Aufgabenstellung
Bei einem medizinischen Messsystem wird mit Hilfe von Elektroden eine elektrochemische Reaktion gemessen. Diese Sensoren zeigten während klinischer Tests Probleme, die zu Fehlmessungen führen könnten und die daher in Zukunft durch die Software des Messsystems erkannt werden müssen. Im Rahmen dieses Projektes wurden Methoden entwickelt, um in Signalverlauf des Sensors Anzeichen für das Auftreten dieser Fehler rechtzeitig zu erkennen. Dadurch können fehlerhafte Sensoren außer Betrieb genommen werden, bevor es überhaupt zu Fehlmessungen kommen kann.
Lösungsweg
- komplexe Zeitreihen- und Korrelationsanalysen
- Entwicklung von Kriterien zur Erkennung fehlerhafter Kurvenverläufe
- Vorentwicklung der Algorithmen in Matlab
- Parameteroptimierung für die Modelle
- Implementierung der Signalverarbeitungsmodelle in Simulink
Ergebnis
Die Abbildung zeigt die ROC Kurve für eine der entwickelte Fehlererkennungsmechanismen. Hierfür wurden zwei Modellen vorgeschlagen. Für jeden Parametersatz der Modelle kann einen Punkt (Sensitivität – Spezifität Paar) des Graphiks berechnet werden.
Projektteam
Dr. Irina Ostapenko
Algorithmen, Datenanalyse und Organisation
Dr. Momme Winkelnkemper
Algorithmen, Datenanalyse und Modellierung
