Forschungsprojekte / Research Projects
Erbliche Krebserkrankung: Psychologische Betreuung von Risikofamilien
im Rahmen des Schwerpunktprogramms "Familiärer Brust- und
Eierstockkrebs"
Prof. Dr. M. Geyer (geyem@medizin.uni-leipzig.de),
Dr. B. Schmidt, PD Dr. Th. Voigt; Prof. Dr. U. Froster, Dr. S. Strenge
(Institut für Humangenetik, Leipzig)
Die psychoonkologische Diagnostik und Beratung unter Einsatz des
bereits beschriebenen strukturierten Interviews und des Fragebogeninventars
umfasste 79 Personen. Davon waren 18 selbst erkrankte und 61 nicht
erkrankte Ratsuchende. Bei 16 Patienten erfolgte die Befundmitteilung
des genetischen Testergebnisses im Rahmen einer interdisziplinären
Konferenz. Eine psychodiagnostische Verlaufskontrolle mittels vorgegebenem
Testinventar wurde angeschlossen. 3 Patientinnen wurden für insgesamt
40 Stunden psychotherapeutisch weiterbetreut. - Die Ergebnisse des
Leipziger Zentrums "Familiäres Mamma- und Ovarialkarzinom"
wurden auf dem 53. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Gynäkologie
und Geburtshilfe im Juni 2000 in München sowie auf einer Regionalveranstaltung
für onkologisch tätige Ärzte vorgestellt.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Drittmittel (Schwerpunkt der Deutschen Krebshilfe)
ZBKT-Arbeitsgruppe
CCRT-working group
Kritik und Reformulierung der kategorialen Strukturen der Methode
des Zentralen Beziehungs-Konflikt Themas (ZBKT)
Critism and re-formulation of the CCRT-categories
Leipzig: Dr. C. Albani (albc@medizin.uni-leipzig.de),
Dr. G. Blaser, Dr. T. Villmann, Prof. Dr. M. Geyer
Ulm: Dr. D. Pokorny, Prof. Dr. H. Kächele
Die Methode des Zentralen Beziehungs-Konflikt-Themas (ZBKT) von L.Luborsky
zählt zu den am häufigsten verwendeten Verfahren zur Erfassung
von Beziehungsstrukturen auf dem Gebiet der Psychotherapieforschung,
was sich an der inzwischen umfangreichen Literatur zu dieser Methode
zeigt. Trotz vielfältig geäußerter Kritik an den vorliegenden
kategorialen Strukturen der ZBKT-Methode basiert die bisherige Forschung
auf den von Barber et al. an einer Stichprobe von 16 amerikanischen
Patienten entwickelten Kategorien. Ziel des Projektes ist die Reformulierung
der kategorialen Strukturen der ZBKT-Methode. Außerdem wurden
verbesserte, computergestützte ZBKT-Auswertungsstrategien entwickelt.
Weiterführung: nein
Finanzierung: Drittmittel (DFG)
Prognostische Validität von Bindungsstilen und Beziehungsschemata
für den psychotherapeutischen Prozeß
Prognostical validity of attachment stiles and relationship schema
for the psychotherapeutic process
Dr. C. Albani (albc@medizin.uni-leipzig.de),
Dr. G. Blaser, Prof. Dr. M. Geyer
In einer Längsschnittstudie wurden an einer Stichprobe von 30
Psychptherapiepatientinnen der Zusammenhang zwischen Bindungsrepräsentanzen,
internalisierten Beziehungsschemata und dem Erfolg psychodynamischer
Psychotherapie untersucht werden. Die Untersuchung erfolgt mittels
der Methode des "Bindungs-Prototypen-Ratings" (Pilkonis,
1988) und der Methode des "Zentralen Beziehungs-Konflikt Themas"
(Luborsky, 1977, Luborsky et al., 1992) anhand semistrukturierter
Interviews und mit Hilfe von Fragebogeninstrumenten.
Weiterführung: nein
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung
Entwicklung von Methoden zur Analyse nicht-metrischer Daten.
Development of methods for analysis of non-metrical data.
Dr. C. Albani (albc@medizin.uni-leipzig.de),
Dr. T. Villmann, Dr. G. Blaser, Prof. Dr. M. Geyer
Das Ziel des vorliegenden Projektes liegt in der Entwicklung von
Methoden, die die Analyse nicht-metrischer Daten, die in der Psychotherapieforschung
häufig vorliegen, ermöglichen. Es soll eine verbesserte
Methode zur Clusterung verbaler Kategorien mittels evolutionärer
Algorithmen (unter Verwendung des Maximum-Entropie-Prinzips) entwickelt
und validiert werden, die mit der Methode des Active Learning gekoppelt
werden soll. Die Methoden- und klinische Validierung der neu zu entwickelnden
Methoden erfolgt an einer in der Psychotherapieforschung inzwischen
etablierten Methode zur Erfassung von Beziehungsstrukturen (ZBKT-Methode).
