Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

An objective comparison between web application frameworks has been a major topic of discussion in the online community. Because of the many differing results, it is important to have a clear understanding of web application frameworks, browser functionality and objective tests. Therefor the functionality of the browser was investigated, together with common traps and optimizations. In particular, the differences between Angular and React were studied by conducting five tests: function overhead, big data, initial load of tables, rerendering of tables and web workers. Results showed that Angular excels at small projects but slows down starting from 2000 elements. React serves better for large projects with changing data, at the cost of code overhead due to uni-directional data binding. Most of these tests are revised versions of existing benchmarks. This study also reflects on how these benchmarks were subjective and how they can be improved. To contribute to the ongoing discussion in the community, this study shows that every framework excels in a domain. A thorough understanding of rendering engines, coding and frameworks is necessary to devise an objective benchmark to reveal these strengths and weaknesses.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

In 2018 was het aandeel 65-plussers in Vlaanderen 20% van de bevolking. Volgens projecties van de Vlaamse Overheid zal dit aandeel tegen het jaar 2035 boven de 25% liggen. Er wordt verwacht dat deze trend van vergrijzing zich zal blijven doorzetten naar de toekomst. Samen met deze groei van de ouderenpopulatie wordt er ook verwacht dat het aantal mensen met neuropsychologische aandoeningen zoals dementie zal stijgen. Tegen 2030 wordt verwacht dat het aantal mensen met dementie in Vlaanderen zal toenemen met 33% ten opzichte van 2019. Om met dit grotere aantal patiënten te kunnen omgaan zullen meer effectieve en nauwkeurige manieren van cognitieve testen nodig zijn. Daarnaast moet het verwerken van deze testen efficiënter verlopen met minder administratie. In deze thesis wordt gekeken of het digitaliseren van een bestaande neuropsychologische test een oplossing kan bieden voor deze problemen. Daardoor kunnen testen uniformer en tijdsaccurater afgenomen worden. Daarnaast kunnen er meer cognitieve variabelen afgenomen worden. Deze thesis is een exploratieve studie naar: (a) manieren om de ervaring van psychologen te verbeteren tijdens het uitvoeren van een neuropsychologische test, (b) waardevolle kwantificeerbare parameters die toegevoegd kunnen worden aan de neuropsychologische test zonder de test te veranderen, en (c) welke datavisualisaties hulp kunnen bieden aan psychologen om extra inzicht te vergaren in het cognitieve profiel van hun patiënten. In samenspraak met een team van psychologen werd gekozen voor de “Letter detecteren” test uit de COTESS (COgnitieve TEStbatterij voor Senioren), en als naam voor de gedigitaliseerde versie de "NEURO 2.0" applicatie. Voor het creëren van deze digitale test werd er gebruik gemaakt van de principes van User-Centered Design. Dit proces begon met een focusgroep van 5 psychologen, die vervolgens in een iteratief proces meerdere keren een prototype werden voorgelegd, waarop zij feedback konden geven. Deze feedback werd dan gebruikt om het prototype incrementeel te verbeteren. Op het einde werd aan de hand van Key Performance Indicators afgetoetst of de applicatie de psychologen in staat stelt deze effectief en efficiënt te gebruiken. Daarnaast bleken de gekozen toegevoegde variabelen waardevol om mogelijk nieuwe inzichten te verzamelen over patiënten. Deze variabelen waren: de reactietijd van een patiënt op de stimulus, "halve" inhibities waarbij de patiënt wel reageert maar zichzelf motorisch stopt vóór het maken van een fout, en het aantal fouten dat een patiënt verbaal corrigeert net na het begaan van deze fout. Daarnaast gaven de psychologen ook aan dat zowel de originele als toegevoegde variabelen op een duidelijke manier werden weergeven. Op die manier kunnen de psychologen extra inzicht verkrijgen in het cognitieve profiel van hun patiënten. Uit deze summatieve gebruikerstest bleek dat de applicatie tot een betere afname en verwerking van de testresultaten leidt en dat de psychologen voordelen zien in het digitaliseren van bijkomende testen. Als laatste werd er aan de hand van “Unified Theory of Acceptance and Use of Technology” nagegaan of deze applicatie ook in de praktijk gebruikt zou worden door psychologen. De resultaten van deze bevraging geven aan dat de psychologen van plan zijn de applicatie te gebruiken en andere neuropsychologische testen gedigitaliseerd willen zien in de NEURO 2.0 applicatie.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

