INSTITUT FÃR INFORMATIK Entwurf und Implementierung - Ludwig ...
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Kapitel 4 <strong>Implementierung</strong> des SeizureAnalyzer<br />
gezeigt. Der Zeitraum PrePostIctal erstreckt sich über die Dauer des Seizure Prediction<br />
Horizon SPH <strong>und</strong> der Seizure Occurence Period SOP vor dem Anfall, sowie<br />
über die PostIctal Period PIP nach dem Anfall. Alarme, die während der interiktalen<br />
Periode ausgelöst werden, werden als Fehlalarme klassiziert.<br />
<br />
PredictionAnalyzer<br />
StartAnalysis()<br />
AnalyzeNewBlock()<br />
FinishAnalysis()<br />
OfflinePredictionAnalyzer<br />
categorizeAlarms()<br />
analysePeriods()<br />
...<br />
OfflinePredictionTester<br />
startAnalysis()<br />
analyzeNew Block()<br />
finishAnalysis()<br />
calcTestThresholds()<br />
OfflinePredictionOptimizer<br />
startAnalysis()<br />
analyzeNew Block()<br />
finishAnalysis()<br />
optimizeThresholds()<br />
optimizeFeatures()<br />
Abbildung 4.3: Klassendiagramm des Moduls zur Oine-Analyse als Realisierung<br />
des Interfaces PredictionAnalyzer. Allgemeine Funktionen werden über die Klasse<br />
OfflinePredictionAnalyzer zur Verfügung gestellt, deren Erweiterungen auf der einen<br />
Seite Funktionen zum Test, aber auf der anderen Seite auch zur Optimierung von<br />
Vorhersage-Parametern anbieten.<br />
In Abbildung 4.3 ist die Implementation der Oine-Analyse dargestellt. Die Klassen<br />
entsprechen dem Interface PredictionAnalyzer, so dass sie in den SeizureAnalyzer eingeb<strong>und</strong>en<br />
werden können. Die gr<strong>und</strong>legenden Funktionen zur Analyse der Vorhersage-<br />
Zeiträume (AnalyzePeriods()) <strong>und</strong> zur Klassikation der Alarme (CategorizeAlarms())<br />
werden von der Klasse OfflinePredictionAnalyzer zur Verfügung gestellt. Als Erweiterungen<br />
wurden die Klassen OfflinePredictionOptimizer <strong>und</strong> OfflinePredictionTester abgeleitet,<br />
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