Der Schweizerische Nationalfonds fördert damit ein von Prof. Dr. techn. Johannes Sarnthein, Oberassistent in der Klinik für Neurochirurgie am UniversitätsSpital Zürich, geleitetes Projekt zur Verbesserung epilepsiechirurgischer Eingriffe.
Das auf vier Jahre angelegte Projekt «Real-time detection of High-Frequency _x000D_
Oscillations (HFO) with a Neuromorphic Device» untersucht, ob die intraoperative _x000D_
Messung von HFO dazu beiträgt, Epilepsie-Operationen zu verbessern und damit _x000D_
mehr Patienten zu einem Leben ohne Epilepsieanfälle zu verhelfen. Die _x000D_
Erkenntnisse aus dem geförderten Projekt können eines Tages einen wichtigen _x000D_
Beitrag zur Zielgenauigkeit von epilepsiechirurgischen Operationen _x000D_
leisten.
Neurochirurgische Behandlung von _x000D_
Epilepsie
Etwa jeder zehnte aller Menschen erleidet einen _x000D_
epileptischen Anfall in seinem Leben. Etwa jeder zehnte von diesen entwickelt _x000D_
Epilepsie. Obwohl antiepileptische Medikamente stark verbessert wurden, erreicht _x000D_
jeder dritte Epilepsiepatient keine Anfallsfreiheit. Für einige dieser Patienten _x000D_
besteht die Möglichkeit, jenes Hirngewebe neurochirurgisch entfernen zu lassen, _x000D_
welches epileptische Anfälle hervorruft. Eine Schwierigkeit dieser Operation _x000D_
besteht darin, das anfallsauslösende Gewebe vollständig zu entfernen und nicht _x000D_
betroffenes Hirngewebe zu schonen. Um das anfallsauslösende Gewebe besser zu _x000D_
identifizieren, werden Hirnströme mit einem Elektroenzephalogramm (EEG) _x000D_
gemessen. Im EEG lassen sich Hochfrequente Oszillationen (HFO) erkennen, welche _x000D_
den Chirurgen zum anfallsauslösenden Gewebe leiten können. Die zeitnahe _x000D_
HFO-Erkennung erfordert eine hochauflösende Messung und automatisierte Analyse. _x000D_
Ein entsprechendes Messgerät, das während der Operation eingesetzt werden soll, _x000D_
muss klein und – zur Sicherheit des Patienten – möglichst batteriegetrieben _x000D_
sein.
Anfallsauslösendes Gewebe mit neuromorpher Technologie _x000D_
erkennen
Das Projekt verwendet eine automatisierte Erkennung von _x000D_
HFO, welche in einem vom SNF geförderten Vorläuferprojekt entwickelt wurde. In _x000D_
Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Giacomo Indiveri, Institut für Neuroinformatik der _x000D_
ETH/UZH, wird ein neues Computerprogramm zur Erkennung entwickelt, das auf _x000D_
künstlichen neuronalen Netzen (KNN) basiert. Die KNN wurden in den letzten _x000D_
Jahren sehr verbessert und finden in der Bild- und in der Spracherkennung breite _x000D_
Anwendung z.B. in Mobiltelefonen. Für die medizinische Anwendung soll ein _x000D_
Computer-Chip entwickelt werden, der die KNN in neuromorpher Technologie _x000D_
realisiert, welche wiederum von den neuronalen Netzen des Gehirns inspiriert _x000D_
ist. Als Herzstück eines medizintechnischen Gerätes soll der Chip die HFO im EEG _x000D_
zeitnah und batteriegetrieben erkennen.
Enge Kooperation von _x000D_
Universitätsspital und Universität
Das Projekt nützt die Nähe _x000D_
zwischen dem UniversitätsSpital Zürich und der Universität Zürich, um mit einem _x000D_
Brain-Computer-Interface die Brücke zwischen klinischer Forschung und _x000D_
neuromorpher Technologie zu schlagen.