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Symbolfoto: Das AIT ist Österreichs größte außeruniversitäre Forschungseinrichtung

Biosignal Processing

Die Elektroenzephalografie (EEG) stellt ein sehr kostengünstiges Standard-verfahren in der Diagnose zahlreicher neurologischer Erkrankungen zur Verfügung. Die Analyse der Daten ist jedoch nach wie vor sehr zeitintensiv. Automatische Verfahren haben noch kaum Verbreitung in den Kliniken gefunden, da sie bisher nicht in der Lage waren, die Bedürfnisse der Anwender zu erfüllen

Ein wichtiges Anwendungsbeispiel dafür stellt die Langzeitüberwachung von Epilepsie-Patienten dar. Das Forschungsfeld „Biosignal Processing” im Center für Health & Bioresources konzentriert sich auf die Entwicklung eine neuen automatischen Analyse von EEG-Signalen. Wir stellen Lösungen in verschiedenen Bereichen der Elektrophysiologie zur Verfügung:

Lösungen für die Epilepsiediagnostik

Mit der automatischen Anfallserkennung „EpiScan“, der Spikeerkennung  „EpiSpike“ sowie der AIT Quellenlokalisation „EpiSource“ hat das AIT ein Paket hoch innovativer Systeme zur automatischen Analyse von EEG-Signalen während der Langzeitaufnahme in der Epilepsiediagnostik entwickelt.

Die Anfallserkennung „EpiScan“ führt zu einer deutlichen Reduktion von Zeit und Kosten, indem sie epileptische Anfälle automatisch erkennt und markiert. Neben der starken Verkürzung des Review-Prozesses wird auch das Risiko eines unbemerkten Anfalls für den Patienten signifikant gesenkt. „EpiScan“ ist die erste Anfallserkennung, die im Rahmen von prospektiven klinischen Studien getestet wird.

Die Spikeerkennung „EpiSpike“ ermöglicht einen schnellen Überblick über die Verteilung interiktaler Entladungen. So erhält der befundende Arzt binnen weniger Sekunden einen zuverlässigen Überblick sowie eine quantifizierbare Trendanalyse.

Die AIT Quellenlokalisaton „EpiSource“ setzt auf die beiden Module zur Anfallserkennung und Spikeerkennung auf und ermöglicht eine schnelle Quellenlokalisation von Spikes sowie von iktaler EEG-Aktivität. Dabei kommt die Quellenlokalisation ohne Benutzerinteraktion aus und ermöglicht jedem Neurologen die Nutzung dieser innovativen Methode der EEG-Auswertung.

Lösungen für mobiles Langzeit-EEG

AIT ermöglicht mit seinem automatischen Reviewsystem eine wesentliche Effizienzsteigerung bei der Analyse des ambulanten EEGs. Durch neue Entwicklungen im Bereich der EEG Aufnahmesysteme stellt das ambulante EEG zunehmend eine kostengünstige Alternative zur stationären Aufnahme dar. Denn die manuelle Durchsicht der bis zu 3.000 EEG-Seiten, alle 24 Stunden, trägt entscheidend zur Arbeitsbelastung des Krankenhauspersonals bei. Hier ermöglicht die AIT Technologie einen schnellen automatischen Review und hilft so, Wartezeiten und Kosten zu senken sowie die Qualität der Analyse zu verbessern.

Lösungen für die Intensivstation

Aktuellen Studien zufolge erleiden bis zu 18% aller Patienten mit schweren Hirnerkrankungen auf Intensivstationen unerkannte nicht-konvulsive epileptische Anfälle, die zu bleibenden neurologischen Behinderungen führen können. Sie sind klinisch nicht fassbar und können ausschließlich durch Langzeitableitungen des EEGs zuverlässig erkannt werden, die jedoch heute bei dieser Patientengruppe nur in Ausnahmefällen durchgeführt werden. Die am AIT entwickelte automatische Auswertungsmethode der EEG-Signale wird hier einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung der Überwachung von Intensivpa-tienten liefern. Das System ermöglicht eine schnelle automatische Alarmierung im Falle eines epileptischen Anfalls, so dass umgehend ein Spezialist zu Rate gezogen werden kann.

Lösungen für die Neurochirurgie

Das intraoperative Monitoring ist heute fester Bestandteil vieler neurochirurgischer Eingriffe. Ein limitierender Faktor ist die lange Reaktionszeit der Systeme während des chirurgischen Eingriffs. Das am AIT entwickelte System zur Analyse der Daten kann diese Reaktionszeiten deutlich senken und ermöglicht eine schnellere Alarmierung des Chirurgen. Bisher konnte die Reaktionszeit von Systemen zur Messung akustisch evozierter Potentiale auf unter 30 Sekunden reduziert werden.