Im Ergebnis der neu entwickelten Methoden ist eine inhaltliche Revision
der kategorialen Strukturen der ZBKT-Methode möglich, die sowohl
die Qualität der ZBKT-Methode wie auch deren Anwendungsökonomie
deutlich verbessert, so dass diese auch im klinischen Alltag anwendbar
wird.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung
Arbeitsgruppe Computational Intelligence/Informatik
Theorie selbstorganisierender neuronaler Karten und ihre Anwendung
Theory and application of self-organizing maps
Dr. Thomas Villmann (villmann@informatik.uni-leipzig.de)
in Zusammenarbeit mit Dr. M. Herrmann (Max-Planck-Institut für
Strömungsforschung Göttingen), Dr.-Ing. K. Haese (Deutsches
Institut für Luft- und Raumfahrt Braunschweig), Dr. B. Hammer
(Universität Osnabrück)
Die mathematische Analyse von Modellen sensorischer Karten der Hirnrinde,
sogenannte Self-Organizing-Feature-Maps, steht im Mittelpunkt der
Arbeit. Dabei wird der Aspekt der topologieerhaltenden Abbildung von
hochdimensionalen Daten auf niederdimensionalen Strukturen als zentrales
Problem untersucht. Es werden entsprechende Modelle analysiert und
erweitert. Andererseits wird die Anwendung dieser Modelle als topologieerhaltende
Vektroquantisierer und als Methode der nichtlinearen Hauptkomponentenanalyse
auf verschiedene technische (sowohl theoretische als auch real world)
Datensätze erforscht. Eine mögliche Anwendung, die Gegenstand
aktueller Untersuchungen ist, ist der Einsatz zur Zeitreihenanalyse
in hochdimensionalen Datenräumen, hier bei der Qualitätssicherung
des therapeutischen Prozesses.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung
Evolutionäre Algorithmen - Theorie und Anwendung
Evolutionary Algorithms - Theory and application
Dr. Thomas Villmann (villmann@informatik.uni-leipzig.de)
in Zusammenarbeit mit Dr. K. Hering (Technische Universität Chemnitz,
Institut für Informatik), Dr. B. Hammer (Universität Osnabrück)
Evolutionäre Algorithmen als stochastische Optimierungsalgorithmen
basierend auf dem Paradigma der biologischen Evolution werden betrachtet.
Dabei steht die Anwendung zur Clusteranalyse in Datensätzen der
ZBKT-Forschung im Mittelpunkt. Das erfordert die Weiterentwicklung
bestehender Algorithmen und Modelle und eine entsprechende mathematische
Analyse. Schwerpunkt bilden dabei die Verbindungen von Dynamiken Evolutionärer
Algorithmen mit solchen von Hirnmodellen der Neuroinformatik. Als
Ergebnis entstehen adaptive Modelle, die in der Lage sind, explizites
Expertenwissen (hier Therapeutenwissen), zur Optimierung heranzuziehen,
die sich durch eine hohe Variabilität und Konvergenzrate auszeichnen.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung
Visualisierung sowie Modellierung von während Therapiesitzungen
abgeleiteter physiologischer Parameter für eine einfache Therapeutenbeurteilung
Visualization and modelbuilding of psychophysiological parameters
collected during therapy sessions for easy therapist assessment
Dr. Thomas Villmann (villmann@informatik.uni-leipzig.de),
Dr. C. Machold, Dr. L. Friedel, Prof. Dr. Günter Plöttner
Die Analyse physiologischer Parameter wie z.B. Herzfrequenz, Hautleitfähigkeit,
Muskelspannung, etc. während der Therapiestunde steht im engen
Zusammenhang mit der Befindlichkeit des Patienten. In dem Projekt
wird versucht, eine adäquate, parallele
Darstellung der Parameter zu erreichen, so dass eine einfache Beurteilung
der Situation möglich ist. Dazu werden die Daten in Farben kodiert,
so dass ähnliche Farben ähnlichen Parameterzuständen
entsprechen und umgekehrt. Als mathematisches Verfahren zur Kodierung
werden dabei künstliche neuronale Netze eingesetzt.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung
Precise Mining of Large Spectral Data Volumes for Rapid Identification
of Planetory Resources
Dr. Thomas Villmann (villmann@informatik.uni-leipzig.de)
in Zusammenarbeit mit
Prof. Dr. E. Merenyi (Rice University Houston, Texas, USA), Prof.
R. Brown, Prof. A. McEwen, P. Smith (Lunar and Planetory Lab (University
of Arizona, USA), W. Farrand Space Science - Institute Boulder (USA),
Prof. C. Fyfe (University Paisley, Scotland)
Die Analyse von hochdimensionalen Hyperspektralaufnahmen von Planeten
und der Erde steht im Mittelpunkt der Arbeit. Es soll versucht werden
durch Dimensions- und Datenreduktion eine Visualisierung der Spektralaufnahmen
in einer Falschfarbendarstellung zu erreichen, um eine Analyse der
Oberfläche vornehmen zu können. Als Projektionsmethode sind
dabei strukturadaptierende neuronale Merkmalskarten im Einsatz, die
hinsichtlich informationstheoretischer Kriterien (Transinformation)
optimiert werden, um eine möglichst präzise Darstellung
zu gewinnen.
Weiterführung: ja
Finanzierung: Haushaltfinanzierte Forschung und Drittmittel (NASA-Projekt:
Precise Mining of Large Spectral Data Volumes for Rapid Identification
of Planetory Resources)
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