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# Deep Research Prompts für Grundlagen-Kapitel
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Diese Prompts sind für Deep Research Tools (ChatGPT Deep Research, Claude Web Research o.ä.) gedacht. Ziel: Korrekte, zitierbare Quellen und kurze Formulierungshilfen für das Grundlagen-Kapitel einer Masterarbeit über synthetische Augenbildgenerierung mit Blender und YOLO-basierte Pupillensegmentierung.
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**Sprache der Arbeit:** Deutsch
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**Gewünschtes Format der Ergebnisse:** Pro Konzept 1-2 zitierbare Quellen (Lehrbuch oder Paper, mit Autor/Titel/Jahr/Verlag), korrekte deutsche und englische Fachbegriffe, und eine kurze Erklärung (2-5 Sätze), die als Formulierungsgrundlage dient.
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## Deep Research 1: Augenanatomie und Periorbitalregion
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### Prompt
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Ich schreibe eine Masterarbeit (Informatik) über die Generierung synthetischer Augenbilder zur Verbesserung von Deep-Learning-basiertem Eye-Tracking. Im Grundlagen-Kapitel brauche ich korrekte anatomische Definitionen und zitierbare Quellen für folgende Konzepte. Bitte liefere pro Konzept: korrekte deutsche und englische Fachbegriffe, eine kurze Definition (2-5 Sätze), und 1-2 zitierbare Quellen (Lehrbuch oder Paper mit vollständiger bibliographischer Angabe).
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**Grundaufbau des Auges (jeweils kurze Definition, nicht ophthalmologisch tief):**
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- Pupille (Pupil)
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- Iris
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- Sklera (Sclera)
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- Kornea / Hornhaut (Cornea)
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- Wie erscheinen diese Strukturen in Nahinfrarot-Bildern (NIR)? Insbesondere: Pupille erscheint dunkel, Iris hat charakteristische Textur, Sklera ist hell, Kornea erzeugt spekulare Reflexionen (Glints). Gibt es eine zitierbare Quelle aus der Eye-Tracking-Literatur, die das beschreibt?
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**Augenlid und Periorbitalregion:**
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- Periorbitalregion: Was umfasst sie genau?
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- Lidspalte (Palpebral Fissure): Definition
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- Medialer Kanthus / Endokanthion (Medial Canthus / Endocanthion): Definition
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- Lateraler Kanthus / Exokanthion (Lateral Canthus / Exocanthion): Definition
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**Morphologische Merkmale der Periorbitalregion (rein anatomisch, keine Populationsstatistik):**
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- Epikanthusfalte (Epicanthal Fold): Was ist das anatomisch? Wie wird sie definiert?
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- Supratarsalfalte / Oberlidfalte (Superior Palpebral Sulcus / Lid Crease / Supratarsal Fold): Hier ist die Terminologie in der Literatur nicht einheitlich. Was ist der korrekte Fachbegriff? Was ist der Unterschied zwischen "Lid Crease" und "Lid Fold"? Wie hängt das mit der "Doppellidfalte" (Double Eyelid) zusammen?
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- Lidptosis / Blepharoptosis (Ptosis): Definition, Abgrenzung von normalem Lidschluss
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**Koordinatensystem:**
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- Medizinische Richtungsbezeichnungen im Kontext der Augenregion: superior, inferior, anterior, posterior, medial, lateral, mediolateral. Gibt es ein Standardwerk, das diese Begriffe im ophthalmologischen/kraniofazialen Kontext definiert?
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**Wichtig:** Ich brauche KEINE ophthalmologische Tiefe (kein Kammerwasser, keine Retina, kein Sehnerv). Auch KEINE populationsbezogene Variationsstatistik (das ist in einem anderen Kapitel). Nur die anatomischen Definitionen, die man braucht, um zu verstehen, welche Strukturen in einem Augenbild sichtbar sind und welche morphologischen Merkmale die Augenform beeinflussen.
