Dataplore ist eine universelle Software für die Analyse von Signalen und Zeitreihen jeglicher Art. Eine Besonderheit ist die integrierte Datenschnittstelle zu Patientenmonitoren. Sie dient der PC-Datenerfassung und Datenanalyse von medizinischen Signalen und stellt so ein nützliches Werkzeug für die Intensivmedizin und die medizinische Forschung dar.
Geschichte
Dataplore wurde seit 1995 in Zusammenarbeit mit verschiedenen Forschungsinstituten (RWTH Aachen, TFH Wildau, ixellence GmbH, Telematikinstitut an der TFH-Wildau) und von Informatikern, Physikern, Mathematikern und Medizinern entwickelt. Hervorgegangen ist Dataplore am Institut für Physiologie der RWTH Aachen.
Für den Entwurf der Software waren folgende Richtlinien maßgebend:
auf dem neuesten Stand der Technik befindliche Funktionalität für moderne Systemanalyse
einfach zu bedienende graphische Benutzeroberfläche
höchster Grad von Integration einer umfassenden Auswahl von Signalverarbeitungsfunktionen in einer gemeinsamen Schnittstelle
Unterstützung aller gängigen Hardware- und Softwareplattformen
Verfahren, Funktionen und Anwendungsbereich
Histogrammplot, 2D oder 3D Delay-Plots und Phasenplot von Signalen
Berechnungen von Signalstatistiken (Mittelwert, Standardabweichung, Momente höherer Ordnung, Median, lineare Regressionskoeffizienten etc.), nichtlineare Regressionsverfahren und verschiedene statistische Hypothesentests
Wavelet-Transformationen (Zerlegung und Rekonstruktion mit orthogonalen und biorthogonalen Wavelets, Approximation und Detail-Berechnung), Wavelet Packet Decomposition, Transientenrekonstruktion
Methoden der nichtlinearen Dynamik (Recurrence Plots, Peak-to-peak-Intervalle, Korrelationsintegral und -dimension, globale und lokale Lyapunov-Exponenten, globale und lokale Transinformation zweier Zeitreihen, punktweise Kopplungsdivergenz, Delta-Test etc.)
fortgeschrittene Rauschunterdrückungsmethoden („wavelet shrinking“ und nichtlineare Rauschunterdrückungsverfahren)
Zahlreiche Standardfunktionen (wie Datei-Input/Output, Druckmöglichkeit etc.)
Unterstützung von verschiedenen Dateiformaten (Dataplore Binär- und ASCII Formate, MegaWave, WAVE-Audio Dateien, ASCII-Rohdaten)
Signal Handling (mausunterstütztes Clipping, Editieren von Signaleigenschaften)
Besonderheiten
Serielles Interface zu Philips Medical Systems CMS-Geräten (Patientenmonitoren)
Die CMS-Datenschnittstelle dient der PC-Datenerfassung und Datenanalyse von medizinischen Signalen. Neben der Aufzeichnung der auf dem Patientenmonitor erfassten Daten kann der Mediziner damit auch charakteristische Kenngrößen und Wechselwirkungen interessanter physiologischer Parameter ermitteln. Das Tool wird zu einer wichtigen Hilfe z.B. für die
Diagnoseunterstützung, für Langzeitstudien und für die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen.
Die Monitordaten (EKG, Blutdruck, Puls, Atmung etc.) werden über die serielle Schnittstelle
übertragen und können auf dem PC abgelegt und weiterverarbeitet werden. Es werden sowohl Daten vom Typ WAVE als auch vom Typ NUMERIC unterstützt. Davon unabhängig ist die Verarbeitung von Daten aus anderen Quellen natürlich weiterhin möglich.
komplexe Signale, zweidimensionale Signale und 3D-Plots
Screen 3D-Plot
Macroprogrammierung und Batchmodeausführung
Zeit-Frequenz-Spektren und Höhenlinienplots
adaptive Filter und Schätzverfahren
statistische Tests und Regressionsmethoden
ARMA-, ARIMA-, ARMAX- und NARMA-Modellierung
Tools zur Kopplungsanalyse von komplexen Systemen
Methoden zur Analyse von instationären Prozessen und Zeitreihen
„Multi-threading“ und „job control“
Fitting (Kurvenanpassung) für zahlreiche mathematische Modelle
Einsatz
Mögliche Einsatzgebiete sind z.B. die Analyse von biologischen und physiologischen Systemen, mechanischen Vibrationen, elektromagnetischen Signalen, epidemiologischen Studien, Zeitreihen in der Geologie, Finanzwirtschaft, Ökonomie und viele mehr.
Ralf Vandenhouten: Analyse nichtstationaerer Zeitreihen komplexer Systeme und Anwendungen in der Physiologie (Non-stationary Time Series Analysis of Complex Systems and Applications in Physiology).Shaker Verlag, Aachen 1998, ISBN 3-8265-3814-5.
V. Perlitz, B. Cotuk, M. Lambertz, R. Grebe, G. Schiepek, E. R. Petzold, H. Schmid-Schönbein, G. Flatten: Coordination dynamics of circulatory and respiratory rhythms during psychomotor drive reduction. In: Autonomic Neuroscience. 115, 1-2, 2004, S. 82–93. doi:10.1016/j.autneu.2004.07.007
V. Perlitz, M. Lambertz, B. Cotuk, R. Grebe, R. Vandenhouten, G. Flatten, E. R. Petzold, H. Schmid-Schönbein, P. Langhorst: Cardiovascular rhythms in the 0.15 Hz band: common origin of identical phenomena in man and dog in the reticular formation of the brain stem? In: Pflügers Archiv – European Journal of Physiology. 448, 6, 2004, S. 579–591. doi:10.1007/s00424-004-1291-4
M. Lambertz, R. Vandenhouten, P. Langhorst: Transiente Kopplungen von Hirnstammneuronen mit Atmung, Herzkreislaufsystem und EEG: ihre Bedeutung für Ordnungsübergänge in der Psychotherapie. In: G. Schiepek (Hrsg.): Neurobiologie der Psychotherapie. Schattauer, Stuttgart / New York 2003, S. 302–324.
Günter Schiepek, Canan Başar-Eroglu: Neurobiologie der Psychotherapie. Schattauer Verlag, 2004, ISBN 3-7945-2363-6.
R. Vandenhouten, R. Grebe: SANTIS (Signal ANalysis and TIme Series processing) – ein Werkzeug zur Analyse von Biosignalen. In: Biomedizinische Technik. Vol. 41, 1996. doi:10.1515/bmte.1996.41.s1.364
R. Vandenhouten, F. Roessler, R. Grebe: Online-Systemanalyse zur Kreislaufüberwachung im OP. In: Biomedizinische Technik. Vol. 41, 1996. doi:10.1515/bmte.1996.41.s1.538
