Integration von Kern-Methoden in das medizinische Monitoring

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Medizinisches Monitoring, die Erfassung von Biosignalen oder Bildern, ermöglicht die objektive Steuerung bzw. Regelung bestimmter Funktionen des menschlichen Körpers. Kern-Methoden werden immer häufiger zur Entwicklung von Lernmaschinen eingesetzt, die automatisch den Zusammenhang zwischen den Signalen/ Bildern und den zu regelnden Funktionen des menschlichen Körpers erlernen. Beim Narkosemonitoring erlauben Surrogatparameter wie Herzfrequenz oder Blutdruck bis heute keine zuverlässige Quantifizierung der „Narkosetiefe“: In bis zu 0,2% aller chirurgischen Eingriffe tritt eine intraoperative Wachheit des Patienten auf. Ein Lösungsansatz besteht darin, neurophysiologische Signale vom Zielorgan der Narkose abzuleiten und zu „Narkosetiefe“-Indikatoren zu kombinieren. In der vorliegenden Arbeit wird erstmals ein System zur Entwicklung solcher Indikatoren basierend auf Kern-Methoden vorgestellt und anhand klinischer Studiendaten beurteilt.
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Dokumententyp:
Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Fakultät / Institut:
Fakultät für Ingenieurwissenschaften
Dewey Dezimal-Klassifikation:
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke » 000 Informatik, Wissen, Systeme » 004 Datenverarbeitung; Informatik
Stichwörter:
Kern-Methoden – Support-Vektor-Maschinen – Kern-basierte Hauptkomponentenanalyse – Klassifikation – Medizinisches Monitoring – Narkose – Anästhesie – Intraoperative Wachheit – Elektroenzephalogramm – Akustisch Evozierte Potentiale
Beitragende:
Prof. Dr.-Ing. Kochs, Hans-Dieter [Betreuer(in), Doktorvater]
Prof. Hoeppner, Wolfgang [Gutachter(in), Rezensent(in)]
Sprache:
Deutsch
Kollektion / Status:
Dissertationen / Dokument veröffentlicht
Datum der Promotion:
26.05.2008
Dokument erstellt am:
26.11.2008
Promotionsantrag am:
12.11.2007
Dateien geändert am:
27.11.2008
Medientyp:
Text
Quelle:
Buchhandelsausgabe u.d.T.: Lücke-Janssen: Integration von Kern-Methoden in das medizinische Monitoring. Fortschr.-Ber. VDI Reihe 17 Nr. 273. Düsseldorf: VDI-Verlag 2008. ISBN 978-3-18-327317-8, ISSN 0178-9600