Inhalt

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  1 Einleitung
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   1.1 Motivation
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   1.2 Problemstellung: Wie kann man die reale Trainingssituation nachbilden?
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   1.3 Ziel und Lösungsansatz
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   1.4 Überblick
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  2 Computerbasierte Trainingssysteme und Intelligente Tutorsysteme
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   2.1 Reine Interaktionsformen computerbasierter Trainingssysteme
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   2.1.1 Visualisierung und Präsentation
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   2.1.2 Drill und Test
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   2.1.3 Tutorieller Dialog
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   2.1.4 Simulation
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   2.1.5 Augmented-Reality-Umgebungen
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   2.1.6 Bewertung
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  2.2 Kombinierte Interaktionsformen
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   2.2.1 Klassische Tutorsysteme (Hypermedia) und fallbasierte Hypermedia-Systeme
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   2.2.2 Intelligent Tutoring Multimedia
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   2.2.3 Fallbasierte und wissensbasierte ITS
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   2.2.4 Simulationsbasierte ITS
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   2.2.5 Augmented-Reality-basierte Trainingssysteme
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   2.2.6 Augmented-Reality-basierte ITS
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   2.2.7 Unterstützungssysteme
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   2.3 Gegenüberstellung der existierenden Ansätze
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   2.4 Schlußfolgerung
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  3 Feldanalyse Echokardiographie
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   3.1 Grundlagen der Echokardiographie
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   3.1.1 Standardebenen
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   3.2 Echokardiographische Diagnostik
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   3.2.1 Mentale Modelle
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   3.2.2 Diagnoseschemata
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   3.2.3 Schallkopfsteuerung
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  3.3 Feldanalyse
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   3.3.1 Motivation und Zielsetzung
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   3.3.2 Klinische Beobachtungsstudien: Lernkontext und Ablauf
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   3.3.3 Analysemethoden
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   3.4 Bedarfsanalyse und Anforderungen an das Trainingssystem
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   3.4.1 Lernkontext
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   3.4.2 Schwierigkeiten des Anfängers und daraus folgende Anforderungen
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   3.4.3 Zusammenfassung
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  4 Konzeption eines Augmented-Reality-basierten situierten Trainingssystems
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   4.1 Augmented-Reality-basiertes situiertes Trainingssystem
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   4.1.1 Konzeption eines Trainingssystems zur Unterstützung des situierten Lernens
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   4.2 Ein situiertes Trainingssystem als Beispiel
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   4.2.1 Augmented-Reality-Simulationsumgebung
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   4.2.2 Verhaltensanalyse
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   4.2.3 Adaptive Hilfestellungen
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   4.2.4 Semantisches Protokoll als Basis der Interaktion
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  4.3 Beispiel Auge-Hand-Steuerung
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   4.3.1 Augmented-Reality Simulationsumgebung
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   4.3.2 Sensomotorische Verhaltensanalyse
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   4.3.3 Semantisches Protokoll
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   4.3.4 Wissensbasierte Interpretation
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   4.3.5 Adaptive Hilfestellungen
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   4.3.6 Situierte Interaktion
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   4.4 Beispiel Meßfehler
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   4.4.1 Augmented-Reality-Simulationsumgebung
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   4.4.2 Verhaltensanalyse und semantisches Protokoll
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   4.4.3 Adaptive Hilfestellungen
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  4.5 Beispiel Diagnoseschemata
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   4.5.1 Augmented-Reality-Simulationsumgebung
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   4.5.2 Verhaltensanalyse
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   4.5.3 Wissensbasierte Interpretation
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   4.5.4 Adaptive Hilfestellungen
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   4.6 Zusammenfassung
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  5 Realisierungsansätze für die sensomotorische Analyse
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   5.1 Sensomotorische Daten
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   5.1.1 Charakteristika der Schallkopftrajektorien
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   5.2 Verschiedene Methoden der Gestikerkennung
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   5.2.1 Neuronale Netze
