@article{Schulz2014, author = {Schulz, Tobias}, title = {Automatische Bewertung von Spirogrammen durch Methoden der Mustererkennung}, series = {FHWS Science Journal}, volume = {2 (2014)}, journal = {FHWS Science Journal}, number = {1}, organization = {Hochschule f{\"u}r angewandte Wissenschaften W{\"u}rzburg-Schweinfurt}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:863-opus-1029}, pages = {72 -- 82}, year = {2014}, abstract = {Der technische Aufwand zur Durchf{\"u}hrung von Spirometrie-Messungen ist im Vergleich zu anderen Methoden der Lungenfunktionsdiagnostik relativ gering. Um eine ausreichende Qualit{\"a}t der Spirogramme sicherzustellen, ist jedoch w{\"a}hrend der Spirometrie eine Anleitung des Patienten durch geschultes Personal notwendig. Eine automatische Qualit{\"a}tsbewertung kann bei der Beurteilung der Spirogramme unterst{\"u}tzen. So kann es dem Patienten erm{\"o}glicht werden, selbstst{\"a}ndig, mit Kontrolle durch eine automatische Qualit{\"a}tsbewertung Spirometrie-Messungen durchzuf{\"u}hren. In dieser Arbeit soll gekl{\"a}rt werden, ob mit Methoden, wie sie in der Mustererkennung angewendet werden, die Qualit{\"a}t von Spirogrammen zuverl{\"a}ssig beurteilt werden kann. Die Beurteilung des Spirogramms findet dabei auf Grundlage von klassifizierten Trainingsdaten statt.}, language = {de} }