The world's population is rapidly growing older and with population aging comes increasing load on healthcare systems due to the various ailments that follow high age. Amongst these health conditions is the deterioration of cognitive functions. To clinically diagnose those whose cognition is impaired, cognitive test batteries are used. One of the commonly used test batteries in Belgium is The Cognitive Testbatterij voor Senioren or COTESS. The test battery is performed on paper in a series of sessions with a psychologist who observes the performance and grades each test. In the technical world we live in today, we have the opportunity to move this process to a digital platform, relieving the workload of neuropsychologists and giving them more time to spend on all the other important tasks their job requires. In this thesis, we go through the process of digitalizing a neuropsychological test. First, we explore the effects of automating a neuropsychological test whilst keeping the experience similar to the original one. Once the test has been automated, we attempt to use the advantages of the digital medium to provide further insight into the patient's cognitive profile. This involves collecting additional digital biomarkers that may be relevant to the diagnosing process and presenting the results in an insightful way. To achieve our goal, methods of user-centered design were used. Two experienced psychologists and founding members of the COTESS test battery helped us in the process as our potential end-users. A C# desktop application was developed which mimicked the original pen-and-paper test. In addition, the measurements of pressure and velocity were integrated into the application. A third measurement, tremor, was developed but not yet integrated. In the end, a usability test was conducted with the two end-users, where measurements of the usability of the application were done, followed by a questionnaire regarding the system's usability, and acceptance of the digitalized test. The usability test revealed there are still some aspects of the design that can be improved, and there might be a learning curve to some of the specific features of the application. The users were positive about the application, but no definitive conclusion could be drawn from the user test due to the limited number of participants. However, this indicates a positive attitude towards the digitalization of neuropsychological tests which encourages further testing and development. Hopefully, this thesis will be a valuable contribution to the important process of digitalizing neuropsychological tests and help in reducing the load on healthcare.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Het onderwerp van deze thesis is het ontwikkelen van een applicatie die platform onafhankelijk (smartphone, tablet, laptop en desktop) werkt met de bedoeling om vertalingen te geven in pictogrammen. Het originele doelpubliek waren allochtone ouders die schoolcommunicatie niet goed begrijpen. Er werd nagedacht om de applicatie uit te breiden naar de ganse schoolcontext of daarbuiten. Wegens de Corona epidemie hebben we niet het initiële doelpubliek kunnen vinden. De applicatie is dan getest op mede studenten en ouders (allen autochtoon). Om de vertaling te doen is er gebruikgemaakt van Text2Picto. Deze API kan Nederlands, Engels en Spaans omzetten naar 2 soorten pictogrammen, Sclera en Beta. Om de pictogrammen te tonen is ervoor gekozen om een applicatie te maken waarbij als de gebruiker zijn mail bijvoorbeeld wil vertalen hij maar de tekst hoeft te selecteren en te kopiëren (ctrl+c) en dat dan spontaan de vertaling op het scherm komt. Zo moet de gebruiker niet wisselen tussen schermen om een vertaling te doen. Om de platform onafhankelijk te ontwikkelen kan men gebruik maken van verschillende technologieën. De meest bruikbare en populaire zijn een Web App, Qt en Xamarin. Het voordeel van een Web App tegenover de andere twee is dat die in de browser draait en alle platformen hebben een browser. Het nadeel is dat een Web App niet alle platform specifieke functies ondersteund die nodig zijn voor de app. De keuze is dan gevallen op Xamarin. Xamarin heeft een uitgebreide documentatie en de mogelijkheid om gemakkelijk platform specifieke code toe te voegen. Het nadeel is wel dat voor Appleproducten een app te maken moet dit op een Mac computer gebeuren. Om met Xamarin te ontwikkelen heeft men Visual Studio nodig van Microsoft. Voor de ontwikkeling van de app is een Windows machine gebruikt, dus voor de Appleproducten is geen applicatie ontwikkelt maar in de thesis tekst is wel vermeld welke bibliotheken men kan gebruiken om de applicatie uit te breiden naar die platformen. Xamarin zelf promoot het gebruik van het Model-View-ViewModel design patroon en de code is dan ook zo goed mogelijk opgedeeld. Een eerste stuk