Konzept für eine modellgestützte Diagnostik mittels Data Mining am Beispiel der Bewegungsanlyse [online]
Mit der Instrumentellen Ganganalyse werden Gelenkwinkel und -momente beim Gehen messtechnisch erfasst. Die klinische Auswertung dieser Daten (Diagnose von Bewegungsstörungen, Therapieplanung und -validierung) erfolgt empirisch durch erfahrene Experten. Schwierigkeiten bei der Analyse sind stark hete...
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Online |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
KIT Scientific Publishing
2021
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | 34529 |
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| description | Mit der Instrumentellen Ganganalyse werden Gelenkwinkel und -momente beim Gehen messtechnisch erfasst. Die klinische Auswertung dieser Daten (Diagnose von Bewegungsstörungen, Therapieplanung und -validierung) erfolgt empirisch durch erfahrene Experten. Schwierigkeiten bei der Analyse sind stark heterogene Datensätze und sehr komplexe Zusammenhänge in Bewegungsdaten. Eine objektive, standardisierte Basis zur Datenauswertung und -interpretation konnte bisher nicht etabliert werden.In der vorliegenden Arbeit wird durch den Einsatz von modularen rechnergestützten Data Mining Verfahren ein Beitrag zur automatisierten, nachvollziehbaren Suche nach Gangpathologien bzw. zur quantitativen Bewertung der Gangqualität verschiedener Patientengruppen geleistet. Diese Arbeit soll zur Unterstützung der empirischen Analyse eingesetzt werden. Die empirische Vorgehensweise wird dabei in einem verallgemeinerten Merkmalsraum abgebildet, um somit interpretierbare Ergebnisse zu erzielen. Zur Datenauswertung kommen verschiedene überwachte und unüberwachte Lernverfahren zum Einsatz. Die Leistungsfähigkeit der Verfahren wird anhand zweier Patientengruppen (infantile Cerebralparese bzw. inkomplette Querschnittlähmung) und Referenzkollektiven demonstriert. |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-511752024-04-09T23:15:52Z Konzept für eine modellgestützte Diagnostik mittels Data Mining am Beispiel der Bewegungsanlyse [online] Loose, Tobias Sebastian T1-995 Merkmalsextraktion Fuzzy-Logik Bewegungsanalyse Data Mining Klassifikator <Informatik> thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issues Mit der Instrumentellen Ganganalyse werden Gelenkwinkel und -momente beim Gehen messtechnisch erfasst. Die klinische Auswertung dieser Daten (Diagnose von Bewegungsstörungen, Therapieplanung und -validierung) erfolgt empirisch durch erfahrene Experten. Schwierigkeiten bei der Analyse sind stark heterogene Datensätze und sehr komplexe Zusammenhänge in Bewegungsdaten. Eine objektive, standardisierte Basis zur Datenauswertung und -interpretation konnte bisher nicht etabliert werden.In der vorliegenden Arbeit wird durch den Einsatz von modularen rechnergestützten Data Mining Verfahren ein Beitrag zur automatisierten, nachvollziehbaren Suche nach Gangpathologien bzw. zur quantitativen Bewertung der Gangqualität verschiedener Patientengruppen geleistet. Diese Arbeit soll zur Unterstützung der empirischen Analyse eingesetzt werden. Die empirische Vorgehensweise wird dabei in einem verallgemeinerten Merkmalsraum abgebildet, um somit interpretierbare Ergebnisse zu erzielen. Zur Datenauswertung kommen verschiedene überwachte und unüberwachte Lernverfahren zum Einsatz. Die Leistungsfähigkeit der Verfahren wird anhand zweier Patientengruppen (infantile Cerebralparese bzw. inkomplette Querschnittlähmung) und Referenzkollektiven demonstriert. 2021-02-11T17:12:43Z 2021-02-11T17:12:43Z 2019-07-30 20:01:58 2004 book 34529 16145267 3937300112 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/51175 ger Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik image/jpeg https://www.ksp.kit.edu/3937300112 KIT Scientific Publishing 10.5445/KSP/1412004 10.5445/KSP/1412004 68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2 3937300112 VI, 208 p. open access |
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