This article proposes a modular, computer-based methodology to describe and compare medical problems using data mining methods. The methodology focuses on a mathematical formulation of typical classification problems, systematic extraction of interpretable features from time series, and an evaluation adapted to problem-specific preferences and limitations (computational power, interpretability, etc.). The approach is applied to instrumented gait analysis and to the individual design of myoelectric controllers for hand prostheses.

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Mit der umfassenden Aufzeichnung von Prozessdaten gewinnen Data-Mining-Algorithmen zunehmend an Bedeutung, um unbekannte oder nur teilweise bekannte strukturelle Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu extrahieren. Allerdings fehlt bislang insbesondere für Zeitreihen eine einheitliche und komfortable Entwicklungs-und Anwendungsplattform, was einen Variantenvergleich verschiedener Verfahren und eine interaktive Arbeitsweise erschwert. Dieser Beitrag stellt die frei verfügbare Matlab-Toolbox Gait-CAD vor, die sich als offene Plattform für methodische Weiterentwicklungen und zur Spezifikation von DataMining-Algorithmen für verschiedene Anwendungsfelder eignet.The need for data mining algorithms is growing due to a comprehensive recording of large process data sets. The main focus is the extraction of unknown or only partially known structural dependencies. However, a unified and comfortable platform for the interactive design, comparison, and application of algorithms especially for the analysis of time series is not available. This paper presents the free Matlab toolbox Gait-CAD as an open source platform to develop improved algorithms and to customize data mining algorithms for new application fields.

Bretthauer zum 60. Geburtstag gewidmet In der funktionellen Rehabilitation werden Neuroprothesen eingesetzt, um verloren gegangene motorische, sensorische oder vegetative Funktionen wiederherzustellen. Die notwendige Kopplung zwischen technischen Systemen und dem Nervensystem erfordert Schnittstellen, die unterschiedliche Anforderungen zur Ableitung sensorischer oder motorischer Signale sowie zur Stimulation von absteigenden (Efferenzen) bzw. aufsteigenden Nervenbahnen (Afferenzen) erfüllen müssen. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf Problemstellungen der funktionellen Wiederherstellung der oberen Extremitäten und gliedert sich in drei Teile: Zum einen gibt sie einen Überblick über den Stand der Technik für Neuroprothesen, bei denen bisher nur einfache Steuerungen mit beschränkter GriffFunktionalität sowohl bei künstlichen Unterarmprothesen als auch bei einer Funktionellen Elektrostimulation dominieren. Zweitens zeigt sie exemplarisch anhand eigener tierexperimenteller Daten Möglichkeiten und Grenzen der Erfassung und intelligenten Auswertung afferenter, sensorischer Signale nach mechanischer Stimulation der Haut auf. Drittens diskutiert sie Perspektiven am Beispiel der Funktionswiederherstellung der oberen Extremität, insbesondere der Greiffunktion. Zur Verbesserung der Funktionalität werden Konzepte zur Regelung und zum Einsatz natürlicher, adäquater Signale für die Rückkopplung zum Patienten vorgeschlagen.Functional rehabilitation uses neural prostheses to replace motor, sensory or autonomous functions of the body. The necessary coupling of technical systems with the nervous system is mediated by interfaces that have to fulfill specifications with respect to recording of sensory and motor signals from downstream (efferent) or upstream (afferent) information, respectively. This work focuses on prostheses for upper extremities and contains three parts: Firstly, the state of the art will be described. So far, quite simple open-loop control systems with limited grasp functionality dominate the field of artificial limbs as well as upper limb neural prostheses. Secondly, results from animal models are taken to introduce and discuss possibilities and limitations of data acquisition and intelligent data analysis of afferent signals after mechanical stimulation of the skin. In the third part, perspectives of neural prostheses are discussed from the viewpoint of control theory. We recommend closed-loop control concepts and the use of natural, adequate signals for patient feedback to improve prostheses' performance.