Analyse van 24-uurs EEG-registraties bij patienten met verdenking op epilepsie

Master opdracht (EL/BMT/AM)

Introductie

Epilepsie is één van de meest frequent voorkomende neurologische aandoeningen, met een prevalentie van ongeveer 1%. Over het algemeen spreekt men van epilepsie wanneer zich herhaaldelijk insulten hebben voorgedaan zonder dat daar een duidelijke aanwijsbare oorzaak voor is geweest. Bij verdenking op epilepsie wordt er ‘standaard’ een (20 minuten durend) EEG gemaakt op de afdeling Klinische Neurofysiologie. Omdat er bij epilepsie vaak niet continu afwijkingen in het EEG aanwezig zijn, zijn er soms meerdere registraties nodig om vast te kunnen stellen of er sprake is van epilepsie. Deze EEGs worden beoordeeld door de klinisch neurofysioloog. Op dit moment wordt er onderzocht of het zinvol is om bij verdenking op epilepsie direct gedurende 24 uur thuis het EEG te meten. Omdat visuele analyse van dergelijke registraties (te) tijdrovend is, is er sterke behoefte aan tools waarmee het EEG (gedeeltelijk) automatisch geanalyseerd kan worden.

Doel
Het doel van deze opdracht is het bedenken/ontwikkelen van algoritmes om de analyse van 24-uurs thuis EEG-registraties eenvoudiger/sneller te maken. Hierbij kan ook gedacht worden aan de combinatie van al bestaande technieken. Gezocht wordt een student BMT, EL of AM met belangstelling voor signaalverwerking en epilepsie.

Uitvoering

·

Literatuurstudie naar automatische analyse van het EEG

·

Implementatie van analysetechnieken in Matlab

·

Analyse van zowel ‘gezonde’ als ‘afwijkende’ EEG data m.b.v. de gekozen technieken

·

Verslaglegging

Begeleiders

J. Askamp, MSc

S.S. Lodder, MSc

Prof.dr.ir. M.J.A.M. van Putten

onderzoeker (UT)

onderzoeker (UT)

neuroloog/klinisch neurofysioloog (MST en UT)

Literatuur suggesties

·

Noachtar, S., Remi, J. (2009). The role of EEG in epilepsy: a critical review. Epilepsy & Behavior 15, 22-33

·

Anderer, P. et al. (1999). Artifact processing in computerized analysis of sleep EEG – a review. Neuropsychobiology 40; 150-157

·

Halford, J.J. (2009). Computerized epileptiform transient detection in the scalp electroencephalogram: Obstacles to progress and the example of computerized ECG interpretation. Clinical Neurophysiology 120; 1909-1915

·

Casson, A.J., Luna, E., Rodriguez-Villegas, E. (2009). Performance metrics for the accurate characterization of interictal spike detection algorithms. Journal of Neuroscience Methods 177; 479-487