Das Forschungsvorhaben verbessert die Zuverlässigkeit der automatischen Detektion epileptischer Anfälle in EEG Daten von Erwachsenen durch Kombination von innovativen Methoden der räumlich-zeitlichen Datenvorverarbeitung mit modernen Ansätzen der Dimensionsreduktion und des Deep Learnings.
Das Projektziel ist es, die innovativen Forschungsergebnisse, die über den aktuellen Stand der Technik hinaus gehen, in einen Software-Demonstrator zu integrieren, der in ein kommerziell nutzbares Angebot überführt werden kann. Damit wird die Anfallsdetektion in Klinik und Alltag erleichtert und die Behandlung von Epilepsiepatienten verbessert.
Verbundprojektleitung: Prof. Dr. Stefan Geißelsöder
Teilprojektleitung: Prof. Dr. Christian Uhl
Projektbearbeitung: Annika Stiehl
Projektpartner: BESA GmbH
Projektförderung: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie