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Lernen von Synchronisationsmustern in neuronalen Signalen

Learning Synchronization Patterns in Neural Signal

Claudia Plant (ORCID: 0000-0001-5274-8123)
  • Grant-DOI 10.55776/I5113
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.10.2021
  • Projektende 30.09.2025
  • Bewilligungssumme 421.754 €

CEUS: Österreich - Polen - Slowenien - Tschechien

Wissenschaftsdisziplinen

Andere Humanmedizin, Gesundheitswissenschaften (100%)

Keywords

    Synchronization, EEG signal, Data mining, Granger causality, Convolutional Neural Network, Prediction Of Response To Antidepressants

Abstract

Das menschliche Gehirn ist das komplexeste System, das von der Wissenschaft erforscht wird und Inspiration für neue Technologien liefert. In den letzten zehn Jahren hat die Erforschung der Hirnfunktion einen entscheidenden Schwerpunktwechsel von der Erforschung der Lokalisation spezialisierter Hirnareale hin zur Erforschung räumlich verteilter Hirnnetzwerke erfahren. Möglich wurde dieser Paradigmenwechsel durch umfangreiche Weiterentwicklungen im Bereich der Synchronisation nichtlinearer Systeme. Basierend auf dem Konzept der Synchronisation nichtlinearer dynamischer Systeme werden wir Data Mining Methoden und Algorithmen zur Erkennung, Charakterisierung und Modellierung von Interaktionen in multivariaten Zeitreihen entwickeln. Insbesondere werden die Veränderungen des Elektroenzephalogramms (EEG) bei depressiven Patienten als Indikatoren für die therapeutische Wirksamkeit von Antidepressiva untersucht. Die entwickelten Methoden werden auf die spezifischen Eigenschaften des EEG zugeschnitten, um Synchronisationsphänomene im menschlichen Gehirn besser zu verstehen. Die Gesamtstruktur der EEG-Synchronisationsmuster ist ein Ansatzpunkt zur Beschreibung von Hirnzuständen. Die entwickelten Methoden werden nicht nur für die Analyse elektrophysiologischer Signale in der Neurologie und Psychiatrie, sondern generell für die Analyse komplexer multivariater und Signale anwendbar sein. Die EEG-Synchronisationsmuster und ihre Veränderungen werden durch Methoden klassifiziert, die vom Gehirn selbst inspiriert sind - neuronale Netze, maschinelles Lernen und Data Mining. Das Projekt hat eine große gesellschaftliche Relevanz, da Depressionen weltweit eine der Hauptursachen für Schwerkrankheitsfällen sind. In den EU-Ländern liegt das Auftreten depressiver Störungen zwischen 2,6 - 4,5 % bei Männern und 7,1 - 10,4 % bei Frauen. Moderne Antidepressiva haben eine Wirkungsrate von nicht mehr als 65%, wohingegen die Wirkung überdies frühestens nach 4-6 Wochen eintritt. Die Fähigkeit, das Ansprechen auf die Behandlung zu vorherzusagen, entweder zu einem frühen Zeitpunkt im Verlauf der Therapie oder sogar noch vor Beginn der Behandlung, kann ineffektive Therapieversuche verhindern und Patienten vor längeren Leidensintervallen und Nebenwirkungen bewahren. Ökonomische Aspekte der Möglichkeit der frühzeitigen Wahl einer wirksamen Therapie können natürlich auch nicht bestritten werden.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Katerina Schindlerova, Technische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Milan Palus, Academy of Sciences of the Czech Republic - Tschechien
  • Martin Brunovsky, National Institute of Mental Health - Vereinigte Staaten von Amerika

Research Output

  • 1 Zitationen
  • 2 Publikationen
Publikationen
  • 2023
    Titel Causal Inference for Heterogeneous Data and Information Theory
    DOI 10.3390/e25060910
    Typ Journal Article
    Autor Hlavácková-Schindler K
    Journal Entropy
    Seiten 910
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Pattern Discovery in an EEG Database of Depression Patients: Preliminary Results
    DOI 10.23919/measurement59122.2023.10164584
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Hlavácková-Schindler K
    Seiten 80-83

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