004 Datenverarbeitung; Informatik
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This paper presents a method for the evolution of SHI ABoxes which is based on a compilation technique of the knowledge base. For this the ABox is regarded as an interpretation of the TBox which is close to a model. It is shown, that the ABox can be used for a semantically guided transformation resulting in an equisatisfiable knowledge base. We use the result of this transformation to effciently delete assertions from the ABox. Furthermore, insertion of assertions as well as repair of inconsistent ABoxes is addressed. For the computation of the necessary actions for deletion, insertion and repair, the E-KRHyper theorem prover is used.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.
Wir präsentieren die konzeptuellen und technologischen Grundlagen einer verteilten natürlich sprachlichen Suchmaschine, die einen graph-basierten Ansatz zum Parsen einer Anfrage verwendet. Das Parsing-Modell, das in dieser Arbeit entwickelt wird, generiert eine semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage in einem 3-stufigen, übergangsbasierten Verfahren, das auf probabilistischen Patterns basiert. Die semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage wird in Form eines Graphen dargestellt, der Entitäten als Knoten und deren Relationen als Kanten repräsentiert. Die präsentierte Systemarchitektur stellt das Konzept einer natürlich sprachlichen Suchmaschine vor, die sowohl in Bezug auf die einbezogenen Vokabulare, die zum Parsen der Syntax und der Semantik einer eingegebenen Anfrage verwendet werden, als auch in Bezug auf die Wissensquellen, die zur Gewinnung von Suchergebnissen konsultiert werden, unabhängig ist. Diese Funktionalität wird durch die Modularisierung der Systemkomponenten erreicht, die externe Daten durch flexible Module anspricht, welche zur Laufzeit modifiziert werden können. Wir evaluieren die Leistung des Systems indem wir die Genauigkeit des syntaktischen Parsers, die Präzision der gewonnenen Suchergebnisse sowie die Geschwindigkeit des Prototyps testen.
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
Autonome Systeme, wie Roboter, sind bereits Teil unseres täglichen Lebens. Eine Sache, in der Menschen diesen Maschinen überlegen sind, ist die Fähigkeit, auf sein Gegenüber angemessen zu reagieren. Dies besteht nicht nur aus der Fähigkeit zu hören, was eine Person sagt, sondern auch daraus, ihre Mimik zu erkennen und zu interpretieren.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System entwickelt, welches automatisch Gesichtsausdrücke erkennt und einer Emotion zuordnet. Das System arbeitet mit statischen Bildern und benutzt merkmalsbasierte Methoden zur Beschreibung von Gesichtsdaten. In dieser Arbeit werden gebräuchliche Schritte analysiert und aktuelle Methoden vorgestellt. Das beschriebene System basiert auf 2D-Merkmalen. Diese Merkmale werden im Gesicht detektiert. Ein neutraler Gesichtsausdruck wird nicht als Referenzbild benötigt. Das System extrahiert zwei Arten von Gesichtsparametern. Zum einen sind es Distanzen, die zwischen den Merkmalspunkten liegen. Zum anderen sind es Winkel, die zwischen den Linien liegen, die die Merkmalspunkte verbinden. Beide Arten von Parametern werden implementiert und getestet. Der Parametertyp, der die besten Ergebnisse liefert, wird schließlich in dem System benutzt. Eine Support Vector Machine (SVM) mit mehreren Klassen klassifiziert die Parameter. Das Ergebnis sind Kennzeichen von Action Units des Facial Action Coding Systems (FACS). Diese Kennzeichen werden einer Gesichtsemotion zugeordnet.
Diese Arbeit befasst sich mit den sechs Basisgesichtsausdrücken (glücklich, überrascht, traurig, ängstlich, wütend und angeekelt) plus dem neutralen Gesichtsausdruck. Das vorgestellte System wird in C++ implementiert und an das Robot Operating System (ROS) angebunden.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
Diese Arbeit befasst sich mit der Evaluation verschiedener Erste Hilfe Applikationen für Smartphones. Diese werden mit der App "DefiNow!", welche von der Universität Koblenz entwickelt wurde, verglichen. Hierbei liegt der Schwerpunkt der Evaluation auf der Usability basierend auf den Softwareergonomischen Prinzipien der Iso Norm 9241-110.
Eine Usability Studie mit 74 Teilnehmern wurde durchgeführt und die daraus resultierenden Ergebnisse genutzt um die bestehende App "Defi Now!" hinsichtlich ihrer Usability zu optimieren.
