Erfolgreiche Forschung für die Medizin
Forscher des Instituts für IT Sicherheitsforschung erforschen die Erkennung von Epilepsie mit Hilfe des maschinellen Lernens
Das Department Informatik & Security ist stolz auf das erfolgreich abgeschlossene Projekt zur automatischen Erkennung von Epilepsie-Spikes in Langzeit-EEGs mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens.
Oliver Eigner, Projektleiter und Researcher, Hubert Schölnast, Junior Researcher am Institut für IT Sicherheitsforschung und Paul Tavolato, Dozent erforschten, gemeinsam mit der Firma Neuro Appliance Technologies, ob es möglich ist, unter Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens in einer EEG-Aufzeichnung medizinisch relevante Stellen für die Diagnose von Epilepsie zu finden, um so das medizinische Personal bei der Analyse von Langzeit-EEGs zu unterstützen.
Die Ergebnisse zeigen, dass mit Methoden maschinellen Lernens Epilepsie-typische „Spikes“ in EEG-Daten, mit hoher Genauigkeit automatisch erkannt und klassifiziert werden und somit eine wesentliche Unterstützung für die Arbeit von Neurolog*innen bieten können. Eine Weiterführung des Projekts gemeinsam mit dem Unternehmen ist in Planung.
Wir gratulieren herzlich!
