Ickelinjära tidsserieanalystekniker har föreslagits för att upptäcka förändringar i elektroencefalografidynamiken före epileptiska anfall. Deras tillämpning i praktiken för att förutsäga anfall hindras av den nuvarande bristen på allmänt accepterade standarder för att bedöma deras prestanda. Vi föreslår ett analytiskt tillvägagångssätt för att bedöma förutsägelserna om multivariata anfallsförutsägelser. Statistiska tester introduceras för att bedöma patientindividuella resultat, med hänsyn till att prediktiva metoder tillämpas på flera tidsserier och flera anfall. Deras prestanda illustreras med hjälp av en bivariat anfallsförutsägelse metod baserad på synkroniseringsteori. © 2006 American Institute of Physics. De epileptiska anfallen utgör ett icke-linjärt dynamiskt fenomen. Kramper genereras av en onormal synkronisering av nervceller vilket är oförutsebart för patienterna. En tillförlitlig förutsägelse i rätt tid skulle avsevärt öka livskvaliteten för de patienter som inte kan behandlas framgångsrikt genom gemensamma terapeutiska strategier. Analystekniker från teorin om icke-linjär dynamik kunde således ge ett viktigt bidrag till den medicinska behandlingen av en svår neurologisk sjukdom om en tillförlitlig förutsägelse kunde garanteras. Men bristen på en allmänt accepterad metod för att utvärdera och jämföra beslag förutsägelser algoritmer har hittills lett till motstridiga påståenden om deras prestanda och hindrat deras praktiska tillämpning. Här presenterar vi en metod för att bedöma anfallsförutsägelseprestanda och ett statistiskt test för att bedöma dess överlägsenhet mot en slumpmässig prediktor. Denna metod demonstreras sedan i en tillämpning på invasiva elektroencefalografiska inspelningar med hjälp av en kvantitativ fassynkronisering.
Statistiska metoder, såsom multivariata tidsserieanalys tekniker REF, försöker uppskatta nyttan av extraherade funktioner till förutsägelsen problem retroaktivt.
Testing statistical significance of multivariate time series analysis techniques for epileptic seizure prediction.
{'venue': 'Chaos', 'journal': 'Chaos', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}