Various best practices and principles guide an ontology engineer when modeling Linked Data. The choice of appropriate vocabularies is one essential aspect in the guidelines, as it leads to better interpretation, querying, and consumption of the data by Linked Data applications and users.
In this paper, we present the various types of support features for an ontology engineer to model a Linked Data dataset, discuss existing tools and services with respect to these support features, and propose LOVER: a novel approach to support the ontology engineer in modeling a Linked Data dataset. We demonstrate that none of the existing tools and services incorporate all types of supporting features and illustrate the concept of LOVER, which supports the engineer by recommending appropriate classes and properties from existing and actively used vocabularies. Hereby, the recommendations are made on the basis of an iterative multimodal search. LOVER uses different, orthogonal information sources for finding terms, e.g. based on a best string match or schema information on other datasets published in the Linked Open Data cloud. We describe LOVER's recommendation mechanism in general and illustrate it alongrna real-life example from the social sciences domain.
Concept for a Knowledge Base on ICT for Governance and Policy Modelling regarding eGovPoliNet
(2013)
Das EU-Projekt eGovPoliNet beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) für Steuerung und Politikgestaltung. Zahlreiche Communities verfolgen in diesem Themenbereich ähnliche Ziele der IT-unterstützten, strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder. Die vorhandenen Lösungsansätze sind bislang jedoch recht fragmentiert. Ziel von eGovPoliNet ist es in diesem Zusammenhang der Fragmentierung zu begegnen und durch die Förderung der Kooperation von Forschung und Praxis einen internationalen, offenen Dialog zu etablieren. Dieser wird durch die Beteiligung der Akteure auf diesem Gebiet der IKT die Diskussion und Entwicklung verschiedener Problemfelder voranbringen. Hierbei werden Akteure aus Forschung und Praxis ihre Expertise und Best-Practice Erkenntnisse teilen, um Politikanalyse, Modellierung und Steuerung zu unterstützen. eGovPoliNet wird zur Unterstützung dieses Dialogs eine Wissensbasis bereitstellen, deren konzeptuelle Ausarbeitung Gegenstand dieser Arbeit ist. Die Wissensbasis soll mit Inhalten aus dem Bereich der IKT zur strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder gefüllt werden, beispielsweise mit Publikationen, Softwarelösungen, oder Projektbeschreibungen. Diese Inhalte gilt es zu strukturieren, nutzenstiftend zu organisieren und zu verwalten, sodass die Wissensbasis letztendlich als Quelle gesammelten Wissens dient, welche die bislang fragmentierten Forschungs- und Entwicklungsergebnisse an zentraler Stelle vereint.
Ziel dieser Arbeit ist es also, ein Konzept einer Wissensbasis zu entwerfen, welches die nötige Struktur und die nötigen Funktionen bietet, Wissen bezüglich IKT-Lösungen zu verwalten. Das bedeutet in diesem Zusammenhang Wissen zu sammeln, aufzubereiten und dem Nutzer zugänglich zu machen. Die Wissensbasis soll außerdem nach Inhalten durchsuchbar sein. Desweiteren sollen die Nutzer motiviert werden, selbstständig an der Weiterentwicklung und Pflege der Wissensbasis mitzuwirken.
E-KRHyper is a versatile theorem prover and model generator for firstorder logic that natively supports equality. Inequality of constants, however, has to be given by explicitly adding facts. As the amount of these facts grows quadratically in the number of these distinct constants, the knowledge base is blown up. This makes it harder for a human reader to focus on the actual problem, and impairs the reasoning process. We extend E-Hyper- underlying E-KRhyper tableau calculus to avoid this blow-up by implementing a native handling for inequality of constants. This is done by introducing the unique name assumption for a subset of the constants (the so called distinct object identifiers). The obtained calculus is shown to be sound and complete and is implemented into the E-KRHyper system. Synthetic benchmarks, situated in the theory of arrays, are used to back up the benefits of the new calculus.
Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
Dualizing marked Petri nets results in tokens for transitions (t-tokens). A marked transition can strictly not be enabled, even if there are sufficient "enabling" tokens (p-tokens) on its input places. On the other hand, t-tokens can be moved by the firing of places. This permits flows of t-tokens which describe sequences of non-events. Their benefiit to simulation is the possibility to model (and observe) causes and effects of non-events, e.g. if something is broken down.
