Einsatz von maschinellen Lernverfahren zur Erkennung intraoperativer Wachheit:
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1. EINLEITUNG 1
2. FRAGESTELLUNG 5
3. MATERIAL UND METHODIK 7
3.1. ELEKTROENZEPHALOGRAMM UND EVOZIERTE POTENTIALE 7
3.2. PROTOKOLLDESIGN UND DATENERHEBUNG 10
3.3. VORVERARBEITUNG DER DATEN 12
3.4. STATISTISCHE AUSWERTUNG 18
3.5. KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 25
3.6. VERFAHREN ZUR PARAMETERAUSWAHL 32
3.7. PARAMETERLOSER ANSATZ 35
3.8. VORGEHEN 36
3.9. QUELLEN DER VERWENDETEN SOFTWARE 37
4. ERGEBNISSE 39
4.1. ERGEBNISSE DER EINZELNEN PARAMETER 39
4.2. PARAMETERAUSWAHL 40
4.3. KLASSIFIKATOREN 45
4.4. KLASSIFIKATION ROHER EEG-DATEN 47
4.5. EVALUATION DER ERGEBNISMETRIK 48
4.6. ENDAUSWERTUNG 50
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5. DISKUSSION 53
5.1. INTERPRETATION DER BEFUNDE 54
5.2. VERGLEICHBARKEIT DER ERGEBNISSE 58
5.3. VERWANDTE ARBEITEN 60
5.4. METHODENKRITIK 63
5.5. SCHLUSSFOLGERUNGEN 67
6. ZUSAMMENFASSUNG 69
A. DIE BERECHNUNG DES P
K
-WERTS 73
B. INFORMATIONSENTROPIE UND INFORMATION GAIN 75
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