Kopplungsanalyse und deren Anwendung auf EEG-Daten

Etwa 1% der Weltbevölkerung leidet an Epilepsie. Die Vorhersagbarkeit der Anfälle könnte die Patienten vor direkten Folgen schützen oder Langzeit-Medikation durch kurzzeitige bedarfsgerechte Medikation ersetzen. Das Konzept der Hilbert-Transformation ermöglicht es, für chaotische und verrauschte Systeme einen Phasenbegriff zu definieren. Mit diesem Phasenbegriff kann durch ein statistisches Maß, die mittlere Phasenkohärenz R, die Phasensynchronisation zweier Signale bestimmt werden. Damit kann die Kopplung zwischen den beiden Systemen, aus denen die Signale stammen, analysiert werden. Diese Konzepte werden in diesem Buch vorgestellt. Darüber hinaus wird diese Kopplungsanalyse auf EEG-Daten von Epilepsie-Patienten angewendet. Es können damit Veränderungen in der Kopplung von Gehirnbereichen während der Therapieverläufe dieser Patienten sichtbar gemacht werden.

Autorentext

Studierte B. Sc. Computational Life Science an der Universität zu Lübeck und studiert derzeit M. Sc. Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften an der Universität zu Lübeck

Klappentext

Etwa 1% der Weltbevölkerung leidet an Epilepsie. Die Vorhersagbarkeit der Anfälle könnte die Patienten vor direkten Folgen schützen oder Langzeit-Medikation durch kurzzeitige bedarfsgerechte Medikation ersetzen. Das Konzept der Hilbert-Transformation ermöglicht es, für chaotische und verrauschte Systeme einen Phasenbegriff zu definieren. Mit diesem Phasenbegriff kann durch ein statistisches Maß, die mittlere Phasenkohärenz R, die Phasensynchronisation zweier Signale bestimmt werden. Damit kann die Kopplung zwischen den beiden Systemen, aus denen die Signale stammen, analysiert werden. Diese Konzepte werden in diesem Buch vorgestellt. Darüber hinaus wird diese Kopplungsanalyse auf EEG-Daten von Epilepsie-Patienten angewendet. Es können damit Veränderungen in der Kopplung von Gehirnbereichen während der Therapieverläufe dieser Patienten sichtbar gemacht werden.