Vorhersage von epileptischen Anfällen mittels Analyse der Spike-Rate in EEG-Daten

Projektbeschreibung

Dieses Projekt ist der Vorhersage von epileptischen Anfällen gewidmet.

Dazu werden EEG Daten des Childrens Hospital in Boston über die Software MATLAB eingelesen und verarbeitet.

Ein neuer exemplarischer Ansatz zur Vorhersage von epileptischen Anfällen, wie er von Slimen et al. (2020) publiziert wurde, basiert auf der Annahme, dass anstehende epileptische Anfälle durch eine erhöhte Spike-Rate gekennzeichnet sind.

Das Ziel meines Projektes ist es, diese Theorie zu prüfen, indem ich auf Grundlage des im Paper beschriebenen Ansatzes selber einen Vorhersage-Algorithmus in MATLAB implementiere.

Das Applizieren meines eigenen Algorithmus auf Datensätze aus derselben Datenmenge, die auch Slimen et al. von 2020 verwendeten, deutet auf eine Abnahme der Spike-Rate im Vorfeld epileptischer Anfälle hin und widerspricht so klar den Ergebnissen von Slimen et al. (2020).

Diese Diskrepanz begründet die Relevanz meiner Arbeit