INSTITUT FÃR INFORMATIK Entwurf und Implementierung - Ludwig ...
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2.5 Zusammenfassung<br />
Beispielsweise können für Werte von SOP = 40 Minuten <strong>und</strong> FPR max = 0.15 Fehlalarme<br />
pro St<strong>und</strong>e bereits bis zu drei von zehn Anfällen durch den Random Predictor<br />
zufällig vorhergesagt werden. Damit das Ergebnis einer Vorhersagemethode als signi-<br />
kant eingestuft werden kann, muss sie bei gleichen Parametern für SOP <strong>und</strong> FPR max<br />
eine höhere Sensitivität als der Random Predictor erzielen.<br />
2.5 Zusammenfassung<br />
Die Vorhersage epileptischer Anfälle könnte eine vielversprechende akute Behandlung<br />
für ansonsten kaum therapierbare Patienten ermöglichen. Damit Anfälle unterdrückt<br />
werden können, müssen Vorhersagemethoden frühzeitig Alarme auslösen,<br />
um anschlieÿend eine zeitlich gezielte Intervention durchzuführen. Als aussichtsreich<br />
haben sich Methoden der Nichtlinearen Dynamik erwiesen, mit deren Hilfe charakteristische<br />
Zeitreihen aus aufgezeichneten EEG-Daten berechnet werden können.<br />
Entscheidend für die Bewertung von Vorhersagemethoden ist eine systematische, statistische<br />
Analyse ihrer Ergebnisse. Es müssen die erzielte Sensitivität <strong>und</strong> die maximal<br />
zugelassene Rate an Fehlalarmen gegeneinander abgewogen werden. Zu diesem Zweck<br />
wurde das formalisierte Bewertungskriterium Seizure Prediction Characteristic vorgestellt,<br />
anhand dessen die Leistung beliebiger Vorhersagemethoden in Abhängigkeit<br />
denierter Vorhersagefenster beurteilt werden kann.<br />
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