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Automatische Erkennung von Zuständen in by Jörg Moldenhauer

By Jörg Moldenhauer

In dieser Arbeit werden adaptive Methoden zur examine von Anthropomatikdaten entwickelt. Zielsetzung ist die automatische Erkennung von Systemzuständen mit Hidden-Markov-Modellen. Anwendungsbeispiele sind Bohrgeräusche aus der Wirbelsäulenchirurgie, medizinische Ultraschallbilder und menschliche Bewegungsdaten. Neben dem Vergleich mit anderen Klassifikationsverfahren werden Merkmalsgenerierung, geeignete Modellstrukturen, Optimierung der Zustände und Aspekte der Implementierung besprochen.

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Parameter: O = o1 . . oT : Observablensequenz ˜ = (˜ ˜ B): ˜ Startmodell mit geeigneten initialen Parametern λ π , A, NmaxIter : maximale Anzahl von Iterationen Rückgabe: λ = (π, A, B): bezüglich O spezialisiertes HMM n := 0; repeat{ ˜ λ := λ; for(t := 1, . . 3 19 Hidden-Markov-Modelle Erneut kann gezeigt werden, dass das Iterationsverfahren konvergiert und Parametrisierung mit maximaler Beobachtungswahrscheinlichkeit bezüglich der Trainingsdaten erreicht wird (siehe [129]).

Eine Betrachtung der Historie in den Beobachtungen und das gleichzeitige Durchlaufen einer Sequenz von versteckten Zuständen scheint demnach für die Klassifikation der Bohrgeräusche zunächst nicht erforderlich. Das gravierende Ergebnis ist die erzielte geringe Erkennungsrate von 21,7 % über alle Testdatensätze. In Tab. 4 sind die Erkennungsraten nach den einzelnen Klassen aufgeschlüsselt, in denen deutliche Fehlklassifikationen zu erkennen sind. Das Klassifikationsergebnis für den ausgewählten Datensatz aus dem vorigen Abschnitt ist in Abb.

Die Unterschiede zwischen den Modellwahrscheinlichkeiten sind bei einer großen Anzahl von Geräuschklassen gering. Der Grund für dieses Verhalten sind die schwachen Variationen der Merkmale während einer Geräuschphase, welche die Übergänge zwischen den versteckten Zustände der Modelle kontrollieren könnten. Als Gegenmaßnahme wird ein Modell zur Detektion des chirurgisch relevanten Übergangs der Bohrspitze vom Knochen in den Spinalkanal generiert. 5 Zusammenfassung 37 Signalverlauf in dem beobachteten Zeitfenster und es erlaubt eine äußerst robuste und frühzeitige Erkennung der gefährlichen Perforation des Wirbelkanals.

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