In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].
The paper deals with a specific introduction into probability propagation nets. Starting from dependency nets (which in a way can be considered the maximum information which follows from the directed graph structure of Bayesian networks), the probability propagation nets are constructed by joining a dependency net and (a slightly adapted version of) its dual net. Probability propagation nets are the Petri net version of Bayesian networks. In contrast to Bayesian networks, Petri nets are transparent and easy to operate. The high degree of transparency is due to the fact that every state in a process is visible as a marking of the Petri net. The convenient operability consists in the fact that there is no algorithm apart from the firing rule of Petri net transitions. Besides the structural importance of the Petri net duality there is a semantic matter; common sense in the form of probabilities and evidencebased likelihoods are dual to each other.
Virtual Goods + ODRL 2012
(2012)
This is the 10th international workshop for technical, economic, and legal aspects of business models for virtual goods incorporating the 8th ODRL community group meeting. This year we did not call for completed research results, but we invited PhD students to present and discuss their ongoing research work. In the traditional international group of virtual goods and ODRL researchers we discussed PhD research from Belgium, Brazil, and Germany. The topics focused on research questions about rights management in the Internet and e-business stimulation. In the center of rights management stands the conception of a formal policy expression that can be used for human readable policy transparency, as well as for machine readable support of policy conformant systems behavior up to automatic policy enforcement. ODRL has proven to be an ideal basis for policy expressions, not only for digital copy rights, but also for the more general "Policy Awareness in the World of Virtual Goods". In this sense, policies support the communication of virtual goods, and they are a virtualization of rules-governed behavior themselves.
Hinsichtlich der rapide anwachsenden Menge an jährlich produzierten Daten und der wachsenden Akzeptanz des Enterprise 2.0, müssen sich Unternehmen immer stärker mit dem Management ihrer Daten befassen. Inhalt, der unkoordiniert erstellt und abgelegt wird, kann zu Datensilos führen (Williams & Hardy 2011, S.57), welche lange Suchzeiten, unzugängliche Daten und in der Konsequenz monetäre Verluste hervorrufen können. Das "sich ausdehnende digitale Universum" zwingt Unternehmen zur Entwicklung neuer Archivierungslösungen und Records Management Richtlinien (Gantz et al. 2007, S.13). Enterprise Content Management (ECM) ist das Untersuchungsfeld, welches sich mit diesen Anforderungen beschäftigt. Es ist im wissenschaftlichen Kontext des Enterprise Information Management angesiedelt. Ziel dieser Bachelor-Arbeit ist es, herauszufinden in welchem Umfang aktuelle Enterprise Content Management Systeme (ECMS) diese neuen Anforderungen, vor allem die Archivierung von Daten aus dem Enterprise 2.0, unterstützen. Zu diesem Zweck wurden drei Szenarien erstellt, mit deren Hilfe zwei verschiedene Arten von ECMS (ein Open Source - und ein proprietäres System), ausgewählt auf Grundlage einer kurzen Marktübersicht, evaluiert werden sollen. Die Anwendung der Szenarien zeigt, dass sich die Software Anbieter über die Probleme der Industrie im Klaren sind: beide Programme stellen Funktionen zur Archivierung von Daten aus online Teamarbeit sowie Möglichkeiten zum Records Management zur Verfügung. Aber die Integration beider Funktionalitäten ist nicht oder nur unvollständig gelöst. An dieser Stelle werden neue Fragen - wie z.B. "Welche im Enterprise 2.0 anfallenden Daten besitzen die Wichtigkeit, als "Business Record" gespeichert zu werden?" - aufgeworfen und müssen in zukünftiger Forschung betrachtet werden.
Prozedurale Synthese, das Erzeugen von Computerspielinhalten durch die Verwendung von pseudo-zufälligen Algorithmen, ist ein Themenbereich mit wachsendem Interesse in wirtschaftlichen und akademischen Kreisen, verdankt sowohl durch ihre Eignung zur Senkung von Entwicklungszeit und -kosten als auch durch die Möglichkeit, prozedurale Synthese zur Erzeugung von interessanten und einmaligen Spielwelten einzusetzen. Obwohl viele aktuelle Computerspiele prozedural generierte Inhalte verwenden, gebrauchen nur wenige diese Methoden zur Erzeugung realistischer Weltraum-Spielumgebungen, und die Umsetzbarkeit der Anwendung prozeduraler Synthese zur Entwicklung eines solchen Spiels wurde untersucht. Aktuelle Modelle aus der Forschung wurden verwendet, um eine in Echtzeit laufende astronomische Simulation in Python zu entwickeln, welche Stern- und Planetenobjekte in einer fiktiven Galaxie prozedural erzeugt, die als Spielwelt eines einfachen 2DWeltraumspiels dient, in welchem der Spieler nach intelligentem Leben suchen muss.
