Epileptische Anfälle automatisch erkennen

Foto: Gewitter

Einem Gewitter gleich entladen sich
beim epileptischen Anfall viele
Nervenzellen im Gehirn; © SXC

Da Veränderungen neuronaler Aktivität meist einige Sekunden vor den ersten äußeren Anzeichen des Anfalls auftreten, könnten Patienten und Klinikpersonal mit dieser Methode bei einem nahenden Anfall vorgewarnt werden. In Zukunft hofft man außerdem auf die Entwicklung von Implantaten, die gezielt Gehirnströme beeinflussen um einem beginnenden Anfall entgegenzuwirken. Für solche Systeme ist die rechtzeitige Erkennung des nahenden Anfalls eine Voraussetzung.

Dem Verfahren zur Datenauswertung, das von Wissenschaftlern um Ralph Meier und Ad Aertsen am Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience und der Universität Freiburg entwickelt wurde, liegt die Elektroenzephalographie (EEG) zu Grunde. Mit Hilfe von auf der Kopfhaut angebrachten Elektroden werden Spannungsveränderungen des Gehirns durch die Schädeldecke gemessen.

Bisher gab es schon einige Ansätze, mit Hilfe von mathematischen Algorithmen die Auswertung des EEG zu automatisieren. Nicht jedes Verfahren aber eignet sich für jede Form von Anfällen. Um eine optimale Erfassung aller Anfallstypen zu gewährleisten, nutzten die Wissenschaftler verschiedene mathematische Auswertungsverfahren parallel. "Unsere Methode bedarf keiner individuellen Anpassung, darüberhinaus eignet sie sich für alle Anfallstypen", erklärt Meier.

An etwa 1400 Stunden Langzeit-EEG mit insgesamt 91 verifizierten Anfällen wendeten Meier und seine Kollegen das Verfahren an um seine Leistungsfähigkeit zu überprüfen. Fast alle Anfälle wurden von dem Verfahren rechtzeitig erkannt. Damit zeigt das Verfahren eine bessere Erkennungsgenauigkeit, als bisherige Methoden. "Im Prinzip ist das Programm bereit für eine klinische Anwendung, es sind nur noch ein paar technische Hürden bei der routinemäßigen Anbindung an die klinische Datenerfassung zu nehmen", sagt Meier.

MEDICA.de; Quelle: Bernstein Centers for Computational Neuroscience