Bei therapierefraktären Epilepsiepatienten kann ein resektiver neurochirurgischer Eingriff eine erfolgreiche Behandlung ermöglichen. Für die genaue Lokalisation des epileptischen Fokus werden präoperativ EEG-Daten aufgenommen und von Neurologen visuell analysiert. Die Analyse dieser Daten ist sehr kompliziert und zeitaufwendig. Das geplante Forschungsprojekt schlägt eine automatisierte Fokuserkennung und Ausbreitungsanalyse von epileptischen Anfällen im Rahmen dieses präoperativen Monitorings mit Methoden der Zeitreihenanalyse vor. Basierend auf invasiven und Skalp EEG Daten sollen während epileptischer Anfälle zeitliche und örtliche Abhängigkeiten zwischen Gehirnregionen ermittelt und analysiert werden. Letztlich soll Ärzten damit eine Hilfe bei der schwierigen Interpretation dieser EEG-Signale zur Verfügung gestellt werden. Das geplante Forschungsprojekt besteht aus den folgenden Teilen: 1. In einem ersten Schritt soll die zeitliche Struktur der zugrunde liegenden EEG-Signale, die als Biosignale hoch instationär sind, untersucht werden. Dynamische Segmentierung und Methoden zur Erkennung von lokaler Stationarität kommen hierbei zum Einsatz. 2. Darauf aufbauend sollen Algorithmen entwickelt werden, die die Zahl, der tatsächlich verwendeten Kanäle, reduzieren. Hier würden sich beispielsweise Methoden wie der An-Algorithmus, die eine dynamische Kanal-Selektion vornehmen, eignen. Außerdem ist beabsichtigt, mittels dynamischer Faktormodelle die Tatsache zu modellieren, dass die von einer Quelle ausgehenden elektrischen Signale von mehreren Elektroden aufgezeichnet werden. 3. Mittels graphischer Modelle und geeigneter Abhängigkeitsmaße sollen dann die Kopplungseffekte zwischen den einzelnen Elektroden analysiert werden. Der Verlauf der erhaltenen Abhängigkeiten soll Hinweise für die Lokalisation des Fokus und die Ausbreitung des Anfalls geben. Neurophysiologische Informationen sollen dabei in die Modellierung einfließen. 4. Wir wollen auch untersuchen, wann Skalp EEG Daten ausreichend sind, und wann invasive EEG Daten wirklich neue Informationen liefern. Weiters wollen wir die Informationen aus den EEG Untersuchungen mit anderen Untersuchungsmethoden vergleichen.
