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Omni-iEEG: Riesiges iEEG‑Datenset für Epilepsieforschung

Epilepsie betrifft weltweit mehr als 50 Millionen Menschen. Für ein Drittel der Patienten sind die Anfälle medikamentenresistent, sodass eine Operation die einzige Chance auf vollständige Anfallskontrolle darstellt. Die…

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  • Epilepsie betrifft weltweit mehr als 50 Millionen Menschen.
  • Für ein Drittel der Patienten sind die Anfälle medikamentenresistent, sodass eine Operation die einzige Chance auf vollständige Anfallskontrolle darstellt.
  • Die präzise Lokalisierung der epileptogenen Zone (EZ) erfolgt über intrakranielle EEG‑Aufnahmen (iEEG), doch die klinische Praxis ist noch stark von manueller, arbeitsin…

Epilepsie betrifft weltweit mehr als 50 Millionen Menschen. Für ein Drittel der Patienten sind die Anfälle medikamentenresistent, sodass eine Operation die einzige Chance auf vollständige Anfallskontrolle darstellt. Die präzise Lokalisierung der epileptogenen Zone (EZ) erfolgt über intrakranielle EEG‑Aufnahmen (iEEG), doch die klinische Praxis ist noch stark von manueller, arbeitsintensiver Analyse abhängig.

Derzeit existieren Daten‑getriebene Ansätze meist auf Einzelsystemen, die in Format, Metadaten und Annotationen stark variieren. Diese Inkonsistenzen erschweren Reproduzierbarkeit, Validierung über mehrere Zentren hinweg und die klinische Anwendbarkeit. Omni‑iEEG löst dieses Problem, indem es heterogene iEEG‑Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen zusammenführt, harmonisiert und standardisiert.

Die neue Ressource umfasst 302 Patienten und 178 Stunden hochauflösender iEEG‑Aufnahmen. Alle klinischen Metadaten – einschließlich Anfallsbeginn, Resektionsgebiete und Operationsergebnisse – wurden von zertifizierten Epileptologen verifiziert. Darüber hinaus liefert Omni‑iEEG über 36 000 Experten‑annotierte Pathologie‑Ereignisse, die für robuste Biomarker‑Studien unerlässlich sind.

Omni‑iEEG dient als Brücke zwischen maschinellem Lernen und Epilepsieforschung. Es definiert klinisch sinnvolle Aufgaben und einheitliche Bewertungskriterien, die auf medizinischen Prioritäten basieren, und ermöglicht so die systematische Bewertung von Modellen in realen, klinisch relevanten Szenarien. Damit eröffnet die Plattform neue Möglichkeiten für die Entwicklung und Validierung von KI‑gestützten Diagnose- und Therapie‑Tools.

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