EEGdetectie

EEGdetectie verwijst naar het detecteren en interpreteren van gebeurtenissen in elektroencefalografie (EEG) data. Het omvat zowel handmatige beoordeling door getrainde clinici als automatische detectiesystemen die patronen in EEG-signalen herkennen en markeren. EEGdetectie wordt toegepast in klinische diagnostiek, slaaponderzoek en neurofysiologisch onderzoek, en kan gericht zijn op epileptische activiteit, epileptische aanvallen, slaapstadia, event-gerelateerde potentials en het herkennen van artefacten zoals oogbewegingen en spieractiviteit.

Tijdens EEGdetectie wordt vaak gewerkt met gestandaardiseerde opnames (bijv. het 10-20-systeem), een voldoende samplingfrequentie en preprocessing zoals filtering en artefactreductie. Detectie kan plaatsvinden via handmatige beoordeling van korte tijdsvensters of via automatische methoden die kenmerken zoals amplitude, epileptiforme spikes en frequente patronen analyseren. Methoden omvatten tijd- en frequentieanalyse, tijd-frequentierepresentaties, en machine learning, waaronder supervised learning (SVM, Random Forest) en diepe neurale netwerken. Praktische systemen combineren vaak heuristische regels met statistische definities en leren van gelabelde data.

Toepassingen omvatten diagnose en monitoring van epilepsie, detectie van epileptische aanvallen in realtime, slaapstadiumclassificatie en onderzoek naar cognitieve processen via event-gerelateerde potentials. Daarnaast worden EEGdetectiesystemen gebruikt in brain-computer interfaces en bij monitoring van coma of anesthesie.

Uitdagingen omvatten variabiliteit tussen personen, artefacten en ruis, inconsistentie in labeling en beperkte generaliseerbaarheid van modellen tussen apparaten en instellingen. Er is behoefte aan standaardisatie van evaluatiecriteria en betere interpretabiliteit van automatische beslissingen. Toekomstige ontwikkelingen zien we in draagbare en ambulante EEG-systemen, realtime detectie en transfer learning om modellen beter te generaliseren over verschillende populaties.

---