INSTITUT FÜR INFORMATIK Entwurf und Implementierung - Ludwig ...

Kapitel 5 Auswertungen und Ergebnisse
um nach Auslösung eines ersten Alarmes keine längere Wartezeit berücksichtigen
zu müssen, als den Zeitraum, für welchen später der Anfall erwartet wird. Getestet
wurde dies für eine Zeitdauer von 30 Minuten, und eine maximale Fehlerrate von
0.15 Fehlalarmen pro Stunde. Dargestellt sind die Resultate in Abbildung 5.4a), in
der sie mit den einzelnen Ergebnissen des Phasensynchronisationsindex (PSI ) und des
Dynamical Similarity Index (SIM ) verglichen sind. Bei etwa der Hälfte der Patienten
konnte durch die Kombination bessere Sensitivitäten als mit den einzelnen Methoden
erreicht werden, und für keinen Patienten wurden schlechtere Ergebnisse als bei diesen
beobachtet.
Besonders wichtig ist aber auch in dieser Untersuchung der Test auf die statistische
Signikanz der Ergebnisse, bei der die Vorhersageleistung mit jener eines Prädiktors
verglichen wird, der zufällig Alarme auslöst (siehe auch Abschnitt 2.4, [24]). Dabei
muss berücksichtigt werden, dass im Zuge der Optimierungen der Vorhersagemethoden
vielfach multipel getestet wird. So wurden z. B. aus sechs verschiedenen Werten
für den Interventionszeitraum SPH von 10 min, 20 min, ..., 1 h für jeden Patienten
der optimale Wert ausgewählt. Ferner wurde bei der Bestimmung eines besten Features
des Phasensynchronisationsindexes aus 15 Features ausgewählt, beim Similarity
Index aus sechs. Für die Kombination wurden von beiden Indices die jeweils besten
Features verwendet, so dass insgesamt aus 21 Features ausgewählt wurde.
Bei der Berechnung der Sensitivitäten, die vom Random Predictor erreicht werden
können, wurde dies entsprechend Anhang A.3 berücksichtigt. Dabei ergaben sich, wie
in Abbildung 5.4b) gezeigt, bei den einzelnen Methoden nur für die Patienten 1, 5 und
7 signikante Ergebnisse. Durch die kombinierte Vorhersagemethoden waren für fünf
weitere Patienten Sensitivitäten zu beobachten, die über dem Sensitivitätsniveau des
Random Predictor lagen. Während die einzelnen Methoden keine zufriedenstellende
Vorhersagen erlauben, scheint die kombinierte Vorhersage ein vielversprechender
neuer Ansatz zu sein.
5.5 Lern- und Test-Ergebnisse
Das Ziel der Vorhersage epileptischer Anfälle ist ein Vorhersagesystem, das individuell
für einen Patienten optimiert wird, um im anschlieÿenden Betrieb aufgrund
fortlaufend gemessener EEG-Daten Vorhersagen zu treen. Hierbei müssen anhand
der optimierten Parameter gute Vorhersageleistungen auch auf den im Folgenden
erhobenen Daten erzielt werden. Dies ist im Rahmen der aktuellen Forschung lediglich
in beschränkter Weise möglich, da im Vergleich zum langfristigen Betrieb nur
relativ kurze, bereits gemessene EEG-Daten ausgewertet werden können. Anhand
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