Automatische Schlafklassifikation bei Säuglingen mit Hilfe von, symbolischen und subsymbolischen Methoden

M. Kubat, G. Pfurtscheller, D. Flotzinger

Research output: Contribution to journalArticle

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Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Problem der Automatischen Schlafklassifikation. Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, eine Methode zu finden, die eine Beschreibung der einzelnen Schläfstadien, ausgehend von Messungen des EEG, EMG, EOG etc., und der Klassifikation von einem Experten erstellen kann. Diese Methode soll dreierlei Anforderungen entsprechen: Klas-. sifikatipnsgenauigkeit, Interpretierbarkeit der Ergebnisse und die Möglichkeit, relevante von irrelevanten Variablen zu trennen. Die hier vorgestellte Lösung besteht aus einer Kombination des sub-symbolischen Algorithmus LVQ mit dem symbolischen Entscheidungsbaumgenerator ID3. Um die Gültigkeit dieses Ansatzes zu belegen, zeigen wir Resultate an 8 Datensätzen.

Original languageGerman
Pages (from-to)73-80
Number of pages8
JournalBiomedizinische Technik
Volume38
Issue number4
DOIs
StatePublished - Jan 1 1993
Externally publishedYes

Keywords

  • Schlü
  • Sleep classification
  • data analysis
  • parameter relevance estimation
  • rter Schlafklassifikation Datenanalyse Schä
  • sselwö
  • symbolic and sub-symbolic approaches
  • tzung der Parameterrelevanz symbolische und subsymbolische Methoden

ASJC Scopus subject areas

  • Biomedical Engineering

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