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DOI: 10.5445/KSP/1412004
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Konzept für eine modellgestützte Diagnostik mittels Data Mining am Beispiel der Bewegungsanlyse [online]

Loose, Tobias Sebastian

Abstract:
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 Patientengruppe ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik (AIA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2004
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 3-937300-11-2
ISSN: 1614-5267
URN: urn:nbn:de:0072-AAA14120048
KITopen ID: 1412004
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe
Umfang VI, 208 S.
Serie Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik ; 4
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik (AIA)
Prüfungsdaten 23.07.2004
Schlagworte Data Mining , Merkmalsextraktion , Klassifikator <Informatik> , Fuzzy-Logik , Bewegungsanalyse
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