Signalverbeitung und Mustererkennung

Die durch Messungen unterschiedlichster Art gewonnenen Signale ermöglichen in ihrer Rohform in den seltensten Fällen eine direkte Beurteilung des interessierenden Sachverhalts. Je nach Anwendungsgebiet sind Rauschunterdrückung, Datenreduktion und Extraktion relevanter Informationen Ziele der Forschung.

Forschung – Ganganalyse

Der Gang eines Menschen gibt nicht nur Auskunft über Geschlecht und Gemütslage, sondern auch über eventuelle Krankheiten. Deshalb ist die Ganganalyse ein starkes Hilfsmittel in Diagnostik und Therapie verschiedener Erkrankungen. Symptomatisch für das Bewegungsmuster Morbus Parkinson erkrankter Patienten sind z.B. eine gebeugte Körperhaltung, einseitige Lähmungserscheinungen sowie kleine Schrittweiten.
In Zusammenarbeit mit der Neurologie der Universitätsklinik Homburg wurden gesunde und kranke Probanden untersucht. Während die Probanden auf einem Laufband gehen, werden via Ultraschall die Positionen der an den Gliedmaßen der Probanden befestigten Marker gemessen. Dadurch ist es möglich, den Gang am Rechner zu simulieren (vgl. linkes Video) und die oben erwähnten Unterschiede mathematisch zu modellieren.

Durch eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) kann man - wie im rechten Video zu sehen ist - die Daten in verschiedene Komponenten zerlegen und die Datenmenge reduzieren. Mittels einer Support Vector Machine (SVM) können dann Patienten nach ihrem Gesundheitszustand oder anderen Kriterien klassifiziert werden.

Downloads: linkes Video, rechtes Video

Ansprechpartner sind Dipl.-Math. Sabrina Bechtel und Dipl.-Math. Yvonne Johann.