Automatische Anfallsprädiktion durch Online-Analyse des neuronalen Komplexitätsverlustes des Elektrokortikogramms von Patienten mit Temporallappenepilepsie

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• 批准号: 5271040
• 负责人: Professor Dr. Christian E. Elger
• 金额: --
• 依托单位: Beta Klinik GmbH
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1995-12-31 至 2002-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5271040?language=en
• 关键词: Automatische; Anfallspr; diktion; durch; Online

Trotz Fortschritten in der Erforschung der Pathogenese epileptischer Erkrankungen ist es bisher jedoch nicht möglich, das Auftreten der einzelnen Anfälle vorherzusagen, um damit in Echtzeit die individuell auslösenden Faktoren zu eruieren und in ihrer Wirkung abzuschwächen bzw. das Nervensystem zusammen mit seinen Randbedingungen dahingehend zu beeinflussen, daß die Anfallsausbildung unterbunden wird. Untersuchungen der vorangegangen Antragsperioden haben weiter untermauert, daß sich mit verschiedenen Methoden der nichtlinearen Zeitreihenanalyse Indikatoren aus der hirnelektrischen Aktivität extrahieren lassen, die relevante Aussagen über den kritischen Zustand der Hirnaktivität sowohl im anfallsfreien Intervall als auch direkt vor dem eigentlichen Anfallsgeschehen zulassen, und damit die Möglichkeit der Prädiktion des einzelnen Anfalls bieten. Darüber hinaus konnten Aktivierungsverfahren gefunden werden, die sich zur Beeinflussung pathologisch bedingter neuronaler Synchronisationen in temporo-mesialen Strukturen als geeignet erwiesen.Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist die weitere Erhöhung der Detektionssicherheit prä-iktualer Veränderungen durch geeignete Verknüpfung der verschiedenen nichtlinearen Maße, so daß mit Hilfe eines offenen, später auch geschlossenen Rückkopplung-Systems die individuell anfallsauslösenden Randbedingungen untersucht und beeinflußt werden können und schließlich die Anfallsausbildung verhindert werden kann.

Trotz Fortschritten in der Erforschung der Pathogenese epileptischer Erkrankungen ist es bisher jedoh nicht möglich，das Auftreten der einzelnen Anfälle vorherzusagen，um damit in Echtzeit die individuell auslösenden Faktoren zu eruieren und in irrer Wirkung abzuschwächen bzw.这些神经系统与自己的神经系统相互作用，从而产生强烈的影响，但这些神经系统的发育会受到影响。然而，在选择性听力损失的研究中，采用非线性时程分析方法，对听力损失的影响因素进行了分析，发现听力损失的影响因素在听力损失的影响因素中也是直接的，而听力损失的影响因素则是听力损失的影响因素。由于我们知道活动性神经元检查韦尔登的存在，因此可以在颞中结构中对病理学的影响进行神经元同步性检查。通过对非线性模型的检查，可以对脑损伤进行诊断，später auch geschlossenRückkopplung-Systems die individuell anfallsauslösenden Randbedingungen untersucht und beeinflußt韦尔登können und schließlich die Anfallsausbildung verhindert韦尔登kann.