Biomedizinische Relevanz der quantitativen EEG-Analyse

Die vorliegende Arbeit stellt eine Zusammenfassung der bisherigen EEG-Publikationen und Ergebnisse des Verfassers dar. Das Ziel der Dissertation besteht darin, die Möglichkeiten und biomedizinische Relevanz der rechnergestützten EEG-Analyse exemplarisch aufzuzeigen. Dies erfolgt mit geeigneten Methoden der Signalverarbeitung, Nachrichtentechnik, Informationstheorie, Mustererkennung, Chaostheorie und Statistik an Hand von EEG-Daten aus verschiedenen Forschungsbereichen. Dabei werden quantitative EEG-Veränderungen, insbesondere in Abhängigkeit von dem Alter, der Vigilanz, den Schlafstadien, dem Menstruationszyklus, der Intelligenz sowie entwicklungsneurologischen Störungen, speziell beim Down Syndrom, untersucht und z. Teil hochsignifikante Ergebnisse erzielt. Besonderer Schwerpunkt wird auf die Analyse der zeitlichen Ordnung bzw. Rhythmizität des EEG-Signals mit Hilfe der Chaosanalyse gelegt, die eine signaltheoretisch bedeutende Alternative zur klassischen Spektralanalyse darstellt. Eine Störung dieser zeitlichen Ordnung kann einen prädiktiven Wert bei funktionellen Störungen des zentralen Hirnstammsystems haben. Es kann gezeigt werden, dass die diagnostische Aussagekraft des EEGs durch den Einsatz der rechnergestützten EEG-Analyse wesentlich erhöht wird. Insbesondere bei morphologischen und funktionellen Störungen des ZNS können die maschinellen EEG-Parameter als ergänzende Faktoren zur Diagnosefindung herangezogen werden. Somit tragen die Parameter der automatischen EEG-Analyse zu einer erheblich differenzierten Betrachtungsweise des EEG bei und eröffnen zusätzliche diagnostische, therapeutische und verlaufsbeurteilende Perspektiven für die klinische Elektroenzephalographie