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   5.2.2 Wissensbasierte und modellbasierte Ansätze
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   5.2.3 Fuzzy-Methoden
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   5.2.4 Zustandsbasierte Ansätze
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   5.2.5 Hidden-Markov-Modelle
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   5.3 Fazit
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  6 Erkennen von Standardebenen
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   6.1 Konzept der sensomotorischen Analyse von Standardebenen
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   6.2 Fuzzy-Clusteranalyse
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   6.2.1 Fuzzy-c-Means
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   6.2.2 Gath-und-Geva Algorithmus
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   6.2.3 Clustering von Vektoren (Klawonn und Keller)
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  6.3 Fuzzy-Clustering der Positions- und Richtungsdaten
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   6.3.1 Clustering der Positionsvektoren
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   6.3.2 Clustering der Normalenvektoren
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   6.3.3 Ableiten von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen
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  6.4 Überprüfen von Zielstrukturen
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   6.4.1 Repräsentation der Leitstrukturen durch Ellipsoide
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   6.4.2 Schnittfläche als Gütekriterium
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   6.4.3 Gütemaß für den Anschnitt von Herzklappen parallel zur Blutflußrichtung
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   6.4.4 Abstand zu Landmarks als Gütemaß
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   6.4.5 Hilfestellung zur Einstellung einer Herzklappe
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   6.5 Kombination der Kriterien durch Fuzzy-Regeln
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   6.6 Diskussion
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  7 Erkennen von Bewegungsmustern
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   7.1 Überblick über die Analyse von Bewegungsmustern
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  7.2 Kontinuierliche und semikontinuierliche Hidden-Markov-Modelle
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   7.2.1 Kontinuierliche Emissionswahrscheinlichkeitsdichten
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   7.2.2 Forward-Backward Algorithmus
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   7.2.3 Viterbi-Algorithmus
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   7.2.4 Baum-Welch-Algorithmus
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  7.3 Regelbasiertes Erkennen von Positionsübergängen
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   7.3.1 Segmentierung
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   7.3.2 Beurteilung der Übergänge mit Fuzzy-Konzepten
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   7.3.3 Grenzen des regelbasierten Ansatzes
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  7.4 Modellierung von Bewegungsmustern mit Hidden-Markov-Modellen
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   7.4.1 Merkmalstransformation und Fuzzy-Clusteranalyse
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   7.4.2 Modellierung von Standardübergängen mit Hidden-Markov-Modellen
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   7.4.3 Erkennen von zielgerichtetem Fächeln
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   7.4.4 Erkennen von Orientierungslosigkeit
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   7.4.5 Integration der Einzelmodelle und Klassifikation
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   7.5 Diskussion
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  8 Evaluationsergebnisse
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   8.1 Fallstudie zur Beurteilung der Standardebenen
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   8.1.1 Semantisches Protokoll
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   8.1.2 Parasternal lange Achse
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   8.1.3 Parasternal kurze Achse in Höhe der Aortenklappe
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   8.1.4 Ergebnisse der Fallstudie
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   8.2 Objektive Evaluation der Standardebenenbewertung
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   8.2.1 Evaluation richtiger Einstellungen eines Experten
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   8.2.2 Evaluation falscher Einstellungen eines Experten
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   8.2.3 Evaluation der Standardebeneneinstellung nach Vorgabe des Systems
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   8.2.4 Evaluationsergebnisse der Standardebenenbewertung
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  8.3 Ergebnisse zur Erkennung von Bewegungsmustern
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   8.3.1 Beispiel Standardtrajektorie
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   8.3.2 Beispiel Orientierungsverlust
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   8.3.3 Beispiel Abfächeln einer Region
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   8.3.4 Ergebnisse der Erkennung von Bewegungsmustern
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   8.4 Zusammenfassung
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   9 Zusammenfassung und Ausblick
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  A Erweiterte Echokardiographische Grundlagen
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   A.1 Anatomie und Physiologie des Herzens
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   A.2 Standarduntersuchungsgang
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  B Parameter der Markovmodelle
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   B.1 Definition der Dichtefunktionen
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   B.2 Linearkombinationen der Dichtefunktionen