Sinds de opkomst van krachtige AI- en deep learning-modellen is data uitgegroeid tot een essentiële en vaak beperkende factor in het ontwikkelingsproces. Waar eenvoudige modellen vaak kunnen volstaan met beperkte en eenvoudige datasets, vereisen complexere modellen – zoals die voor objectdetectie – steeds grotere en rijkere hoeveelheden gelabelde data. Dit vormt een belangrijk probleem in domeinen zoals sonarbeeldvorming, waar dergelijke datasets niet beschikbaar zijn als kant-en-klare bronnen en handmatige annotatie buitengewoon tijdsintensief en kostbaar is. Dit onderzoek richt zich daarom op de centrale vraag: hoe kunnen semi-supervised en self-supervised leermethoden het labelproces bij objectdetectie in sonardata versnellen, zonder significant verlies aan nauwkeurigheid?

Om deze vraag te beantwoorden is een experimenteel kader opgezet waarin drie benaderingen zijn onderzocht: een volledig supervised baseline gebaseerd op Faster R-CNN, een semi-supervised model met FixMatch, en een self-supervised strategie waarbij een BYOL-model wordt gepretraind en vervolgens gebruikt als backbone binnen een Faster R-CNN-architectuur. De experimenten zijn uitgevoerd op een publieke sonardataset bestaande uit 7600 gelabelde sonarbeelden. Voor de supervised baseline is het model getraind op verschillende hoeveelheden gelabelde data: 1%, 5%, 10%, 50% en 100%. De bijbehorende mAP-scores tonen een sterke daling in nauwkeurigheid naarmate de hoeveelheid gelabelde data afneemt, met resultaten variërend van 0.7717 (100%) tot slechts 0.2799 bij gebruik van 1% van de data.

In het semi-supervised scenario is FixMatch toegepast met 5% en 10% gelabelde data, terwijl de resterende data werd gebruikt als ongelabelde input. Deze aanpak resulteerde in mAP-scores van respectievelijk 0.6649 en 0.6828, wat duidelijk betere prestaties zijn dan het supervised model op dezelfde labelniveaus. Voor het self-supervised model werd BYOL gepretraind op de volledige dataset zonder labels. De representaties die dit opleverde zijn vervolgens geïntegreerd in Faster R-CNN, waarbij opnieuw 5% en 10% van de data gelabeld werd gebruikt voor training. Deze benadering leverde de hoogste nauwkeurigheid binnen de lage-labelscenario's, met mAP-scores van respectievelijk 0.6452 en 0.7230.

De resultaten van dit onderzoek tonen aan dat zowel semi-supervised als self-supervised technieken effectief zijn in het verminderen van de afhankelijkheid van handmatig gelabelde data, terwijl de modelprestaties grotendeels behouden blijven. Met name self-supervised pretraining via BYOL blijkt zeer waardevol in situaties met beperkte gelabelde data. Deze bevindingen bieden praktische aanknopingspunten voor het ontwikkelen van efficiëntere workflows in sonarbeeldanalyse, en zijn relevant voor bredere toepassingen in domeinen waar gelabelde data schaars of moeilijk te verkrijgen is. Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, is vervolgonderzoek nodig om de generaliseerbaarheid naar andere types sonardata of real-time toepassingen te evalueren.

Observatievaardigheden zijn van belang voor zorgverleners, zowel voor accurate diagnoses als voor empathische patiëntondersteuning.
De huidige evaluatie van deze vaardigheden in gesimuleerde omgevingen steunt vaak op subjectieve methoden zoals zelfrapportage en directe observatie door docenten.
Hoewel de Tobii eyetracking-brillen in het Zorglab van HOGENT objectieve blikdata leveren,
ontbreekt er tot op heden geschikte software om automatisch te analyseren welke objecten studenten waarnemen en voor hoe lang.
Deze bachelorproef beantwoordt hoe computervisiemodellen geïntegreerd kunnen worden met eyetrackingdata van Tobii Glasses om de observatieprestaties van studenten automatisch te analyseren.
De analyses dienen de feedback door docenten in het Zorglab te versterken.

