INSTITUT FÜR INFORMATIK Entwurf und Implementierung - Ludwig ...

4.4 Module zur Vorhersage-Analyse
breite können ausgeglichen werden, indem von vorübergehend weniger Datenpunkten
der Zentralwert ermittelt wird. Eine kontinuierliche Auswertung ist äuÿerst wünschenswert,
um die Zahl der Unterbrechungen der Vorhersage so klein wie möglich zu
halten.
4.4 Module zur Vorhersage-Analyse
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurden drei grundlegende Arten der Vorhersage
implementiert. Diese setzen auf den Feature-Daten auf, die z. B. über den
Phasensynchronisationsindex berechnet werden. Die implementierten Vorhersage-
Verfahren beinhalten eine konventionelle Oine-Vorhersage, die neu entwickelte
Online-Vorhersage sowie ein Verfahren zur Kombination verschiedener Vorhersagemethoden.
Gemäÿ dem Entwurf in Abschnitt 3.3.5 wurden diese objektorientiert als
Module mehrerer zusammengehöriger Klassen realisiert. Sie werden im Nachfolgenden
vorgestellt.
4.4.1 Offline-Vorhersage SPH+SOP
PIP
Bei der Oine-Vorhersage werden die Feature-Daten als vollständig vorliegend angenommen,
und können daher umfassend verwendet werden. In einem ersten Schritt
werden die Daten eingelesen, und die Zeitpunkte der Überschreitungen von Schwellwerten
bestimmt, bei welchen Alarme ausgelöst werden.
InterIctal
PrePostIctal
InterIctal
Anfall
Zeit
Abbildung 4.2: Einteilung der Aufnahme-Zeit bei der Oine-Vorhersage in interiktale
Abschnitte (fern von Anfällen) und jene vor und nach den Anfällen
(PrePostIctal).
Zur Klassikation der Alarme wird der Aufnahme-Zeitraum in Abschnitte eingeteilt,
in welchen die Alarme als korrekt bzw. falsch eingestuft werden, wie in Abbildung 4.2
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