Same pipelines, different answers: how evaluation design shapes EEG seizure prediction
Comment préparer une communication fidèle au papier ? Guide illustré
z. song, M. Pedersen, D. Henare · DOI: 10.64898/2026.10.28.26366763 · Page du résumé
Pourquoi en parler cette semaine ?
Prédire les crises : le découpage des données change le verdict
Une bonne performance de prédiction peut-elle survivre à une séparation plus exigeante entre apprentissage et test ? Sur la base d’EEG CHB-MIT, une équipe a conservé les mêmes méthodes, du modèle spectral classique au transformer, en changeant uniquement leur évaluation. Lorsque les personnes testées étaient entièrement absentes des données d’apprentissage, toutes les méthodes se situaient près du hasard. Chez une même personne, le modèle spectral obtenait une aire sous la courbe ROC de 0.815 avec une répartition aléatoire des fenêtres, contre 0.572 lorsque les blocs précédant les crises restaient intacts et que les crises ultérieures servaient au test.
En retraçant la provenance des fenêtres, les auteurs ont aussi identifié des échantillons EEG bruts présents de part et d’autre d’une séparation apprentissage-test fondée sur les indices. Les seuils de détection réglés sur les données de validation ne conservaient pas leur taux de faux positifs chez de nouvelles personnes. Ce preprint rappelle une leçon qui dépasse la neurologie : avant de départager les architectures, il faut vérifier que le test mesure bien la généralisation visée. Les auteurs publient les partitions et les prédictions pour faciliter cette comparaison.
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