Rough Sets zur Klassifikation von Signalen am Beispiel des Narkosemonitorings:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2007
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Fortschrittberichte VDI
Reihe 17, Biotechnik ; 264 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Danksagung III
Inhaltsverzeichnis V
1 Einleitung 1
2 Automatische Analyse von Signalen für das Narkosemonitoring 5
2.1 Narkosemonitoring mit EEG und AEP Signalen 5
2.2 Konzept für automatisierte Narkosetiefeüberwachung 8
2.3 Datenbank für Daten klinischer Studien 11
2.4 Klassifikationssysteme und Data Mining 12
3 Klassifikation auf Basis der Rough Set Theorie 15
3.1 Grundlagen der Rough Set Theorie 15
3.1.1 Grundbegriffe der Rough Set Theorie 15
3.1.2 Redukte und Relative Redukte 20
3.1.3 Entscheidungsregeln 25
3.1.4 Anmerkungen zu Eigenschaften der Rough Set Theorie 28
3.2 Erweiterungen der Rough Set Theorie 29
3.2.1 Das Variable Precision Rough Set Modell 29
3.2.2 Entwicklung einer Variante des Variable Precision Rough Set Modells 32
3.2.3 Probabilistische Regeln 36
3.2.4 Weitere Erweiterungen der Rough Set Theorie 37
3.3 Diskretisierung der Attributwerte 38
3.4 Rough Sets und Fuzzy Sets 41
3.4.1 Grundlagen der Theorie der Fuzzy Sets 41
3.4.2 Fuzzy Inferenz 43
3.4.3 Ansätze zur Zusammenführung von Rough Sets und Fuzzy Sets 44
3.4.4 Fuzzy DiskretJsierung 44
3.5 Klassifikation von Signalen mit Hilfe der Rough Set Theorie 49
3.6 Kriterien zur Beurteilung von Klassifikationsergebnissen 52
4 Umsetzung der Konzepte von Datenbank und Rough Set Theorie 57
4.1 Umsetzung der Datenbank für klinische Studien 57
4.2 Umsetzung der Methoden der Rough Set Theorie 59
4.2.1 Entscheidungstabelle 61
4.2.2 Ununterscheidbarkeitsrelation 61
V
4.2.3 Redukte und relative Redukte 62
4.2.4 Regeln 66
5 Rough Set Verfahren zur Beurteilung der Narkosetiefe 70
5.1 Voruntersuchungen 70
5.1.1 Studie zur Detektion von Wachheit 70
5.1.2 Vorbereitung der Daten für Voruntersuchungen 72
5.1.3 Vergleich des VPRS Modells mit dem VPRS(FC) Verfahren 72
5.1.4 Vergleich der scharfen Diskretisierung mit der Fuzzy Diskretisierung 75
5.2 Untersuchung Quantifizierung der Narkosetiefe 79
5.2.1 Studie zur Quantifizierung der Narkosetiefe 80
5.2.2 Vorbereitung der Daten zur differenzierten Narkosetiefe 82
5.2.3 Berechnung relativer Redukte und Regeln 85
5.2.4 Ergebnisse der Regelberechnung und Klassifikation 87
5.2.5 Vergleich mit Einzelparametern 94
5.2.6 Beurteilung der Ergebnisse 100
6 Zusammenfassung und Ausblick 103
Anhang 106
A Liste der Parameter 106
A.1 EEG Parameter 106
A.1.1 EEG Parameter für Voruntersuchungen 106
A.1.2 Optimierte EEG Parameter 110
A.2 AEP Parameter 111
B Literatur 113
C Stichwortverzeichnis 123
|
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Inhaltsverzeichnis
Danksagung III
Inhaltsverzeichnis V
1 Einleitung 1
2 Automatische Analyse von Signalen für das Narkosemonitoring 5
2.1 Narkosemonitoring mit EEG und AEP Signalen 5
2.2 Konzept für automatisierte Narkosetiefeüberwachung 8
2.3 Datenbank für Daten klinischer Studien 11
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3 Klassifikation auf Basis der Rough Set Theorie 15
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3.6 Kriterien zur Beurteilung von Klassifikationsergebnissen 52
4 Umsetzung der Konzepte von Datenbank und Rough Set Theorie 57
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4.2 Umsetzung der Methoden der Rough Set Theorie 59
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V
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5.2 Untersuchung Quantifizierung der Narkosetiefe 79
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