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## Deep Research 2: Computergrafik-Grundlagen
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### Prompt
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Ich schreibe eine Masterarbeit (Informatik) über die Generierung synthetischer Augenbilder mit Blender. Im Grundlagen-Kapitel brauche ich zitierbare Quellen für Computergrafik-Konzepte. Bitte liefere pro Konzept: eine kurze Erklärung (2-5 Sätze, auf dem Niveau eines CG-Lehrbuchs), und 1-2 zitierbare Standardquellen (Lehrbuch oder Originalpaper mit vollständiger bibliographischer Angabe).
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**Rendering:**
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- Was ist Rendering? (Berechnung eines 2D-Bildes aus einer 3D-Szenenbeschreibung)
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- Unterschied Path Tracing vs. Rasterisierung: Wann verwendet man was? Kurze Charakterisierung beider Ansätze.
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- Welches CG-Standardlehrbuch eignet sich als Quelle? Kandidaten wären z.B. Pharr/Humphreys "Physically Based Rendering", Hughes et al. "Computer Graphics: Principles and Practice", Akenine-Moeller et al. "Real-Time Rendering", Foley et al. "Computer Graphics". Welches ist am besten geeignet als einzelne Referenz für Rendering-Grundlagen?
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**Oberflächendarstellungen:**
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- Parametrische vs. implizite Oberflächen: Kurze Gegenüberstellung (Stärken/Schwächen). Zitierbare Lehrbuchquelle.
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**Polygon-Meshes:**
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- Definition von Vertex, Edge, Face/Polygon
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- Was bedeutet Mesh-Topologie? Insbesondere: quad-dominante vs. irreguläre Vertices (Extraordinary Vertices)
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- Zitierbare Lehrbuchquelle
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**Subdivision Surfaces und Catmull-Clark-Algorithmus:**
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- Originalpaper: Catmull & Clark, 1978 (vollständige bibliographische Angabe)
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- Kernidee: grobes Kontrollnetz wird rekursiv unterteilt und geglättet
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- C2-Stetigkeit bei regulären Vertices, C1 bei irregulären (Extraordinary Vertices) -- ist das korrekt? Quelle?
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- Edge Creases (scharfe Kanten trotz Subdivision): Wie heißt das Konzept korrekt? Gibt es ein Paper oder eine Lehrbuchstelle dazu? (DeRose et al. 1998 "Subdivision Surfaces in Character Animation"?)
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**Shape-Keys / Morph Targets / Blend Shapes:**
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- Der Begriff "Shape Key" ist Blender-spezifisch. Was sind die allgemeinen Fachbegriffe? ("Morph Target" in Games, "Blend Shape" in Animation?)
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- Zitierbare Quelle für das Konzept (CG-Lehrbuch oder Seminal Paper)
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- Kernprinzip: pro-Vertex-Positionsoffsets, lineare Interpolation, additive Kombination
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**UV-Mapping:**
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- Definition: 2D-Parametrisierung einer 3D-Oberfläche
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- Zitierbare Lehrbuchquelle
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Vielleicht kommt für einige dieser Sachen "Polygon Mesh Processing" von Botsch et al. 2010 in Frage?
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**Wichtig:** Ich brauche KEINE vollständigen mathematischen Herleitungen. Nur das Konzept, den korrekten Fachbegriff, und eine zitierbare Quelle.
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## Deep Research 3: Statistische Methoden, Evaluationsmetriken und ML-Grundlagen
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### Prompt
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Ich schreibe eine Masterarbeit (Informatik) über synthetische Augenbildgenerierung und YOLO-basierte Pupillensegmentierung. Im Grundlagen-Kapitel brauche ich zitierbare Quellen und kurze Erklärungen für statistische Methoden und Evaluationsmetriken. Bitte liefere pro Konzept: eine kurze Erklärung (2-5 Sätze), die korrekte Formulierung der Definition/Nullhypothese, und 1-2 zitierbare Quellen (Lehrbuch oder Paper mit vollständiger bibliographischer Angabe).
