Design and implementation of a technique for detecting Rolandic epilepsy from EEG time series by using algorithms from non-linear time series analysis

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In diesem Projekt soll in interdisziplinärer Form eine aktuelle Fragestellung aus der Neurologie mit Hilfe von in der Physik entwickelten Methoden beantwortet werden. Es sollen aus der Nichtlinearen Dynamik stammende numerische Algorithmen zur Analyse von Daten, welche in Gestalt von Zeitreihen vorliegen, auf klinisch gemessene Elektroenzephalogramme (EEGs) von an einer bestimmten Form der Epilepsie leidenden Kindern angewendet werden. Ziel ist es, für diese Form der Epilepsie charakteristische Eigenschaften im Wach-EEG zu finden; bislang kann diese Erkrankung nur über das viel schwieriger zu messende Schlaf-EEG nachgewiesen werden. Dadurch würde zum einen die Diagnostik dieser Erkrankung wesentlich erleichtert und auf neuartige quantitative Maße gestellt, zum anderen ließen sich dieser Eplepsieform entsprechende Eigenschaften der Hirndynamik damit spezifischer beschreiben und gezielt untersuchen. Die Implementation und Verbesserung einer effektiven Signalvorverarbeitung sowie der Analyse-Algorithmen selbst werden einen wesentlichen Teil des Projektes ausmachen. Es wird erwartet, daß in dieser Hinsicht gezielte Resultate über die spezielle medizinische Fragstellung hinaus von Relevanz für die Analyse komplexer Systeme sein werden.