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EEG-Biofeedback and epilepsy : concept, methodology and tools for (neuro)therapy planning and objective evaluation

机译:脑电生物反馈和癫痫:(神经)治疗计划和客观评估的概念,方法和工具

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摘要

Die Epilepsie ist eine komplexe neurologische Erkrankung, die auf biochemischer und physiologischer Ebene nicht ausreichend geklärt ist. Die Vielfalt der epileptischen Krankheitsbilder und der Behandlungsmodalitäten verursacht ein Defizit an quantitativen Kenngrößen auf elektrophysiologischer Basis, die die Objektivität und die Effizienz der Diagnose und der Therapieevaluierung signifikant erhöhen können. Die Neurotherapie (bzw. EEG-Biofeedback) ist eine komplementäre Behandlung, die bei Erkrankungen, welche in Zusammenhang mit Regulationsproblemen des Zentralnervensystems stehen, angewandt wird. Obwohl sich die Applikationen dieser unkonventionellen Methode erweitern, wird sie nach wie vor stark diskutiert, da deren neuro- und psychophysiologischen Mechanismen wenig erforscht sind. Aus diesem Grund ist die Ermittlung von Kenngrößen als elektrophysiologische Korrelaten der ablaufenden Prozesse zur objektiven Einstellung und Therapievalidierung eines der Kernprobleme des Forschungsgebietes und auch der vorliegenden Arbeit.Unter Berücksichtigung der aktuellen neurologischen Erkenntnisse und der durch Untersuchungen an Probanden, sowie an Epilepsie-Patienten gewonnenen Ergebnisse, wurden ein Konzept und eine Methodologie entwickelt, um die Objektivität in der Diagnose und Therapieevaluierung zu erhöhen. Die Methodologie basiert auf einem Neuroprofil, welches als ein signalanalytisches mehrdimensionales Modell eingeführt wurde. Es beschreibt einen strukturierten Satz quantifizierbarer Kenngrößen, die aus dem Elektroenzephalogramm (EEG), den ereignisbezogenen Potentialen und dem Elektrokardiogramm extrahiert werden können. Als Komponenten des Neuroprofils wurden neuartige quantitative Kenngrößen (percentage epileptic pattern occurrence, contingent negative variation level difference measure, direct current recovery index, heart rate recovery ratio, hyperventilation heart rate index) definiert und die Methoden zu deren Berechnung algorithmisiert. Die Anwendbarkeit der Methodologie wurde beispielhaft für die Evaluierung von Neurotherapien an Epilepsie-Patienten demonstriert. Als Basis für eine zukünftige Automatisierung wurden ein Softwarekonzept und entsprechende Tools (neuroprofile extraction module und die Datenbank ?NeuroBase?) entwickelt. Der Ansatz erfüllt auch die Anforderungen der patientenspezifischen Therapieplanung und kann auf andere Krankheitsbilder übertragen werden. Durch die neu gewonnenen Erkenntnisse wurde die Synergetik als ein theoretischer Rahmen für die Analyse der Neurotherapie als komplexer Lernprozess vorgeschlagen. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass das Gleichspannungsniveau im EEG ein Ordnungsparameter des Gehirn ist, wobei das Gehirn als ein komplexes offenes System betrachtet wird. Für zukünftige Forschungen auf dem Gebiet wird empfohlen, die Wechselwirkungen zwischen den höheren kognitiven Funktionen und dem autonomen Nervensystem in diesem Kontext zu untersuchen.
机译:癫痫病是一种复杂的神经系统疾病,在生化和生理学水平上尚未得到充分阐明。各种癫痫临床图片和治疗方式会导致电生理学定量参数的不足,从而显着提高诊断和治疗评估的客观性和效率。神经疗法(或EEG生物反馈)是一种补充疗法,用于治疗与中枢神经系统调节问题有关的疾病。尽管这种非常规方法的应用正在扩展,但是由于其神经和心理生理机制尚未得到广泛研究,因此仍有许多争议。因此,考虑到当前的神经学发现以及从对受试者和癫痫患者的研究中获得的结果,确定目标设定和治疗验证所涉及过程的电生理相关参数是研究领域和当前工作的核心问题之一。为了提高诊断和治疗评估的客观性,开发了一种概念和方法。该方法基于神经轮廓,它是作为信号分析多维模型引入的。它描述了可以从脑电图(EEG),事件相关电位和心电图中提取的一组可量化参数的结构化集合。将新的定量参数(百分比癫痫发作的发生,或有的负变异水平差异度量,直流恢复指数,心率恢复率,换气过度心率指数)定义为神经分布的组成部分,并对它们的计算方法进行算法化。该方法的适用性被证明是评估癫痫患者神经疗法的实例。开发了软件概念和相应的工具(神经轮廓提取模块和数据库?NeuroBase?)作为未来自动化的基础。该方法还可以满足患者特定治疗计划的要求,并且可以转移到其他临床图片中。新获得的知识建议将协同作用作为分析神经疗法作为一个复杂的学习过程的理论框架。假设EEG中的DC电压水平是大脑的有序参数,因此大脑被视为一个复杂的开放系统。对于该领域的未来研究,建议在这种情况下研究更高的认知功能与植物神经系统之间的相互作用。

著录项

  • 作者

    Kirlangic Mehmet Eylem;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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