Messung und Erkennung des Schluckreflexes

Type: Semester Thesis
Student: Lorenzo Berdelli, Christoph Pedretti and Luca Henzen
Advisor: Oliver Amft

In dieser Semesterarbeit wurden verschiedene Methoden für die Erkennung des Schluckens analysiert und über einige Personen getestet. Es wurden schon vorhandenen Sensoren eingesetzt und einen Dehnungsensor entwickelt. Ein erster wichtiger Punkt war die Suche nach der optimalen Position.

Die Daten wurden mit spezifische Software verarbeitet und dann mit Klassifikatoren ausgewertet. Ein erster Klassifikator wurde für die EMG-Messung eingesetzt. Später wurden auch andere Erkennungsalgorithmen (z.B. für den Dehnungsensor) untersucht.

Es zeigt sich, dass die Features Zero Crossing Rate (ZCR), Fluktuation im Zeitbereich (FLUC), Spectral center of gravity (CG), Bandwidth (BW), Spectral Rolloff Frequency (SRF) und Band Energy (BE) nur teilweise nützlich sind. Einige sind für die Schluckenerkennung besser als Andere. Die Erkennungsalgorithmen wurden mittels einer Java-Klasse in einem Matlab-Programm hervorgerufen. Diese Klasse stellt die Ergebnisse graphisch dar (Confusion Matrix, True Positive Rate, ROC,...).

Am Ende wurde ein Vergleich zwischen den geprüften Methode gemacht und eine gesamte Auswertung definiert.