Entwicklung von Methoden zur Überbrückung fehlender Messpunkte bei der Erstellung von FIR Modellen

Kurzbeschreibung

Bei der Datenerfassung in Systemen der Biomedizin ergeben sich immer wieder fehlende oder falsche bzw. irrelevante Messwerte. Bei Patienten mit EKG Monitor werden regelmässig zum Waschen die Elektroden abgenommen. Ein Patient muss niesen, und schon verändert sich temporär der Pulsschlag.

Eine Methodik zur induktiven Modellierung solcher Systeme muss in der Lage sein, mit unvollständigen oder fehlerbehafteten Datenreihen umzugehen.

In diesem Projekt wurde die FIR Methodologie um genau diese Eigenschaft bereichert. So wurden Mechanismen eingebaut, die Datensätze mit fehlenden oder fehlerhaften Werten erkennen und eliminieren. Mechanismen wurden eingebaut, die es ermöglichen, mit unterbrochenen Datensätzen nach Beendigung des Unterbruchs fortzufahren.

Schliesslich wurden noch Mechanismen eingebaut, um fehlerbehaftete oder unvollständige Datensätze zu korrigieren, bzw. zu ergänzen. Zu diesem Zweck werden die Datenreihen nach Elimination der fehlerbehafteten Datensätze zur Identifikation eines FIR Modells verwendet. Das FIR Modell liefert im Anschluss daran "Vorhersagen", mit denen die Löcher gestopft werden können.

Wichtigste Publikationen

Nebot, A., and F.E. Cellier (1994), Preconditioning of Measurement Data for the Elimination of Patient-Specific Behavior in Qualitative Modeling of Medical Systems, Proc. CISS'94, First Joint Conf. of Intl. Simulation Societies, Zurich, Switzerland, pp.584-588.
Nebot A., and F.E. Cellier (1994), Dealing With Incomplete Data Records in Qualitative Modeling and Simulation of Biomedical Systems, Proc. CISS'94, First Joint Conf. of Intl. Simulation Societies, Zurich, Switzerland, pp.605-610.

Sponsoren

Consejo Interministerial de Ciencia y Tecnología (CICYT)

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