Entwicklung von Verfahren zur Vorhersage epileptischer Anfälle mit Zellularen Neuronalen Netzen

使用细胞神经网络预测癫痫发作的方法的开发

• 批准号: 5399974
• 负责人: Professor Dr. Ronald Tetzlaff
• 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: 2003
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2002-12-31 至 2004-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5399974?language=en
• 关键词: Entwicklung; von; Verfahren; zur; Vorhersage

Epilepsie ist ein Krankheitsbild von hoher Inzidenz; etwa 0,15 % der Bevölkerung leiden an einer pharmakoresistenten fokalen Epilepsie. Trotz erheblicher Fortschritte in der Erforschung der Pathogenese epilpetischer Erkrankungen war es bisher nicht möglich, das Auftreten der einzelnen Anfälle vorherzusagen, um damit die individuell auslösenden Faktoren zu eruieren und die Anfallsausbildung zu unterbinden. Die in den letzten Jahren weltweit erzielten Forschungsergebnisse belegen, dass nichtlineare Analysen der hirnelektrischen Aktivität die Detektion eines langandauernden prä-iktualen Zustandes ermöglichen. In einer Vielzahl von retrospektiven Analysen konnte jedoch auch gezeigt werden, dass die - mit den bisher zur Verfügung stehenden Verfahren - erzielte Detektionssicherheit eines prä-iktualen Zustandes zum gegenwärtigen Zeitpunkt als noch nicht ausreichend für eine voll automatisierte Anfallsvorhersage anzusehen ist. Mit den jeweiligen Verfahren werden jedoch unterschiedliche und sich ergänzende Aspekte der Dynamik des epileptogenen Prozesses erfasst. Durch eine Kombination verschiedener bereits bestehender Kenngrößen, aber auch die Bestimmung weiterer prädiktiver Merkmale der hirnelektrischen Aktivität könnte die Spezifität und Sensitivität des Verfahrens zur Vorhersge epileptischer Anfälle weiter erhöht werden. Eine notwendige Voraussetzung für den Einsatz von Detektions- und Interventionsstrategien ist dabei die Möglichkeit, auch komplexere Verfahren einzeln oder in geeigneter Kombination in Echtzeit auf einem Analysesystem auszuführen. Diese Anforderungen - hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten und universelle Berechnungseigenschaften - erfüllen Zellulare Neuronale Netzwerke (CNN), deren schaltungstechnische Realisierung seit einiger Zeit Gegenstand zahlreicher Untersuchungen ist. Als Ergebnis dieser Arbeiten vorgestellte miniaturisierte programmierbare und bereits kommerziell erhältliche Schaltungen weisen sehr hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten auf, die einen Einsatz derartiger Netzwerke unter Echtzeitbedingungen auch bei komplexen Verfahren zur Signalverarbeitung gewährleisten. Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist es daher zu überprüfen, inwieweit die bisher evaluierten nichtlinearen Analyseverfahren auf CNN übertragen werden können und ob mit CNN darüber hinaus auch weitere prädiktive Merkmale aus der hirnelektrischen Aktivität extrahiert werden können.

Epiepsie is ein Krankheitsbild von Hoher Inzdenz；etwa 0，15%der Bevölkerung Leiden an einer pharmakoresistenten fokalen Epiepsie.这句话的意思是：我不知道为什么会这样，但我不会这么做的，我不会这么做的，我不会这么做。在这一点上，我们可以通过分析来分析语言的变化。在回溯历史的过程中，我们发现了一种新的分析方法，即一种新的分析方法，即一种新的分析方法，它是一种自动检测方法。麻省理工学院的珠宝是一种不同于传统的精神疾病的治疗方法。在Kenngröüen的基础上，我们将继续进行更多的合作，更好地利用更多的资源。在Echtzeit auf‘einem分析系统中，我们不能对检测和干预策略进行干预，这是一项非常重要的工作。美国有线电视新闻网(CNN)出版了《华尔街日报》、《华尔街日报》。这是一项非常重要的工作，因为这是一项非常重要的工作，也是一项重要的工作。Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist es Daher zuüberprüfen，inwieweit die Bisher valuierten Nichtlinearen analyen fahren aun auren en könnnen and ob MIT CNN darüber hinaus auch weitere prädiktive Merkmer Aus der hirnelektrischen Aktiität Exhiert wen können.