code dat nodig was toegang krijgen tot het Clipboard (Pasteboard voor Appleproducten). Als de gebruiker ergens iets kopieert komt dit op het Clipboard te staan. Tijdens het ontwikkelen is Xamarin.Essentials geüpdatet om toegang van gedeelde code toe te staan. Tijdens het testen is gebleken dat voor Windows er precies toch nog een bug inzat en is platform specifieke code gebruikt. Op een smartphone kunnen niet zomaar twee apps open zijn en werken. Om de app te laten werken in de achtergrond is “Backgrounding” voor Android gebruikt. Op Windows kan een applicatie niet luisteren naar het Clipboard in de achtergrond. Maar om de pictogrammen te visualiseren op de manier die voorgelegd is, is er in Windows maar een mogelijkheid, Compact Overlay modus. Hierdoor is de app altijd in de voorgrond. Om de app te testen zijn 5 deelnemers gevonden. Zij moesten een aantal taken uitvoeren om te zien of ze de app konden gebruiken. Bij het testen is gebleken dat voor Windows Xamarin.Essentials Clipboard een fout gaf en dus hebben we de Windows app niet kunnen testen. Uit de taken is gebleken dat de app redelijk gebruiksvriendelijk is maar er wel verbeteringen aangebracht kunnen worden. Wel is aangegeven dat pictogrammen een extra stap vragen om ze te interpreteren waardoor een vertaling naar tekst gemakkelijker lijkt.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Deze thesis onderzoekt of pathologieën, zoals depressie, kunnen gedetecteerd worden door machine learning. Een gepubliceerde dataset van Kaggle, gebaseerd op een vragenlijst, is de basis voor dit onderzoek. De vragenlijst bestaat uit vragen over algemene, persoonlijke informatie (leeftijd, geslacht, …) en mogelijke pathologieën (depressie, sociale angst, …). De dataset bevat 469 datapunten (ingevulde vragenlijsten) en de antwoorden op 15 van de 18 vragen zijn categorisch van aard. Eén van de vragen is of de persoon een zelfmoordpoging ondernomen heeft. Concreet werd in deze thesis een machine learning model ontwikkeld dat het antwoord op die vraag kan voorspellen aan de hand van de andere antwoorden van een persoon. Ook voor nieuwe data moet het model een correcte voorspelling kunnen maken. Om een optimaal model te vinden, werd op iteratieve wijze te werk gegaan. Eerst werden foutieve spellingen van antwoorden verbeterd en onzinnige of onmogelijke antwoorden verwijderd. De verwijderde antwoorden werden per vraag vervangen door het meest frequente antwoord om het verlies van nuttige data te beperken. Daarna werd de dataset verkend met statistische technieken (Chi kwadraat,…) en visualisaties om inzichten te verwerven over de structuur van de data. Hieruit bleek dat de te voorspellen antwoorden sterk ongebalanceerd zijn: slechts 18.12% antwoordde “Yes” op de vraag of de persoon al een zelfmoordpoging had ondernomen. Aangezien de meeste machine learning algoritmes geschaalde numerieke waarden als input verwachten, werden de tekstuele antwoorden geconverteerd naar numerieke waarden en daarna geschaald. Vervolgens werden verschillende machine learning modellen (KNN, SVM, …) getraind, geoptimaliseerd en getest. Voor optimalisatie werd een maatstaf gekozen om de kwaliteit van het machine learning model efficiënt te doen toenemen. Omdat de te voorspellen klassen ongebalanceerd zijn, werd de average precision score in plaats van het veel gebruikte accuraatheid gekozen als maatstaf. De hyperparameters van elk model werden geoptimaliseerd met cross validatie om over- en underfitting te beperken. Met verschillende scores, testen en visualisaties (F1-score, …) werden de geoptimaliseerde modellen geëvalueerd. Uit die evaluatie werden inzichten verworven om de modellen verder te optimaliseren. Methoden zoals boosting en bagging werden gebruikt om de bias en de variantie te verlagen, evenals feature selectie, ensemble methoden of model gerelateerde technieken. Ten slotte werd uit deze modellen het beste model gekozen. Door de beperkte grootte van de dataset en de onbalans tussen de te voorspellen klassen werden geen hoge scores behaald, al is verbetering door de optimalisatiemethodes zichtbaar. Om het machine learning model in een praktische toepassing te kunnen gebruiken werd zowel een Androidapplicatie als een serverapplicatie ontwikkeld. Via de Androidapplicatie kunnen gebruikers een vragenlijst invullen. Als de gebruiker zijn antwoorden bevestigt, worden de antwoorden verstuurd naar de server. De server bewaart de data en maakt op basis daarvan een voorspelling. De gebruiker ontvangt die voorspelling in de applicatie. De implementatie van de server is herbruikbaar voor andere toepassingen die dataopslag, training van modellen, maken van voorspellingen en/of berichtgeving van voorspellingen vereisen. Wegens de gevoelige aard van de vragenlijst is noch de server, noch de Androidapplicatie publiekelijk gebruikt.