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Boubker Zaaimi, Reinhard Grebe, Fabrice Wallois,
Aleksander Lodwich, Jörg Krone, Ulrich Lehmann
Optimierung der Vagusnervstimulationsparameter in
der Behandlung refraktärer Epilepsie
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Kooperation von
GRAMFC und KOPF
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Inhalt
a. Refraktäre Epilepsie
b. VNS & Parameter
c. Ziele der Kooperation
d. Tiermodelle
e. Computermodelle
f. CI Modell Ratte
g. Parameteranalyse
h. DynVNS
i. Fragen
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Refraktäre Epilepsie
• Epilepsie ist die häufigste Nervenkrankheit
• ca. 2 von 1000 Kindern leiden unter Epilepsie
• Refraktär = mit Medikamenten nicht behandelbar
• Anfälle bis zu 60 / Tag
• Starke Belastung für Familien
• Verringerung der Anfälle um Faktor 2 ist ein riesiger
Erfolg
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VNS & Parameter
• Vagusnervstimulation seit 1994 eingesetzt zur
Milderung und Verringerung epileptischer Anfälle.
• Parameter werden ca. 4 bis 6 Mal im Jahr
angepasst.
• Effekte aufgrund Parameterwahl nicht vorhersehbar.
• Klinische Studien sind schwierig da
Menschenversuche untersagt.
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Ziele der Kooperation
• Finden der wirksamsten Parameter zur Behandlung
refraktärer Epilepsie mit heutigen Geräten.
• Entwickeln eines dynamischen Stimulators der die
Parameter automatisch und on-the-fly anpaßt.
• Minimierung von Tierversuchen durch
Computersimulation.
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Tiermodelle
• Tiermodell ist ein biologisches System (ein Tier),
das dem menschlichen sehr ähnlich ist.
• Ratten sind dem Menschen in der Art wie der
Vagusnerv funktioniert sehr ähnlich.
• Rattenrassen haben vererbte Epilepsien mit
bekanntem Ausmaß und Art.
• Wiederholung von Experimenten nicht möglich.
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Computermodelle
• Mathematische Modelle
• Statistische Modelle
• CI Modelle
• Wiederholbarkeit
• Gleiches System für verschiedene Parameter
• Einflussanalyse der Parameter auf VNS Effekte
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CI Modell Ratte
• Eine Ratte wird aufgezeichnet und in Form eines
Künstlich Neuronalen Netzes auf dem Computer
modelliert.
• 4 GB Daten
pro Ratte
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Parameteranalyse
• Statische Auswertung der Parameter mit MATLAB
und NN-Tool.
Effekte auf
Herz und
Lunge
Parameter
• Augewertet werden 81 Parameterkombinationen
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Parameteranalyse
Effekte auf
Herz und
Lunge
Parameter
Erkennung systematischer Beziehungen zwischen
Pulslänge, Ausgabestrom, Frequenz und den
Aktiv-/Inaktivphasen für einen längeren Zeitraum, die
sich statistisch belegen lassen.
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Traum: DynVNS
• Entwicklung eines Dynamischen VNS Apparats der
automatisch Effektvorgaben zu erfüllen versucht.
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Ende
Fragen Sie bitte!
Die Kompetenzplattform wird gefördert vom Ministerium für
Innovation, Wissenschaft, Forschung und Technologie des
Landes Nordrhein-Westfalen
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