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<div class="csl-entry">Waser, M. (2013). <i>Changes of EEG synchrony in the course of Alzheimer’s disease : markers based on the multivariate spectral density</i> [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2013.21462</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2013.21462
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/6924
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dc.description
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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Zsfassung in dt. Sprache
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dc.description.abstract
Die Alzheimer Krankheit - die Hauptursache von Demenz - ist eine neurodegenerative Erkrankung die gravierende soziale, gesellschaftliche und ökonomische Folgen mit sich zieht. In dieser Dissertation werden Synchronitäts-Veränderungen im Elektroenzephalogramm (EEG) von Alzheimer-Patienten untersucht. Synchronität wird dabei mit verschiedenen Maßen, die auf die multivariate spektrale Dichte des EEG basieren, untersucht. Ziel ist es die Möglichkeit aufzuzeigen, Marker für EEG-Synchronität als Ergänzung zu bestehenden klinischen Diagnose und Prognose-Prozeduren zu verwenden. Für diese Studie wurden 79 EEG-Aufnahmen von Alzheimer-Patienten aus der PRODEM-AUSTRIA Datenbank verwendet. Die Aufnahmen unterliegen einem klar definierten klinischen Paradigma das eine Ruhephase und ein kognitives Testverfahren beinhaltet. Der Krankheitsgrad wurde durch den neuropsychologischen Mini-Mental State Examination Test Score quantifiziert. Alter, Geschlecht, Bildungsgrad und Krankheits-Dauer wurden als Kovariable eingesetzt. Die multivariate spektrale Dichte wurde mittels eines indirekten Schätzverfahrens ermittelt. Auf Basis dieses Schätzers wurden Kohärenzen, partielle Kohärenzen, bivariate und bedingte Granger Kausalitäten, statische und dynamische kanonische Korrelationen und Hauptkomponenten zur Analyse von EEG-Synchronität berechnet. Die Maße wurden zwischen Einzelelektroden, zwischen Gruppen von Elektroden und innerhalb dieser Gruppen ermittelt. Die Maß-Änderungen wurden mit quadratischer Regression (p- und R2-Werte) bewertet. Synchronität zwischen den Elektrodengruppen zeigte die meisten signifikanten Änderungen. In der Ruhephase waren dynamische kanonische Korrelationen und Granger Kausalitäten vielversprechend. Während des kognitiven Tests brachten Kohärenzen und statische/dynamische kanonische Korrelationen hochsignifikante Resultate, vor Allem zwischen linken temporalen und zentralen/parietalen Elektrodengruppen. Bei den meisten Maßen war ein Synchronitäts-Anstieg zu Beginn der Krankheit evident. Dies könnte auf neuronale Kompensationsmechanismen zurückzuführen sein. Die Ausnahme bildeten Granger Kausalitäten, die eine durchgehende Synchronitäts-Abnahme zeigten. Insgesamt erwies sich die Analyse von EEG-Synchronität als vielversprechender Ansatz zur Beschreibung des Grades der Alzheimer Krankheit. Longitudinale Studien sind notwendig um zu entscheiden, ob EEG-Marker auch zur Prädiktion des Krankheits-Verlaufes einsetzbar sind. Eine Kombination von EEG-Maßen mit anderen Markern, z.B. aus klinischen bildgebenden Verfahren, könnte das Verständnis von funktionellen und strukturellen neuronalen Veränderungen, die mit der Alzheimer Krankheit einhergehen, erweitern.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
-
dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Alzheimerkrankheit
de
dc.subject
Elektroencephalographie
de
dc.subject
Synchronizität
de
dc.subject
Marker
de
dc.subject
Multivariate Analyse
de
dc.title
Changes of EEG synchrony in the course of Alzheimer's disease : markers based on the multivariate spectral density
en
dc.title.alternative
Veränderungen der EEG Synchronität im Verlauf der Alzheimer Krankheit: Marker Basierend auf der Multivariaten Spektralen Dichte
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2013.21462
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Markus Waser
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.type.qualificationlevel
Doctoral
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dc.identifier.libraryid
AC11118805
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dc.description.numberOfPages
143
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dc.identifier.urn
urn:nbn:at:at-ubtuw:1-127327
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dc.thesistype
Dissertation
de
dc.thesistype
Dissertation
en
dc.rights.identifier
In Copyright
en
dc.rights.identifier
Urheberrechtsschutz
de
item.openaccessfulltext
Open Access
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item.fulltext
with Fulltext
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item.languageiso639-1
en
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
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item.openairetype
doctoral thesis
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item.mimetype
application/pdf
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item.grantfulltext
open
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item.cerifentitytype
Publications
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crisitem.author.dept
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik