Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird ein auf diskreten HMM basierendes Verfahren zur Analyse von Biosensor-Meßkurven vorgestellt. Für die Generierung der HMM werden sowohl statistische Trainingsdaten als auch spezielles Expertenwissen genutzt. Das System nutzt die HMM zur Unterscheidung verschiedener Kurvenformen, zur Detektion von für die Messung relevanten Abschnitten innerhalb der Meßkurven sowie zur Erkennung des Endes einer Messung. Dazu wurden die Meßkurven in einzelne Abschnitte unterteilt, denen spezielle Zustände im HMM zugeordnet wurden. Bei ersten Experimenten wurden bereits gute Ergebnisse hinsichtlich Genauigkeit und Erkennungsrate erzielt. Es zeigte sich, daß diskrete HMM für diese Problemstellung gut geeignet sind.
Gefördert mit Forschungsmitteln des Kultusministeriums des Landes Sachsen-Anhalt.
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Weitzenberg, J., Posch, S., Rost, M. (2000). Diskrete Hidden Markov Modelle zur Analyse von Meßkurven amperometrischer Biosensoren. In: Sommer, G., Krüger, N., Perwass, C. (eds) Mustererkennung 2000. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-59802-9_40
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