Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik

  • 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

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Metadaten
Author:Jules Schneider, Justus T. C. Schwabedal, Stephan BialonskiORCiD
DOI:https://doi.org/10.1007/s00115-022-01340-z
ISSN:1433-0407
Parent Title (German):Der Nervenarzt
Publisher:Springer
Place of publication:Berlin, Heidelberg
Document Type:Article
Language:German
Year of Completion:2022
Tag:Deep Learning; Elektroenzephalographie; Psychiatrische Biomarker; Schlafspindeldetektion; · Psychiatrische Erkrankungen/Diagnostik
First Page:1
Last Page:8
Link:https://doi.org/10.1007/s00115-022-01340-z
Zugriffsart:campus
Institutes:FH Aachen / Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik
collections:Verlag / Springer