testbed project NorNet. NorNet, and particularly its landline network part NorNet Core, is furthermore described in some detail. Based on NorNet, it is finally possible to validate simulation results in real-world, multi-homed networks, in order to provide valuable input to the ongoing IETF standardisation processes of MPTCP and CMT-SCTP. Particularly, it will also show how the NorNet testbed can be utilised for research at the University of Sydney.
Afilliation | Communication Systems |
Project(s) | The Center for Resilient Networks and Applications, NorNet |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2019 |
Publisher | University of Sydney |
Place Published | Sydney, New South Wales/Australia |
Keywords | Introduction, Multi-Homing, NorNet, NorNet Core, NorNet Edge, Status, Testbed |
Kunstig intelligens for endoskopi – Automatisk deteksjon av lesjoner i sanntid
NGF Nytt, Vol. 26, No 1, March 2019, p. 34: Norsk Gastroenterologisk Forening, 2019.Status: Published
Kunstig intelligens for endoskopi – Automatisk deteksjon av lesjoner i sanntid
BAKGRUNN: I krysningspunktet mellom matematikk, informatikk og statistikk finner vi den vitenskapelige disiplinen kunstig intelligens (KI). Sammen med de siste års eksplosive utvikling innen teknologi har KI muliggjort nye algoritmer, modeller og systemer for maskinassistert diagnostikk. Resultater fra KI basert på dype nevrale nettverk har vist spesielt stort potensiale, også for automatisk deteksjon av lesjoner og anatomiske landemerker i gastrointestinaltraktus under endoskopi. Med sensitivitet og spesifisitet for deteksjon av polypper i tykktarm
på over 90% møter slike metoder nødvendige kliniske krav, men mange eksperimenter er utført på begrensede datasett, eller analysert på feilaktig grunnlag grunnet manglende tilgang og forståelse hos informatikere. For å oppnå best mulig resultat er
et interdisiplinært samarbeid mellom klinikere og informatikere
en forutsetning. Informatikerne trenger medisinske innspill for å lage effektive systemer som fungerer ute i klinikken, og klinikerne trenger forståelse av systemet for å kunne stole på resultatet og stille pålitelige diagnoser. En stor utfordring for denne tilliten er
at fremgangsmåten til en KI-algoritme sees på som en svart boks hvor ingen nøyaktig kan dechiffrere hvordan systemet kom frem
til sin konklusjon.
METODE: Vi har gjennom mange år samlet en stor bilde- database fra endoskopier utført ved Bærum Sykehus, Vestre Viken HF. Bildene er gjennomgått og annotert av tre erfarne endoskopører og fordelt på 16 klasser, inkludert normal Z-linje, øsofagitt, normal cøkum, polypper og ulcerøs colitt. Deretter er bildene brukt til å utvikle, trene og teste KI-modeller. Modellene er basert på maskinlæring og dyp læring, en gren innen KI. Med vårt system Mimir, som kombinerer KI med informasjonssøk og
-gjenfinning, søker vi å lage et helhetlig beslutningsstøttesystem for endoskopører. Algoritmene analyserer videoer i sanntid, finner lesjoner, klassifiserer disse og gir skopøren live feedback om funn under undersøkelsen, slik at funnene kan undersøkes nærmere. Mimir presenterer deretter resultatene i egen programvare, og bruker blant annet “heatmaps” til å forklare hvordan konklusjonen er nådd, og er på den måten et bidrag på veien til å forstå hvordan KI-algoritmene fungerer. Videre jobber vi med å videreutvikle Mimirs støtte for automatisk rapportgenerering, med bilder
og standardtekst basert på funn fra undersøkelsen.
RESULTATER: Deteksjon og klassifisering for de 16 gruppene har vist en sensitivitet på 0,939 og en spesifisitet på 0,996. Algoritmene våre klarer å prosessere bildene i hastigheter på mellom 30 - 1000 bilder per sekund, raskt nok til å kjøre deteksjon i sanntid. En prototype av systemet er i samråd med klinikere testet ved å koble til et koloskopisystem ute i klinikken, og kan
nå analysere videoer i sanntid.
KONKLUSJON: Tester av våre system viser at KI kan bli et viktig hjelpemiddel for å bedre oppdage GI-forandringer, og generere automatiske rapporter i løpet av nærmeste fremtid. Dette kan fungere som viktig beslutningsstøtte for endoskopører, og kan brukes i opplæring av nye endoskopører. Den største begrensningen med KI er at vi per i dag ikke vet hvordan systemet kommer frem til sin konklusjon, som kan påvirke i hvor stor grad vi stoler på resultatet. Vi arbeider derfor med et helhetlig system som ikke bare hjelper legen med diagnostikk, men også forklarer hvordan konklusjonen er nådd, samt å generere automatiske rapporter fra undersøkelsen.
Afilliation | Machine Learning |
Project(s) | No Simula project, Department of Holistic Systems |
Publication Type | Miscellaneous |
Year of Publication | 2019 |
Publisher | Norsk Gastroenterologisk Forening |
Place Published | NGF Nytt, Vol. 26, No 1, March 2019, p. 34 |