Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie

Seit einigen Jahren ist die Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten; Zielvorstellung ist dabei die Entwicklung von Verfahren zur Erkennung eines möglichen Voranfallszustandes. Im Vordergrund steht beispielsweise die Approximation einer so genannten e...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: C. Niederhöfer, R. Tetzlaff
Format: Article
Language:deu
Published: Copernicus Publications 2007-06-01
Series:Advances in Radio Science
Online Access:http://www.adv-radio-sci.net/5/241/2007/ars-5-241-2007.pdf
id doaj-0a9e932c260c49249344dc08bc6f5212
record_format Article
spelling doaj-0a9e932c260c49249344dc08bc6f52122020-11-24T21:13:56ZdeuCopernicus PublicationsAdvances in Radio Science 1684-99651684-99732007-06-015241245Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei EpilepsieC. NiederhöferR. TetzlaffSeit einigen Jahren ist die Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten; Zielvorstellung ist dabei die Entwicklung von Verfahren zur Erkennung eines möglichen Voranfallszustandes. Im Vordergrund steht beispielsweise die Approximation einer so genannten effektiven Korrelationsdimension, die Bestimmung der maximalen Lyapunov-Exponenten, Detektionsverfahren für Muster bei Zellularen Nichtlinearen Netzwerken, die Bestimmung der mittleren Phasenkohärenz und Verfahren zur nichtlinearen Prädiktion von EEG-Signalen. Trotz umfangreicher Bemühungen kann bis heute eine Erkennung von Anfallsvorboten mit einer Sensitivität und Spezifität, die eine automatisierte Anfallsvorhersage ermöglichen würde, noch nicht durchgeführt werden. In diesem Beitrag werden neue Ergebnisse zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie vorgestellt. Dabei werden Signale, welche mittels intrakranieller electrocorticographischer (ECoG) und stereoelectroencephalographischer (SEEG) Ableitungen registriert wurden, segmentweise analysiert. Unter der Annahme, dass sich Änderungen des Systems ,,Gehirn" als Änderungen im Prädiktor, d.h. in seinen Systemparametern widerspiegeln, könnte eine nähere Betrachtung der Prädiktoreigenschaften zu einer Erkennung von Anfallsvorboten führen. http://www.adv-radio-sci.net/5/241/2007/ars-5-241-2007.pdf
collection DOAJ
language deu
format Article
sources DOAJ
author C. Niederhöfer
R. Tetzlaff
spellingShingle C. Niederhöfer
R. Tetzlaff
Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
Advances in Radio Science
author_facet C. Niederhöfer
R. Tetzlaff
author_sort C. Niederhöfer
title Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
title_short Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
title_full Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
title_fullStr Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
title_full_unstemmed Neuere Untersuchungen zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie
title_sort neuere untersuchungen zur prädiktion von eeg-signalen bei epilepsie
publisher Copernicus Publications
series Advances in Radio Science
issn 1684-9965
1684-9973
publishDate 2007-06-01
description Seit einigen Jahren ist die Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten; Zielvorstellung ist dabei die Entwicklung von Verfahren zur Erkennung eines möglichen Voranfallszustandes. Im Vordergrund steht beispielsweise die Approximation einer so genannten effektiven Korrelationsdimension, die Bestimmung der maximalen Lyapunov-Exponenten, Detektionsverfahren für Muster bei Zellularen Nichtlinearen Netzwerken, die Bestimmung der mittleren Phasenkohärenz und Verfahren zur nichtlinearen Prädiktion von EEG-Signalen. Trotz umfangreicher Bemühungen kann bis heute eine Erkennung von Anfallsvorboten mit einer Sensitivität und Spezifität, die eine automatisierte Anfallsvorhersage ermöglichen würde, noch nicht durchgeführt werden. In diesem Beitrag werden neue Ergebnisse zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie vorgestellt. Dabei werden Signale, welche mittels intrakranieller electrocorticographischer (ECoG) und stereoelectroencephalographischer (SEEG) Ableitungen registriert wurden, segmentweise analysiert. Unter der Annahme, dass sich Änderungen des Systems ,,Gehirn" als Änderungen im Prädiktor, d.h. in seinen Systemparametern widerspiegeln, könnte eine nähere Betrachtung der Prädiktoreigenschaften zu einer Erkennung von Anfallsvorboten führen.
url http://www.adv-radio-sci.net/5/241/2007/ars-5-241-2007.pdf
work_keys_str_mv AT cniederhofer neuereuntersuchungenzurpradiktionvoneegsignalenbeiepilepsie
AT rtetzlaff neuereuntersuchungenzurpradiktionvoneegsignalenbeiepilepsie
_version_ 1716747838455545856