Entwurf und Validierung eines klinischen Diagnose-Assistenten zur Klassifikation des Greifverhaltens nach realen und virtuellen Objekten

Kuhlen, Torsten

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-60

Entwurf und Validierung eines klinischen Diagnose-Assistenten zur Klassifikation des Greifverhaltens nach realen und virtuellen Objekten

Kuhlen, Torsten (Author)

1999

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Torsten Kuhlen

ImpressumAachen

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 1998

Urspr. ersch.: Berlin : Logos-Verl., 1998. ISBN 3-89722-081-4

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-60
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/96441/files/Kuhlen_Torsten.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Technische Informatik und Computerwissenschaften (615210)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Medizin (frei) ; Bewegungsstörung (frei) ; Diagnosesystem (frei) ; Virtuelle Realität (frei) ; Bewegungsverhalten (frei) ; Greifen (frei) ; Selbstorganisierende Karte (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur Durchführung und kinematischen Analyse von Bewegungsstudien vorgestellt und umgesetzt, das die etablierten Vorgehensweisen durch neue, computergestützte Verfahren ergänzt. Zunächst wird ein Klassifikationsassistent zur Gruppierung kinematischer Bewegungsdaten entwickelt und bewertet, welcher alternativ auf der Theorie der Adaptiven Resonanz und selbstorganisierenden Merkmalskarten basiert. Es wird demonstriert, daß das Assistenzsystem in der Lage ist, ein Kollektiv sensomotorisch gestörter Patienten mit Läsionen des parietalen Kortex über das Greifverhalten zu klassifizieren. Desweiteren werden Einsatzmöglichkeiten computergenerierter Versuchsumgebungen in Greifstudien aufgezeigt. In diesem Zusammenhang wird das Bewegungsverhalten beim Greifen nach computergraphisch erzeugten, virtuellen Objekten untersucht und zu den vorhandenen Theorien über die sensomotorischen Mechanismen des Greifens in Beziehung gesetzt. Über den entwickelten Klassifikationsassistenten können unterschiedliche Verhaltensweisen beim Greifen nach virtuellen Objekten identifiziert werden.

In this work, a concept for the execution and kinematic analysis of motion studies is introduced and realized, adding innovative computer-aided methods to the so far existing procedures. Firstly, a classification assistant for grouping kinematic motion data is developed and evaluated, which is alternatively based on Adaptive Resonance Theory or Self-Organizing Feature Maps. It can be demonstrated that this tool is capable of classifying patients, suffering from sensorimotor disturbances after parietal lesions, according to their grasping behaviour. Secondly, it is shown how computer-generated experimental setups can be used in grasping studies. In this context, the motor behaviour while grasping at computergraphic, virtual objects is investigated and related to existing theories about the sensorimotor mechanisms of the reach to grasp movement. Here, the classifcation assistant can be used to identify different motion strategies while grasping at virtual objects.

Fulltext:
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