Entwicklung adaptiver Verfahren zur nichtlinearen Analyse medizinischer Signale mit Schwellenwert-Autoregressionsmodellen

Zil des Volliegenden Projektes ist die Entwickump and Testung von Verfahren zur Anpassung and分析einer Speziellen Klasse Nechtline er参数rischer Modelle，der sog.自激励门限自回归模型(SETAR-Modelle)。这是一种有效的数据分析方法，它提供了一种新的分析方法。这是一组递归的自适应算法。他说：“这是一件非常重要的事情。与此相关的是，脑电波、脑磁图、脑磁图、精神分裂症和精神分裂症监测。方法是对癫痫患者进行脑电检查。在Verallgemineung bekannter regressverfahren Sollen Schwell enwert-Modelle zur Rejektion von EOG-Interferenzen im EEG BZW.Meg von Schizpliepatienten enten enten wickelt and eingesetzt.[参考译文]Aufbauend auf Ergebnissen zur Nichtline von Prozessen Aus and deren klinischen Anwendungen Sollen Schwell enwert-Modelle Als Vorhersagemodelle für klinisch Related ante me？grössen Aus der Intensivie(z.B.Intrankranieller Druck ICP)eingesetzt wden.更好的线条和更好的线条。您可以在这里找到您想要的东西。

Ziel des vorliegenden Projektes ist die Entwicklung und Testung von Verfahren zur Anpassung und Analyse einer speziellen Klasse nichtlinearer parametrischer Modelle, der sog. Self-Exciting Threshold Autoregressive Models (SETAR-Modelle). Die zu entwickelnden Verfahren sollen effizient für die Analyse großer Datenmengen medizinischer Signale (lange Zeitreihen, viele Datensätze) anwendbar sein. Hierbei werden bevorzugt rekursive adaptive Algorithmen eingesetzt. Zur Erweiterung der potentiellen Einsatzgebiete werden darüber hinaus verallgemeinerte Modellkonzepte entwickelt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes zur parametrischen nichtlinearen Modellierung soll anhand dreier klinisch relevanter Anwendungen demonstriert werden (EEG- bzw. MEG-Datenanalyse für Epilepsie- und Schizophreniepatienten, Monitoring für intensivtherapierte Patienten). Die entwickelten Methoden werden zur Modellierung bei epileptischen Aktivitätsmustern im EEG angewendet. In Verallgemeinerung bekannter Regressionsverfahren sollen Schwellenwert-Modelle zur Rejektion von EOG-Interferenzen im EEG bzw. MEG von Schizophreniepatienten entwickelt und eingesetzt werden. Aufbauend auf Ergebnissen zur nichtlinearen Vorhersage von Prozessen aus anderen klinischen Anwendungen sollen Schwellenwert-Modelle als Vorhersagemodelle für klinisch relevante Meßgrössen aus der Intensivtherapie (z.B. intrakranieller Druck ICP) eingesetzt werden. Die Vorhersagegüte nichtlinearer und linearer Modelle wird verglichen. Zusammenhänge zwischen Vorhersagegüte und Patientenzuständen sind zu untersuchen.