Neues GAN-Modell erkennt Parkinson im EEG zuverlässig über Datensätze hinweg
Elektroenzephalographie (EEG) gilt bereits als wirkungsvolle Technik zur frühzeitigen Erkennung von Parkinson. In der Praxis stoßen jedoch aktuelle Verfahren an ihre Grenzen: Sie funktionieren gut innerhalb einzelner Datensätze, doch die große Variabilität zwischen den EEG‑Sammlungen und die geringen Stichprobengrößen erschweren die Entwicklung eines Modells, das über mehrere Datensätze hinweg zuverlässig arbeitet.
