INSTITUT FÜR INFORMATIK Entwurf und Implementierung - Ludwig ...

Kapitel 5 Auswertungen und Ergebnisse
dieser Aufzeichnungen können umfassende Überprüfungen der optimierten Vorhersagemethoden
noch kaum durchgeführt werden, denn neben der Daten, welche für die
Optimierung verwendet werden und möglichst viele Anfälle enthalten müssen, werden
weitere lange Abschnitte zur Überprüfung benötigt.
Um jedoch erste Schritte zu einer derartigen Validierung der Trainingsergebnisse zu
ermöglichen, wurde als Teil des in Abschnitt 4.4.2 besprochenen Moduls zur Online-
Vorhersage eine Klasse OnlinePredictionTester entwickelt, welche die Vorhersage aufgrund
vorher optimierter Parameter realisiert. Zur Aufteilung der Daten wurden diese
in kurze Abschnitte über einige Stunden geteilt, und zufällig für das Training oder
den Test zur Verfügung gestellt. Dies erfolgte unter den Randbedingungen, dass beide
eine ähnliche Gesamtzeitdauer der Daten, und eine ungefähr gleiche Anzahl an Anfällen
enthielten. Um das Training und den Test mehrmals unabhängig voneinander
durchzuführen, wurde die zufällige Aufteilung der Daten wiederholt vorgenommen.
Dabei wurden die für jeden Patienten ermittelten Zeiträume über die Patienten-
Kongurationsdatei des SeizureAnalyzer festgehalten. Das Programm wurde anschlieÿend
auf den Trainingsdaten zur Optimierung der Vorhersage-Parametern verwendet,
um diese in einem zweiten Schritt anhand der Testdaten zu überprüfen.
Exemplarisch sind in Abbildung 5.5 die Ergebnisse für fünf Trainings- und Testläufe
eines Patienten farbig kodiert gezeigt. Trotz der erwähnten Beschränkungen konnten
bei diesem Patienten für zwei der fünf Läufe auf den Testdaten ähnliche Ergebnisse
wie auf den Trainingsdaten beobachtet werden, während für zwei weitere Läufe die
Ergebnisse auf eine Sensitivität von 0 einbrachen, und für einen Lauf zwar noch einige
Anfälle vorhergesagt werden konnten, doch die Fehlerrate sich auf fast 0.3 Fehlalarme
pro Stunde verdoppelte.
Abschlieÿend kann gesagt werden, dass in Zukunft vermehrt derartige Untersuchungen
der optimierten Vorhersageparameter auf separaten Testdaten durchgeführt werden
müssen, um zu überprüfen, ob die erzielten Ergebnisse auch auf unbekannten
Daten erreicht werden können. Während dies bisher nur in wenigen Fällen möglich
ist, wurden als Teil dieser Diplomarbeit die technischen Vorraussetzungen für zukünftige
Kontrollen geschaen.
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