Konzept fur eine modellgestutzte Diagnostik mittels Data by Tobias Sebastian Loose

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4 bis 5 Monate nach einer Behandlung statt. 7. h. 3. Behandelt wurden diese Patienten durch eine Botulinum-Toxin-Injektion mit individuellen Dosierungen. Daten f¨ ur eine Kontrollgruppe, die keine Therapie erhielt, stehen hier nicht zu Verf¨ ugung Wichtige klinische Fragestellungen bei der Datenanalyse sind die Charakterisierung der gesamten Patientengruppe im pre-therapeutischen Zustand sowie das Ermitteln unterschiedlicher Gangmuster (Subgruppen). Weiterhin sind soweit m¨oglich ¨ prognostische Einsch¨atzungen durch die Therapie zu geben und deren Anderungseffekte im Gangbild zu ermitteln.

1 genannten unterschiedlichen klinischen Aufgaben gel¨ost werden k¨onnen. Beispielsweise sollen - wesentliche Gangst¨orungen als pathologische Abweichung von Patientenkollektiven quantifiziert, - charakteristische Merkmale ohne subjektiven Einfluss automatisiert erkannt und - Subgruppen gefunden und charakterisiert werden. Die Ergebnisse m¨ ussen wahlweise das gesamte Kollektiv oder einzelne Patienten beschreiben. Die modifizierten Verfahren sollen sowohl f¨ ur die Diagnose als auch f¨ ur die Therapie einsetzbar sein.

90% des Gangzyklus). 4) erscheinen die Minima wegen des unterschiedlich schnellen Gehens verschieden (Werte und Positionen in den Zeitreihen). Wichtig ist aber, die funktionellen Unterschiede zu erkennen. Mit der Geschwindigkeitszeitreihe U˙ ns [k] (bzw. U¨ns [k]) werden daher nicht die gehgeschwindigkeitsabh¨angigen zeitlichen Winkel¨anderungen, sondern normierte Winkelgeschwindigkeiten und -beschleunigungen berechnet. 4: Veranschaulichung der Geschwindigkeitsverl¨aufe am Beispiel des Kniegelenkwinkels eines Probanden mit langsamer (oben) und schneller (unten) Gehgeschwindigkeit sowie Originalzeitreihen (links), auf Zeit bezogene Geschwindigkeit (Mitte) und (normierte) Geschwindigkeitszeitreihe (rechts).

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