Deze doelstelling werd uitgewerkt door middel van van een proof-of-concept (PoC) softwareapplicatie.
Dit proces startte met een literatuurstudie naar eyetracking-analyse en relevante computervisiemodellen (o.a. YOLO, SAM, DINOv2).
Vervolgens werd een prototype applicatie ontworpen en geïmplementeerd (Python, FastAPI, HTMX), inclusief een semi-automatische labeling-tool die gebruik maakt van SAM2 voor objectsegmentatie en -tracking.
Om de PoC te valideren, werd een gecontroleerd experiment uitgevoerd in het Zorglab.
Hier genereerden studenten aan de hand van Tobii Pro Glasses 3, eyetrackingopnames tijdens gesimuleerde observatietaken.
Deze opnames, samen met twee specifieke kalibratieopnames, werden gelabeld met de ontwikkelde tool om een grondwaarheidsdataset te creëren.
Een analysepijplijn werd ontworpen en geëvalueerd. In deze analyse werd de trackingfunctionaliteit van FastSAM gecombineerd met blikgestuurde filtering en classificatie van objectsegmenten, middels een getraind YOLOv11-objectdetectiemodel.
De prestaties werden geëvalueerd aan de hand van precisie, recall en F1-score, na optimalisatie via een grid search van hyperparameters.

Uit de resultaten bleek dat de combinatie van FastSAM-tracking met een YOLOv11-objectdetector (getraind op 1000 samples per klasse) de beste prestaties opleverde, met een F1-score van 0.80, een precisie van 0.94 en een recall van 0.70.
De hoge precisie toont aan dat het systeem met grote zekerheid de correcte objecten identificeert, hoewel een significant deel van de fout-positieven in de werkelijkheid correct gedetecteerde objecten bleken te zijn, die niet in de grondwaarheid waren opgenomen.
De lagere recall wijst erop dat niet alle bekeken objecten consistent werden gedetecteerd, voornamelijk door problemen met kleine, transparante objecten en door inconsistenties tussen de FastSAM-segmentaties en de grondwaarheid.
De FastSAM-tracking bleek de meest beperkende factor in de pijplijn.

Deze bachelorproef levert een werkend PoC en een methodologie op die de haalbaarheid van geautomatiseerde analyse van observatievaardigheden aantoont.
Het biedt een objectieve, datagestuurde basis om de feedback aan studenten te verbeteren en de effectiviteit van simulatietraining in de zorg te verhogen.
Op deze manier legt het een fundament voor verder onderzoek naar robuustere analysemethoden.

Deze masterproef onderzoekt hoe erfgoedtheoretica Caitlin DeSilvey met behulp van paradoxaal taalgebruik en oxymorons een alternatief discours over erfgoed en verval heeft ontwikkeld. In plaats van het behoud en de fixatie van objecten centraal te stellen, pleit DeSilvey voor een ‘postpreservation paradigm’, waarin vergankelijkheid, transformatie en zelfs verdwijnen worden erkend als volwaardige erfgoedprocessen. De thesis is opgebouwd als een essaybundel rond vier paradoxen: ‘ephemeral commemoration’, ‘mutable matter’, ‘experimental preservation’ en ‘ruin porn’. Elk essay bespreekt DeSilveys concepten in dialoog met literatuur, filosofie en concrete casussen, en wordt vergezeld van vier lexicons waarin sleuteltermen staan gedefinieerd. De centrale vraag is hoe erfgoedpraktijken kunnen verschuiven van statisch en objectgericht naar fluïde en procesmatig. Wat betekent het om architectuur te ontwerpen of conserveren met oog voor verandering, verval en onvermijdelijke fragmentatie? DeSilveys vocabulaire toont aan dat taal zelf richtinggevend is: haar tweeledige begrippen creëren ruimte om voorbij binaire tegenstellingen te denken. Deze thesis wil geen alternatieve doctrine formuleren, maar eerder een reflectieve ruimte openen waarin ontwerp en erfgoedzorg zich kunnen positioneren tegenover fragiliteit en eindigheid.