Abschlussarbeit

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Computergestützte Klassifizierung von Tremores basierend auf Beschleunigungsdaten

AutorInnen Weinmüller, B.
Jahr 2017
Art der Arbeit Masterarbeit
Themenfeld Sonifikation
Schlagwörter Music Information Retrieval
Abstract Tremores sind die heutzutage am häufigsten auftretende Bewegungsstörung und sind definiert als ein rhythmisches und unfreiwilliges Zittern von Körperteilen, welches durch wiederholtes Zusammenziehen entgegenwirkender Muskelgruppen hervorgerufen wird. Da die klinische Diagnosebeurteilung im Normalfall sehr zeitaufwändig ist, werden in dieser Arbeit Möglichkeiten erforscht, um der Medizin allgemein ein assistierendes Diagnosetool bereitzustellen. Mit diesem soll ausschließlich auf verfügbare Sensorsignale hin eine vordefinierte kategorische Zuordnung möglich sein. Diese Sensordaten wurden mittels Beschleunigungssensoren an den Händen der Patienten aufgenommen und lagen in zwei Gruppen von Körperpositionen vor (rest und posture). Ziel ist es, mittels Computer eine Modellbeschreibung zu finden, anhand der die analysierten Daten automatisch richtig klassifiziert werden können. Dabei werden verschiedene Signalanalysemethoden, wie Hauptkomponentenanalyse und Strukturanalyse bzw. Quantifizierungsanalyse von Rekurrenzplots verwendet, um Features aus den Daten zu extrahieren, die dann eine Klassifizierung möglich machen. Da eine Datensonifikation im Vorfeld bereits interessante Ergebnisse geliefert hat, werden alternative Features aus dem Bereich Music Information Retrieval herangezogen.
BetreuerInnen Sontacchi, A.