Integration von Kern-Methoden in das medizinische Monitoring:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2008
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Fortschritt-Berichte VDI
Reihe 17, Biotechnik ; 273 |
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Inhaltsverzeichnis
Danksagung III
Formelzeichen und Abkürzungen VIII
1 Einleitung 1
1.1 Motivation und Zielsetzung 1
1.2 Gliederung der Arbeit 3
2 Medizinisches Monitoring 4
2.1 Einführung in das medizinische Monitoring 4
2.2 Grundlagen des Narkosemonitorings 5
2.2.1 Elektroenzephalogramm 8
2.2.2 Akustisch evozierte Potentiale 10
3 Grundlagen der Kern-Methoden 14
3.1 Prinzipien der Kern-Methoden 14
3.2 Siipport-Vektor-Maschinen 17
3.2.1 Lineare Support-Vektor-Maschinen 18
3.2.2 Nicht-lineare Support-Vektor-Maschincn 22
3.2.3 Randbegrenzung mit Fehlern 25
3.2.4 Strukturelle Risiko-Minimierung 2C
3.2.5 Probabilistische Support-Vektor-Maschinen 31
3.3 Ke.ru-basie.rte Hauptkomponentenanalvse 33
3.3.1 Lineare Hauptkomponentenanalvse 34
3.3.2 Kern-basierte Hauptkomponentenanalysc 30
4 Kern-Methoden im medizinischen Monitoring 43
4.1 Beispiel-Anwendungen von Kern-Methoden 43
4.2 Erweiterung des Narkosemonitorings durch Kern-Methoden 50
VI INHALTSVERZEICHNIS
5 Umsetzung des Konzeptes 55
5.1 Implementation der Indikator-Entwicklung mit SVM 55
5.1.1 SVM-Indikator-Entwicklung: Training 56
5.1.2 SVM-Iudikator-Entwickluug: Test 58
5.1.3 SVM-Indikator-Entwicklung: Beurteilung 59
5.1.4 Gitter-Suche - Die Funktion „GridScarch 00
5.1.5 Kreuzvalidierung - Die Funktion „Teile 61
5.1.G Erstellen eines Modells - Die Funktion ..Train C2
5.1.7 Erstellen von Indikatoren - Die Funktion „Test 63
5.1.8 Bewerten eines Indikators - Die Funktion „Beurteilung ... 63
5.2 Implementation der Indikator-Entwicklung mit KPCA 64
5.2.1 KPCA-Indikator-Entwicklung: Training 64
5.2.2 KPCA-Iudikator-Entwicklung: Test 66
5.2.3 KPCA-Indikator-Entwicklung: Beurteilung 66
5.2.4 Die Funktion „GridSearch bei der KPCA 66
5.2.5 Die Funktion „Train bei der KPCA 67
5.2.6 Die Funktion „Test bei der KPCA 67
5.3 Qualitätsmaße zur Beurteilung der Indikatoren 68
5.3.1 Klassifikation und Reklassifikation 68
5.3.2 Vorhersagewahrscheinlichkeit 70
5.3.3 Monotonie-Untersuchung 70
5.4 Klinische Daten 71
5.4.1 Trainings-Datcu 72
5.4.2 Test-Daten 76
6 Anwendung der Kern-Methoden im Narkosemonitoring 80
6.1 Signalerfassung und -Verarbeitung 81
6.2 Berechnung der AEP- und EEG-Signal-Paraineter 84
6.3 Voruntersuchungen 88
6.3.1 SVM-Indikator-Entwicklung mit AEP-Signal-Parametern . 88
6.3.2 Eignung verschiedener Trainings-Datensätze 91
G.3.3 Multikla-ssen-SVM basierend auf AEP Signal-Parametern . 93
6.3.4 KPCA-Indikator-Entwicklung mit AEP-Signal-Parametern 94
6.4 Indikator-Entwicklung 95
6.4.1 Training von SVM-Modellen 97
6.4.2 Beurteilung der SVM-Indikatoren 99
6.4.3 Training von KPCA-Modellen 105
6.4.4 Beurteilung der KPCA-Indikatoren 107
INHALTSVERZEICHNIS VII
G.4.5 Beurteilung der Indikatoren in Form einzelner Signal-
Parameter 113
6.4.6 Beurteilung weiterer Indikatoren 116
6.4.7 Gesamtergebnis 118
7 Zusammenfassung und Ausblick 120
Anhang 124
A Beispiele technischer Verfahren im medizinischen Monitoring 124
B Ergänzende Gleichungen zu den Grundlagen der Kern-Methoden . . 126
B.l Zum dualen Problem einer linearen SVM 126
B.2 Zum dualen Problem einer linearen SVM mit Soft-Margin . 126
B.3 Zentrieren von Daten im höher dimensionalen Raum bei der
KPCA 128
C Weitere Algorithmen zur Umsetzung des Konzeptes 130
D Beispiel-Berechnung der Rangzahlen der Spearman-Korrelation . . . 136
E Zusätzliche Informationen zur Signal-Parameter-Berechnung 137
E.l EEG-Signal-Parameter 137
E.2 AEP-Signal-Paiameter 141
E.3 AEP- und EEG-Signal-Paramcter-Gruppen 143
E.4 EEG- und AEP-Signal-Parameter-Kombinationen 145
F Tabellen zu den Ergebnissen der Indikator-Entwicklung 147
F.l Ergebnisse des SVM-Trainings 147
F.2 Ergebnisse des KPCA-Trainings 118
Literaturverzeichnis 149
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