Statistical analysis of biomedical data

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Datum:	8 Februar 2004
Begutachter (Erstgutachter):	Klaus (Prof. Dr.) Richter
Tag der Prüfung:	29 Januar 2004
Institutionen:	Physik > Institut für Theoretische Physik > Lehrstuhl Professor Richter > Arbeitsgruppe Klaus Richter
Stichwörter / Keywords:	Statistische Analyse , Medizin / Datenverarbeitung , Zeitreihenanalyse , Mathematisches Modell , , Independent Component Analysis , Neuromonitoring , Electro-Encephalography , EEG
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	10168

Zusammenfassung (Englisch)

Statistical analysis of biomedical data Today, the recording of the patient's status in multivariate data sets is a standard procedure in everydays clinical life. At the university hospital in Regensburg, the department of neurosurgery records different biomedical data sets in the clinical environment. The goal of this work is to reveal with the aid of statistical analysis methods connections in ...

Zusammenfassung (Englisch)

Statistical analysis of biomedical data

Today, the recording of the patient's status in multivariate data sets is a standard procedure in everydays clinical life. At the university hospital in Regensburg, the department of neurosurgery records different biomedical data sets in the clinical environment. The goal of this work is to reveal with the aid of statistical analysis methods connections in the data and to derive for this purpose new mathematical models and algorithms.

Three different typs of analysis methods were used. Firstly the classical time series analysis to detect correlations and couplings in the time series. As a second method, the independent component analysis, is used to extract from a set of signals (>>2) the generating independent sources. Finally a modelling approach is used to reproduce the signals obtained in the neuromonitoring recordings.

With the presented analysis technics, previous conjectures could be confirmed as well as new connections in the data revealed.

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Statistische Analyse von biomedizinischen Daten Im klinischen Alltag, wie an der Universitätsklinik Regensburg, fallen zum Teil grosse Mengen an Daten, speziell multivariate / Mehrkanal-Daten an, die seit kurzem digital aufgenommen werden können. Das Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe neuer statistischer Analyseverfahren Zusammenhänge in den biomedizinischen Daten aufzudecken und die dafür ...

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Statistische Analyse von biomedizinischen Daten

Im klinischen Alltag, wie an der Universitätsklinik Regensburg, fallen zum Teil grosse Mengen an Daten, speziell multivariate / Mehrkanal-Daten an, die seit kurzem digital aufgenommen werden können. Das Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe neuer statistischer Analyseverfahren Zusammenhänge in den biomedizinischen Daten aufzudecken und die dafür nötigen mathematischen Algorithmen zu entwickeln.

Drei verschiedenen Analyseverfahren werden aus dem Gebiet der Datenanalyse verwendet. Zum ersten die "klassische" Zeitreihenanalyse mit Hilfe derer man Korrelationen und Koppelungen zwischen einzelnen Zeitreihen aufspüren kann. Als zweites neues statistisches Verfahren wird die ICA (Independent Component Analysis - Unabhängige Komponenten Analyse) verwendet, die aus einer Mischung von Signalen (>>2) die unabhängigen Quellen extrahieren kann. Als dritte Methode wird die Modellerstellung verwendet, die einem mehr Einsicht in die zugrunde liegenden Prozesse gewährt.

Mit Hilfe der verwendeten Analyseverfahren konnte vorhanden Vermutungen fundiert, aber auch neue Zusammenhänge aufgedeckt werden.

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