A method and an apparatus for predicting and detecting epileptic seizure
onsets within a unified multiresolution probabilistic framework, enabling
a portion of the device to automatically deliver a progression of multiple
therapies, ranging from benign to aggressive as the probabilities of
seizure warrant. Based on novel computational intelligence algorithms, a
realistic posterior probability function P(S.sub.t.vertline.x)
representing the probability of one or more seizures starting within the
next T minutes, given observations x derived from IEEG or other signals,
is periodically synthesized for a plurality of prediction time horizons.
When coupled with optimally determined thresholds for alarm or therapy
activation, probabilities defined in this manner provide anticipatory
time-localization of events in a synergistic logarithmic-like array of
time resolutions, thus effectively circumventing the performance vs.
prediction-horizon tradeoff of single-resolution systems. The longer and
shorter prediction time scales are made to correspond to benign and
aggressive therapies respectively. The imminence of seizure events serves
to modulate the dosage and other parameters of treatment during open-loop
or feedback control of seizures once activation is triggered. Fast seizure
onset detection is unified within the framework as a degenerate form of
prediction at the shortest, or even negative, time horizon. The device is
required to learn in order to find the probabilistic prediction and
control strategies that will increase the patient's quality of life over
time. A quality-of-life index (QOLI) is used as an overall guide in the
optimization of patient-specific signal features, the multitherapy
activation decision logic, and to document if patients are actually
improving.
Een methode en een apparaat om toevalbegin te voorspellen en te ontdekken binnen een verenigd multiresolution probabilistic kader, dat een gedeelte van het apparaat toelaat om automatisch een vooruitgang te leveren die van veelvoudige therapie, zich van goedaardig tot agressief als waarschijnlijkheid van beslagleggingswaarborg uitstrekt. Gebaseerd op nieuwe computerintelligentiealgoritmen, is een realistische latere waarschijnlijkheidsfunctie P dat (S.sub.t.vertline.x) de waarschijnlijkheid van één of meerdere beslagleggingen vertegenwoordigt die binnen de volgende T- notulen, gezien observaties x beginnen die uit IEEG of andere signalen worden afgeleid, periodiek samengesteld voor een meerderheid van voorspellingstijdshorizon. Wanneer gekoppeld aan optimaal bepaalde drempels voor alarm of therapieactivering, op deze wijze bepaalde verstrekt de waarschijnlijkheid vervroegde tijd-localisatie van gebeurtenissen in een synergistic logaritmisch-als serie van tijdresoluties, waarbij effectief de prestaties worden omringd versus. voorspelling-horizon inruil van enig-resolutiesystemen. De langere en kortere schalen van de voorspellingstijd worden gemaakt om aan goedaardige en agressieve respectievelijk therapie te beantwoorden. De nabijheid van beslagleggingsgebeurtenissen dient om de dosering en andere parameters van behandeling tijdens open circuit of terugkoppelingscontrole van beslagleggingen te moduleren zodra de activering wordt teweeggebracht. De snelle opsporing van het beslagleggingsbegin is verenigd binnen het kader als gedegenereerde vorm van voorspelling bij de kortste, of zelfs negatieve, tijdshorizon. Het apparaat wordt vereist leren om de probabilistic voorspelling en controlestrategieën te vinden die de levenskwaliteit van de patiënt in tijd zullen verhogen. Wordt een het kwaliteit-van-leven index (QOLI) als algemene gids in de optimalisering van geduldig-specifieke signaaleigenschappen, de multitherapy logica van het activeringsbesluit, en gebruikt om te documenteren als de patiënten werkelijk verbeteren.
