TY  - JOUR
A1  - Schneider, Jules
A1  - Schwabedal, Justus T. C.
A1  - Bialonski, Stephan
T1  - Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik
JF  - Der Nervenarzt
N2  - Hintergrund: 
Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms
(EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Veränderungen der
Spindelaktivität wurden für verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik.

Methode: 
Dieser Beitrag liefert einen Überblick über den Stand der Wissenschaft
zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie über beschriebene
Veränderungen der Spindelaktivität bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ansätze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erläutert.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: 
Während Veränderungen der Spindelaktivität
bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial für die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbezüglicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenwärtig durch ressourcenintensive und fehleranfällige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsansätze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, könnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden überwinden und damit neue Möglichkeiten für die praktisch
KW  - Schlafspindeldetektion
KW  - Psychiatrische Biomarker
KW  - · Psychiatrische Erkrankungen/Diagnostik
KW  - Elektroenzephalographie
KW  - Deep Learning
Y1  - 2022
U6  - http://dx.doi.org/10.1007/s00115-022-01340-z
SN  - 1433-0407
SP  - 1
EP  - 8
PB  - Springer
CY  - Berlin, Heidelberg
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Kaulen, Lars
A1  - Schwabedal, Justus T. C.
A1  - Schneider, Jules
A1  - Ritter, Philipp
A1  - Bialonski, Stephan
T1  - Advanced sleep spindle identification with neural networks
JF  - Scientific Reports
N2  - Sleep spindles are neurophysiological phenomena that appear to be linked to memory formation and other functions of the central nervous system, and that can be observed in electroencephalographic recordings (EEG) during sleep. Manually identified spindle annotations in EEG recordings suffer from substantial intra- and inter-rater variability, even if raters have been highly trained, which reduces the reliability of spindle measures as a research and diagnostic tool. The Massive Online Data Annotation (MODA) project has recently addressed this problem by forming a consensus from multiple such rating experts, thus providing a corpus of spindle annotations of enhanced quality. Based on this dataset, we present a U-Net-type deep neural network model to automatically detect sleep spindles. Our model’s performance exceeds that of the state-of-the-art detector and of most experts in the MODA dataset. We observed improved detection accuracy in subjects of all ages, including older individuals whose spindles are particularly challenging to detect reliably. Our results underline the potential of automated methods to do repetitive cumbersome tasks with super-human performance.
Y1  - 2022
U6  - http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-11210-y
SN  - 2045-2322
N1  - Corresponding author: Stephan Bialonski
VL  - 12
IS  - Article number: 7686
SP  - 1
EP  - 10
PB  - Springer Nature
CY  - London
ER  -