Nichtlineare Prädiktion hirnelektrischer Aktivität mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken bei Epilepsie

Im Rahmen dieser Arbeit wurden Zellulare Neuronale Netzwerke (CNN) zur nichtlinearen Signalanalyse bei der Prädiktion hirnelektrischer Signale bei Epilepsie herangezogen. Die invasiven Aufnahmen hirnelektrischer Aktivitä
Im Rahmen dieser Arbeit wurden Zellulare Neuronale Netzwerke (CNN) zur nichtlinearen Signalanalyse bei der Prädiktion hirnelektrischer Signale bei Epilepsie herangezogen. Die invasiven Aufnahmen hirnelektrischer Aktivität liegen zeitlich diskretisiert vor, sodaß ein zeitdiskretes Netzwerk (DTCNN) eingesetzt werden konnte. Die parallele Struktur von CNN konnte zur simultanen Untersuchung von sechs Elektroden genutzt werden, mit denen die hirnelektrische Aktivität aufgenommen wurde. Insbesondere ist die direkte Wechselwirkung der einzelnen Zellen untereinander durch eine lokale Nachbarschaft gegeben. In den durchgeführten Untersuchungen wurde zunächst festgestellt, daß für ein DTCNN, das ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt den Signalwert des nächsten Zeitpunktes prädizieren soll, eine Prädiktionsordnung größer als zwei keine wesentliche Minimierung des Prädiktionsfehlers nach sich zieht. Daher wurde ein DTCNN mit zeitlich verzögerten Zellzuständen eingesetzt, wobei die Definitionsweise von Roska und Chua [21] im Rahmen dieser Arbeit für beliebige Prädiktionsordnungen erweitert wurde. Da bei einer Prädiktionsschrittweite größer als eins eine deutliche Erhöhung des Prädiktionsfehlers festgestellt werden konnte, wurde diese im folgenden gleich eins gewählt. Weiterhin wurde festgestellt, daß bei Verwendung polynomialer Kopplungsfunktionen der Grad der Nichtlinearität gleich drei gewählt werden kann, da eine weitere Erhöhung des Grades der Nichtlinearität zu keineren weiteren Minimierung des Prädiktionsfehlers geführt hat. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Programm entwickelt, das aus den Aufnahmen der hirnelektrischen Aktivität einzelne Elektroden extrahieren kann, sodaß die Meßwerte dem DTCNN präsentiert werden konnten. Mit Hilfe des zugrundegelegten DTCNN konnte der zeitliche Verlauf der hirnelektrischen Aktivität von sechs Elektroden simultan prädiziert werden. Eine Analyse des zeitlichen Verlaufes des Prädiktionsfehlers ließ vor einem epileptischen Anfall keine signifikanten Änderungen erkennen. Daher wurde ein Programm entwickelt, mit dessen Hilfe der zeitliche Verlauf der Parameter des verwendeten DTCNN analysiert und deutliche Änderungen aufgezeigt werden können. Es konnten Berechnungsmethoden, hier die lokale Mittelwertbildung und die Gradientenberechnung, gefunden und an den jeweils untersuchten Patienten angepaßt werden, sodaß diese Änderungen der Parameter deutlicher hervorgehoben wurden. Bei zwei der vier Patienten konnten signifikante Änderungen des zeitlichen Verlaufes der Parameter des untersuchten DTCNN festgestellt werden, die vor dem Auftreten des epileptischen Anfalls liegen und somit als Vorläufer eines epileptischen Anfalls betrachtet werden können. Die Untersuchung eines dritten Patienten zeigte deutliche Änderungen der analysierten Parameter, die zeitlich mit dem Beginn des epileptischen Anfalls übereinstimmen. Bei einem vierten Patienten konnten signifikante Änderungen des zeitlichen Verlaufes der Parameter vor dem epileptischen Anfall nur dann festgestellt werden, wenn der betrachtete Datensatz hirnelektrischer Aktivität während des Auftretens eines Anfalls aufgenommen wurde. Wurde stattdessen die Aufnahme von zwei epileptischen Anfällen, die kurz hintereinander auftraten, analysiert, so konnten keine signifikanten Änderungen des Verlaufes der Parameter gefunden werden.
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Metadaten
Author:Dennis S. Weiß
URN:urn:nbn:de:hebis:30-20988
URL:http://user.uni-frankfurt.de/~dweiss/Dateien/
Document Type:Diplom Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2005/11/14
Year of first Publication:2001
Publishing Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Granting Institution:Johann Wolfgang Goethe-Universität
Release Date:2005/11/14
Source:http://user.uni-frankfurt.de/~dweiss/Dateien/, HTML-Version s. http://user.uni-frankfurt.de/~dweiss/LaTeX2HTML/Diplom/index.html
HeBIS PPN:185381170
Institutes:Physik
Dewey Decimal Classification:530 Physik
Sammlungen:Universitätspublikationen
Licence (German):License Logo Veröffentlichungsvertrag für Publikationen

$Rev: 11761 $