Entropy-Index in der quantitativen EEG-Messung zur Diagnosengenauigkeit

Das Elektroenzephalogramm (EEG) bleibt die unmittelbarste, einfachste und reichhaltigste Informationsquelle zum Verständnis von Phänomenen, die mit elektrischen Aktivitäten im Gehirn zusammenhängen. Es ist sicherlich eine Quelle grundlegender und interessanter Informationen, die mit spezifischen und geeigneten Techniken extrahiert werden können. Der wichtigste Aspekt bei der Verarbeitung von EEG-Signalen besteht darin, weniger collateral eingesetzte Ressourcen und Instrumente zu nutzen, um eine mögliche Diagnose zu stellen; dies ist der Ansatz der frühen Diagnose. Fortgeschrittene Schätzungsspektralanalyse kann neue Informationen, die in EEG-Signalen enthalten sind, durch spezifische Parameter oder Indizes offenbaren. Die Forschung schlägt einen multidimensionalen Ansatz mit einer kombinierten Nutzung der diakonalisierten Signale (DSD) als Grundlage vor, von der aus es möglich ist, geeignete Signalfenster zur Offenlegung erwarteter Informationen zu finden und die bei der quantitativen EEG-Verarbeitung auftretenden Einschränkungen zu überwinden. Wichtige Informationen über den Zustand des Patienten unter Beobachtung müssen aus dem berechneten DSD-Bispektrum extrahiert werden. Zu diesem Zweck ist es nützlich, einen Bewertungsindex über den dynamischen Prozess, der mit dem analysierten Signal verbunden ist, zu definieren. Diese Informationen werden durch Entropie gemessen, da der Grad der Ordnung/Unordnung des aufgezeichneten EEG-Signals im erhaltenen DSD-Bispektrum widergespiegelt wird. Der allgemeine Vorteil des multidimensionalen Ansatzes besteht darin, eventuelle heimliche Frequenzen „im Raum und in der Zeit“ offenzulegen, was eine topologische Sichtweise ermöglicht, die mit den physischen Bereichen korreliert ist, aus denen diese Frequenzen stammen. Langzeit- und Schlaf EEGs werden analysiert, und die erzielten Ergebnisse sind für eine genaue Diagnose des klinischen Zustands des Patienten von Interesse.