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**Statistische Methoden (Hauptfokus dieses Research):**
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- **Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test (Wilcoxon Signed-Rank Test):**
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- Korrekte Formulierung der Nullhypothese
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- Wann ist der Test anwendbar? (gepaarte Stichproben, keine Normalverteilungsannahme)
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- Unterschied zum Wilcoxon-Rangsummentest (Mann-Whitney-U)
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- Statistik-Lehrbuch als Quelle (z.B. Hollander, Wolfe & Chicken "Nonparametric Statistical Methods"? Oder Sheskin "Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures"?)
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- **BCa-Bootstrap-Konfidenzintervalle (Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap):**
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- Was ist Bootstrapping? (Resampling mit Zurücklegen)
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- Was macht BCa anders als einfaches Perzentil-Bootstrap? (Korrektur für Bias und Schiefe)
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- Standardquelle: Efron & Tibshirani "An Introduction to the Bootstrap" (1993)? Oder Efron 1987 "Better Bootstrap Confidence Intervals"?
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- Korrekte bibliographische Angabe
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**Evaluationsmetriken (Gegenprüfung -- ich habe schon Formulierungen, brauche aber korrekte Quellen):**
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- **Intersection over Union (IoU) / Jaccard-Index:**
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- Formel: IoU = TP / (TP + FP + FN)
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- Gibt es eine zitierwürdige Originalquelle? (Jaccard 1912?)
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- Oder reicht ein Survey-Paper wie Taha & Hanbury 2015 "Metrics for evaluating 3D medical image segmentation"?
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- **Dice-Koeffizient / F1-Score:**
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- Formel: Dice = 2*TP / (2*TP + FP + FN)
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- Beziehung zu IoU: Dice = 2*IoU / (1+IoU) -- ist das korrekt?
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- Originalquelle: Dice 1945 "Measures of the Amount of Ecologic Association Between Species"?
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- Ist der Dice-Koeffizient identisch mit dem F1-Score? (Ja, bei binärer Klassifikation)
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- **TP, FP, FN, TN im Kontext binärer Segmentierungsmasken:**
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- Kurze, korrekte Definition
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- Warum ist Accuracy bei Klassenungleichgewicht irreführend? Gibt es eine zitierbare Quelle für dieses Argument?
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**ML-Grundlagen (Gegenprüfung -- ich schreibe das selbst, brauche aber die korrekten Standardreferenzen):**
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- **Convolutional Neural Networks:**
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- Welches ist DAS Standard-Lehrbuch? Goodfellow, Bengio & Courville "Deep Learning" (2016)?
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- LeCun et al. 1998 ("Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition") als Klassiker-Paper?
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- Brauche nur die korrekte bibliographische Angabe, keine inhaltliche Erklärung.
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- **YOLO als Konzept:**
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- Redmon et al. 2016 "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" -- korrekte bibliographische Angabe (Konferenz: CVPR 2016?)
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- Brauche nur die Referenz, keine inhaltliche Erklärung.
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- **Semantische vs. Instanzsegmentierung:**
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- Kurze, zitierbare Abgrenzung der beiden Begriffe
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- Quelle: Garcia-Garcia et al. 2017 "A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation"? Oder gibt es etwas Besseres?
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- **Train/Validation/Test-Split:**
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- Standardlehrbuch als Quelle (Goodfellow et al. 2016? Bishop 2006? Hastie et al. 2009?)
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**Wichtig:** Bei den ML-Grundlagen brauche ich primär die korrekten bibliographischen Angaben als Gegenprüfung. Die inhaltlichen Erklärungen schreibe ich selbst. Bei den statistischen Methoden brauche ich mehr inhaltliche Hilfe, weil Wilcoxon und BCa in den Peer-Masterarbeiten unserer Gruppe nicht vorkommen und ich sicherstellen will, dass die Erklärungen korrekt sind.
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