《表1 预测时间、准确率、误报率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于排列熵和支持向量机的癫痫发作预测研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表1给出了21个参与实验的病人评估结果。从表中可以看出，所有病人的平均预测准确率达到81%，平均误报率为每小时0.26，平均预测时间可达到50.71 min。其中，部分病人取得了100%的准确率，并且具有很低的误报率，比如4号、17号等病人。这样的结果已经达到一个非常理想的状态。当然，也有个别病人的结果令人非常不满意，比如8号病人。通过观察该病人的原始信号，发现该病人在发作期、发作前期与发作间期相比，没有出现明显差异，因此也不能提取出具有显著差异的特征，进行准确预测。还有一些病人虽然取得了相对较好的准确率，但是却有不太理想的误报率，比如19号病人，经过分析，笔者认为主要由于发作期数据的缺乏导致。综合所有被试表现结果，误报率已经低于随机水平，也取得了不错的预测准确率。采用本方法对21例病人的颅内信号进行实验，表明其中81%的发作可以平均提前50多分钟进行预报，且每小时的误报率仅为0.26。