Für die klinische Diagnose und Therapie von Stimmstörungen ist die Unterscheidung zwischen gesunden und pathologischen Bewegungen im Kehlkopf entscheidend. Heiserkeit, das Hauptsymptom einer Stimmstörung, resultiert aus asymmetrischen und irregulären Stimmlippenschwingungen. In dieser Arbeit wird ein computerbasiertes Verfahren zur objektiven Klassifikation laryngealer Bewegungsmuster vorgestellt, das Ärzten wertvolle diagnostische Unterstützung bietet. Stimmlippenschwingungen werden mit moderner videoendoskopischer Hochgeschwindigkeitstechnik aufgezeichnet. Ein automatisches Bildverarbeitungsverfahren segmentiert und visualisiert die Position der Stimmlippenkante in den Bildsequenzen. Durch geeignete Parameter werden die charakteristischen Eigenschaften der Stimmlippenbewegungen abgebildet. Ein neuartiger Ansatz erfasst quantitativ die diagnostisch relevanten Merkmale gesunder und pathologischer Bewegungsmuster. Mit Methoden des Maschinellen Lernens wird die Unterscheidbarkeit dieser Bewegungsbeschreibungen untersucht, und die identifizierten Besonderheiten werden in Klassifikationsmodellen abgebildet, die eine objektive Zuordnung neuer klinischer Fälle ermöglichen. In klinischen Studien zeigt sich, dass das objektive Verfahren dem subjektiven Expertenurteil bei der Auswertung von endoskopischen Aufnahmen überlegen ist. Zudem wird die Randkantenverschiebung untersucht, die Aufschluss über den Muskeltonus der Stimmlippen gibt.
