Diagnoseunterstützung für die instrumentelle Ganganalyse (Projekt GANDI):
Gespeichert in:
| Format: | Buch |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Karlsruhe
Forschungszentrum Karlsruhe
2001
|
| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Wissenschaftliche Berichte / Forschungszentrum Karlsruhe Technik und Umwelt
6613 |
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Inhaltsverzeichnis
1 Motivation 1
2 Instrumentelle Ganganalyse 3
2.1 Neurologisch bedingte Bewegungsstörungen 3
2.2 Historische Entwicklung 4
2.3 Entwicklungsstand 5
2.4 Messverfahren 6
2.5 Subjektive Bewertung zur Diagnose und Therapieplanung 10
2.5.1 Allgemeines Vorgehen 10
2.5.2 Subjektive Bewertung mit Videodaten 10
2.5.3 Subjektive Bewertung mit Messdaten der Ganganalyse 11
2.6 Ansätze zur automatisierten Bewertung 11
2.7 Schrittphasen 13
3 Datenbasis und Vorverarbeitung 15
3.1 Datenbasis 15
3.2 Signalvorverarbeitung und abgeleitete Merkmale 16
4 Statistische Verfahren 19
4.1 Ziele 19
4.2 Merkmalsselektion 19
4.3 Dimensionsreduzierende Merkmalstransformation 22
4.4 Klassifikation mit Bayes-Klassifikatoren 26
4.5 Interpretation der transformierten Merkmale 28
4.6 Weitere Anwendungen 29
5 Fuzzy-Verfahren 33
5.1 Übersicht 33
5.1.1 Struktur 33
5.1.2 Fuzzifizierung 34
5.1.3 Inferenz 35
5.1.4 Defuzzifizierung 38
5.2 Entwicklungsstand beim Entwurf von Fuzzy-Systemen 39
5.3 Verwendetes Entwurfsverfahren für Fuzzy-Systeme 41
5.4 Entwurf von Zugehörigkeitsfunktionen 42
5.4.1 Ziele 42
5.4.2 Informationstheoretische Maße für Fuzzy-Partitionen 43
5.4.3 Entwurfsverfahren 48
5.5 Merkmalsselektion 50
5.6 Regelgenerierung 54
5.6.1 Ziele 54
5.6.2 Hypothesengenerierung mit Entscheidungsbäumen 55
5.6.3 Regelpruning und Bewertung von Einzelregeln 57
5.7 Suche nach Regelbasen 68
6 Vergleich 72
7 Implementierung 74
8 Zusammenfassung und Ausblick 76
A Merkmale, Merkmalsrelevanzen und Regeln 78
A.l Merkmalsbezeichnungen 79
A.2 Univariate statistische Merkmalsrelevanzen 80
A.3 Univariate ID3-Merkmalsrelevanzen 81
A.4 Multivariate ID3-Merkmalsrelevanzen 82
A.5 Zugehörigkeitsfunktionen der ausgewählten Merkmale 83
A.6 Vertrauensintervalle bei Binomialverteilungen 84
A.7 Regelbasis nach Pruning 85
B Implementierung 90
B.l Funktion computejeatures.m 90
B.2 Wichtige Symbole und Bezeichnungen 92 |
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