mycoreobjectrosdok_disshab_0000000837rosdok_disshab_0000000837rosdokdisshabrosdok_derivate_00000048902023-08-08T10:03:22.856Z2012-07-19T11:05:38.996Zadministratorpublished1rosdok_derivate_0000004890truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id0000101672377532XMODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1025628020GeroldBausch1979-VerfasserInautUntersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-ArraysdeProf. Dr.-Ing. habil.HelmutBeikirchAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.BerndHenningAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.MatthiasSturmAkademischeR BetreuerIndgs10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und ElektrotechnikGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001016http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0055-2610 Medizin, GesundheitFakultät für Informatik und Elektrotechnikfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2011monographic20112011Universitätsbibliothek RostockRostock20122012Mit Hilfe von Multielektroden-Arrays (MEAs) können viele Zellen gleichzeitig kontaktiert und deren elektrische Aktivität abgeleitet werden. Für die weitere Analyse müssen die abgeleiteten Signale in ihre Einzelbestandteile zerlegt werden. Dieser Vorgang wird als Spike Sorting bezeichnet. In der vorliegenden Arbeit werden Ansätze für ein vollständig automatisiertes Spike Sorting vorgestellt und untersucht. Dabei werden Verfahren aufgezeigt, die mit Hilfe von adaptiven Verfahren die abgeleiteten Zellsignale optimal filtern und automatisch in deren Einzelkomponenten zerlegen.Multielektroden-ArraySpike SortingElektrophysiologieUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016doctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisrfc5646:derfc5646:deDeutschGermangerdeuSDNB:610SDNB:610610 Medizin, Gesundheit610 Medical sciences Medicineinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.iefinstitution:unirostock.iefFakultät für Informatik und ElektrotechnikFaculty of Computer Science and Electrical EngineeringUniversität Rostock. Fakultät für Informatik und ElektrotechnikFakultät für Informatik<br />und ElektrotechnikUni.Rostock.Fakultaet.IEFhttp://d-nb.info/gnd/10085032-7accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2licenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/Untersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-ArraysUntersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-Arraysgnd:1025628020gnd:10085032-7gnd:1025628020gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000000837-d2070681e39gnd:1025628020Gerold BauschGerold Bauschrosdok_disshab_0000000837-d2070681e60Prof. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. habil. Helmut Beikirchrosdok_disshab_0000000837-d2070681e72Prof. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Bernd Henningrosdok_disshab_0000000837-d2070681e84Prof. Dr.-Ing. Matthias SturmProf. Dr.-Ing. Matthias Sturmrosdok_disshab_0000000837-d2070681e97gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschProf. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Matthias SturmUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschProf. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Matthias SturmUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001016http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0055-2Multielektroden-ArraySpike SortingElektrophysiologieMit Hilfe von Multielektroden-Arrays (MEAs) können viele Zellen gleichzeitig kontaktiert und deren elektrische Aktivität abgeleitet werden. Für die weitere Analyse müssen die abgeleiteten Signale in ihre Einzelbestandteile zerlegt werden. Dieser Vorgang wird als Spike Sorting bezeichnet. In der vorliegenden Arbeit werden Ansätze für ein vollständig automatisiertes Spike Sorting vorgestellt und untersucht. Dabei werden Verfahren aufgezeigt, die mit Hilfe von adaptiven Verfahren die abgeleiteten Zellsignale optimal filtern und automatisch in deren Einzelkomponenten zerlegen.20112011epub.dissertation1 Dissertation_Bausch_2012.pdf 8925616 f79ce3b4c216802452947530fab158fc rosdok/id0000101672377532XMODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1025628020GeroldBausch1979-VerfasserInautUntersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-ArraysdeProf. Dr.-Ing. habil.HelmutBeikirchAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.BerndHenningAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.MatthiasSturmAkademischeR BetreuerIndgs10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und ElektrotechnikGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001016http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0055-2610 Medizin, GesundheitFakultät für Informatik und Elektrotechnikfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2011monographic20112011Universitätsbibliothek RostockRostock20122012Mit Hilfe von Multielektroden-Arrays (MEAs) können viele Zellen gleichzeitig kontaktiert und deren elektrische Aktivität abgeleitet werden. Für die weitere Analyse müssen die abgeleiteten Signale in ihre Einzelbestandteile zerlegt werden. Dieser Vorgang wird als Spike Sorting bezeichnet. In der vorliegenden Arbeit werden Ansätze für ein vollständig automatisiertes Spike Sorting vorgestellt und untersucht. Dabei werden Verfahren aufgezeigt, die mit Hilfe von adaptiven Verfahren die abgeleiteten Zellsignale optimal filtern und automatisch in deren Einzelkomponenten zerlegen.Multielektroden-ArraySpike SortingElektrophysiologieUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016 2012-07-19T11:05:38.996Z 2023-08-08T10:03:22.856Z 2023-08-18T10:03:22.880Z {"identifier":"rosdok/id00001016","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2018-06-30T12:57:37.151Z"} {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2018-06-30T12:57:37.358Z","registered":"2018-06-30T12:57:37.358Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00001016","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2018-06-30T12:57:38.813Z","registered":"2018-06-30T12:57:38.813Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0055-2","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2018-06-30T12:57:37.156Z","registered":"2012-09-05T02:06:27.837Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000000837/rosdok_derivate_0000004890/Dissertation_Bausch_2012.pdfUntersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-ArraysUntersuchung von Verarbeitungsalgorithmen zur automatischen Auswertung neuronaler Signale aus Multielektroden-Arraysgnd:1025628020gnd:10085032-7gnd:1025628020gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000000837-d2070681e39gnd:1025628020Gerold BauschGerold Bauschrosdok_disshab_0000000837-d2070681e60Prof. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. habil. Helmut Beikirchrosdok_disshab_0000000837-d2070681e72Prof. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Bernd Henningrosdok_disshab_0000000837-d2070681e84Prof. Dr.-Ing. Matthias SturmProf. Dr.-Ing. Matthias Sturmrosdok_disshab_0000000837-d2070681e97gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschProf. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Matthias SturmUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschProf. Dr.-Ing. habil. Helmut BeikirchProf. Dr.-Ing. Bernd HenningProf. Dr.-Ing. Matthias SturmUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikGerold BauschRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001016http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001016urn:nbn:de:gbv:28-diss2012-0055-2Multielektroden-ArraySpike SortingElektrophysiologieMit Hilfe von Multielektroden-Arrays (MEAs) können viele Zellen gleichzeitig kontaktiert und deren elektrische Aktivität abgeleitet werden. Für die weitere Analyse müssen die abgeleiteten Signale in ihre Einzelbestandteile zerlegt werden. Dieser Vorgang wird als Spike Sorting bezeichnet. In der vorliegenden Arbeit werden Ansätze für ein vollständig automatisiertes Spike Sorting vorgestellt und untersucht. 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