Schema information about resources in the Linked Open Data (LOD) cloud can be provided in a twofold way: it can be explicitly defined by attaching RDF types to the resources. Or it is provided implicitly via the definition of the resources´ properties.
In this paper, we analyze the correlation between the two sources of schema information. To this end, we have extracted schema information regarding the types and properties defined in two datasets of different size. One dataset is a LOD crawl from TimBL- FOAF profile (11 Mio. triple) and the second is an extract from the Billion Triples Challenge 2011 dataset (500 Mio. triple). We have conducted an in depth analysis and have computed various entropy measures as well as the mutual information encoded in this two manifestations of schema information.
Our analysis provides insights into the information encoded in the different schema characteristics. It shows that a schema based on either types or properties alone will capture only about 75% of the information contained in the data. From these observations, we derive conclusions about the design of future schemas for LOD.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das in der medizinischen Diagnostik zur Darstellung von Struktur und Funktion der Gewebe und Organe im Körper eingesetzt wird. Diffusionsgewichtete Bildgebung ist ein spezielles bildgebendes MRT Verfahren, welches es ermöglicht, nichtinvasiv und in vivo Einblicke in den Verlauf von Nervenbahnen zu geben. Es erlaubt damit, Aussagen über die Struktur und Integrität dieser Verbindungsbahnen zu treffen. Im klinischen Alltag findet diese Modalität Anwendung in der neurochirurgischen Operationsplanung, wie beispielsweise bei Resektionen von Läsionen, die in wichtigen funktionellen oder tiefiegenden Arealen liegen, wo die Beschädigungsgefahr wichtiger Nervenbahnen gegeben ist. Kommt es im Zuge der Operation zu einer etwaigen Durchtrennung von wichtigen Bahnen, kann dies zu erheblichen funktionellen Beeinträchtigung führen. Diese Arbeit gibt eine Einführung in die MRT-Bildgebung und wird sich im Speziellen mit der Aufnahme von diffusionsgewichtetenMRT- Daten beschäftigen. Generell besteht das Problem, dass das Auflösungsvermögen von Diffusionsdaten relativ niedrig ist in Relation zum Aufnahmeobjekt. So werden in einem einzelnen 3D Volumenelement, auch Voxel genannt, eine Reihe von Nerventrakten abgebildet, die sich beispielsweise kreuzen, aufsplitten oder auffächern. Hier besteht die Notwendigkeit, diese Voxel zu identifizieren und zu klassifizieren, um auch in schwierigen Regionen aus den lokalen Diffusionsdaten die Verläufe von Nervenbündeln möglichst exakt zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion wird durch die sogenannte Traktographie realisiert. Im Zuge dieser Arbeit werden wir existierende Rekonstruktionsmethoden, wie beispielsweise diffusion tensor imaging (DTI) und q-ball imaging (QBI) auf synthetisch generierten Daten untersuchen. Wir werden herausstellen, welche wertvollen Informationen die rekonstruierten Daten liefern können und welche individuellen Einschränkungen es gibt. QBI rekonstruiert eine orientation distribution function (ODF), deren lokalen Maxima in vielen Fällen mit den Richtungen der Nervenbahnen übereinstimmen. Wir bestimmen diese lokalen Maxima. Auf den Metriken des Diffusionstensors wird eine neue voxelbasierte Klassifikation vorgestellt. Die Vereinigung von voxelbasierter Klassifikation, lokalen Maxima und globalen Informationen aus der Nachbarschaft eines Voxels ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit und führt zur Entwicklung eines globalen Klassifikators, der mögliche Traktographie-Richtungen vorgibt und asymmetrische Konfigurationen ermittelt. Im Anschluss wird ein eigener Traktographie-Algorithmus vorgestellt, der auf den Ergebnissen des globalen Klassifikators arbeitet und somit auch Aufsplittungen von Nervenbahnen abbilden kann.