NeuroESP - Assistenzsystem zur Warnung vor epileptischen Anfällen

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Überblick

• Zeitraum: 01.02.2018 bis 31.12.2020
• Förderer: Land Sachsen (EFRE)

Worum geht's?

In Deutschland leben etwa 800.000 Patienten mit einer Epilepsie, 40.000 erkranken jedes Jahr neu. Bei einem Viertel der Patienten lassen sich die epileptischen Anfälle nicht befriedigend durch Medikation (Antiepileptika) oder epilepsiechirurgische Eingriffe kontrollieren, sodass eine umfassende Betreuung der Patienten durch Ärzte und Pflegepersonal erforderlich ist. Dadurch entsteht eine erhebliche Belastung des deutschen Gesundheitssystems, da eine auf die spezielle Form der Epilepsie eines Patienten angepasste Behandlung häufig große Schwierigkeiten bereitet. Darüber hinaus besteht ein dringender Bedarf an der Erforschung neuer Therapiemöglichkeiten, um eine Verbesserung der Lebensqualität von Epileptikern zu ermöglichen.

Die zuverlässige Vorhersage epileptischer Anfälle würde eine wesentliche Erleichterung für das Alltagsleben der betroffenen Patienten bedeuten. Dem Patienten soll auf ein mobiles Endgerät (z. B. Smartphone oder Smartwatch) die Information für ein besonders hohes Risiko eines bevorstehenden Anfalls übermittelt werden. Er hat dann die Möglichkeit, einen sicheren Ort aufzusuchen und ggf. Medikamente einzunehmen, deren dauerhafte Einnahme sonst mit zu starken Nebenwirkungen verbunden ist.

Ziel des Forschungsvorhabens NeuroESP

Ziel des geplanten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines mobilen Systems, das eine telemedizinische Überwachung und Behandlung von Epilepsiepatienten sowie eine sichere Vorhersage von epileptischen Anfällen ermöglicht. Dafür müssen neue, leistungsfähige Methoden entwickelt, auf einer geeigneten Signalverarbeitungsplattform implementiert und schließlich im klinischen Umfeld validiert werden. Durch eine erfolgreiche klinische Validierung wird der Grundstein für die zukünftige Entwicklung eines Implantates zum Einsatz im Heim-Bereich gelegt.

Forschergruppe

• Prof. Ronald Tetzlaff (Projektleitung)
  Technische Universität Dresden
  Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik
  Institut für Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik
  Professur für Grundlagen der Elektrotechnik

• Prof. Matthias Kirsch

  Technische Universität Dresden

  Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus

  Klinik und Poliklinik für Neurochirurgie

• Prof. Gerald Steiner
  Technische Universität Dresden
  Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus
  Klinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie
  Abteilung Klinisches Sensoring und Monitoring

• Dr. Jochen Schwind
  SIGMA Medizin-Technik GmbH

Projektbezogene Publikationen

Eberlein, Matthias, et al. Evaluation of machine learning methods for seizure prediction in epilepsy. Current Directions in Biomedical Engineering, 2019, 5. Jg., Nr. 1, S. 109-112 (link)

Eberlein, Matthias, et al. Convolutional Neural Networks for Epileptic Seizure Prediction. In: 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2018. S. 2577-2582 (pdf)

Tetzlaff, Ronald. ; Senger, Vanessa. The seizure prediction problem in epilepsy: cellular nonlinear networks. Circuits and Systems Magazine, IEEE, 2012, 12. Jg., Nr. 4, S. 8-20

Kontakt

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