Zusammenfassung
Bei der Messung von biomagnetischen Signalen fallen dank modernen, viclkanaligen Sensorarrays große Mengen an gemessenen Daten an. Am Beispiel von Magnetokardiogrammen wird gezeigt, wie diese Datenmengen mit Hilfe von neuronalen Algorithmen automatisch segmentiert und geclustert werden können. Selbstorganisierende Karten sind hierfür aufgrund der statistischen Zusammensetzung der Meßwerte nicht geeignet. Deshalb wird mit Hilfe eines speziellen neuronalen Netzes eine Datenkompression durchgeführt. In der Trainingsphase wird ein sehr schneller Lernalgorithmus verwendet, der konventionellen Verfahren bezüglich Rechenzeit deutlich überlegen ist. In Verbindung mit einem hierarchischen Clusterverfahren wurde an Hand von 2000 Herzschlagzyklcn von vier verschiedenen Patienten eine Erkennungssicherheit von 100% gemessen.
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© 1992 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Schlang, M.F., Tresp, V., Härer, W., Abraham-Fuchs, K., Weismüller, P. (1992). Neuronale Netze zur Segmentierung und Clusterung von biomagnetischen Signalen. In: Fuchs, S., Hoffmann, R. (eds) Mustererkennung 1992. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77785-1_22
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