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INSTITUT FÜR 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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