Erschienen: 31.01.2004 Abbildung von Kunz | Analyse hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken | 2004 | 71

Kunz

Analyse hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken

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2004. Buch. 260 S. 30 s/w-Abbildungen. Hardcover

Kovac. ISBN 978-3-8300-1254-2

Format (B x L): 15 x 21 cm

Produktbeschreibung

Epilepsie ist eine Krankheit des menschlichen Gehirns, die vielschichtig und weit verbreitet ist und deren typisches Auftreten durch epileptische Anfälle gekennzeichnet ist. Lediglich die schlimmste Art dieser Anfälle werden von uns als Epilepsie wahrgenommen, dabei leiden etwa 1% der Bevölkerung unter dieser Krankheit, oftmals in einer milderen Form.
Die Vorgänge, die dabei im menschlichen Gehirn vorgehen sind komplex und schwer zu erfassen, obschon mittlerweile durch invasive Elektroden genaue Lokalisationen des Zentrums der Entstehung möglich sind.
Für alle Betroffenen wäre es von großer Bedeutung, aufkommende Anfälle einige Minuten vorher zu erkennen. Dies könnte es ermöglichen rechtzeitig ein Medikament einnehmen oder sich zumindest an eine sichere Stelle zu begeben. Mit fortschreitender medizinischer Miniaturisierung könnte sogar eine medikamentöse Gabe direkt an die betroffenen Stelle im Gehirn erfolgen um den Ausbruch vorzeitig zu unterbinden.
In diesem Buch werden Methoden vorgestellt, wie mit Hilfe von Zellularen Nichtlinearen Netzwerken (CNN) epileptische Anfälle aufgrund hirnelektrischer Aktivität vorhergesagt werden können. Diese Netzwerke erfüllen aufgrund ihres Wirkungsmechanismus die Voraussetzungen zur Analyse von Systemen, deren innere Struktur einer Beobachtung nicht zugänglich ist. Durch die nur lokale Kopplung der in einer regulären Gitterstruktur angeordneten Zellen ist zum einen eine Verbreitung des Zellausgangssignals über das gesamte Netzwerk möglich, zum anderen kann die Anzahl der Parameter, die zur Beschreibung eines solchen Netzwerkes benötigt werden, sehr klein gehalten werden, insbesondere wenn alle Zellen mit dem gleichen Satz von Parametern beschrieben werden können.
Diese Netzwerke werden mit Hilfe von Lernverfahren auf die patiententypischen Hirnsignale geeicht und erlauben dann eine exakte Vorhersage von Anfällen auch zu Zeitpunkten, die nicht in dem Eichvorgang enthalten waren. Zwei verschiedene Ansätze werden in diesem Buch diskutiert.
Weiterhin wird auf die Möglichkeit der Miniaturisierung solcher Netzwerke eingegangen und die Minimierung von Toleranzen in der Realisierung solcher bereits existierender analogen Schaltungen betrachtet.

Autoren

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