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

• Applicant: Professor Dr. Christian E. Elger
• Subject Area: Clinical Neurology; Neurosurgery and Neuroradiology
• Term: from 1996 to 2003
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5271040

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.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Klaus Lehnertz