Articles

‘Machine learning’ voor het EEG

TNN - jaargang 123, nummer 8, december 2022

dr. M.C. Tjepkema-Cloostermans , C. Lourenço , prof. dr. ir. M.J.A.M. van Putten

SAMENVATTING

Na een inleiding over ‘machine learning’ en ‘deep learning’ worden in dit artikel recente ontwikkelingen beschreven van het gebruik van deze technieken voor de beoordeling van het EEG in de kliniek. Veelbelovende toepassingen zijn: i) differentiëren tussen normale en afwijkende EEG’s; ii) detectie van epileptiforme afwijkingen en iii) voorspellen van neurologische uitkomst van patiënten met een postanoxische encefalopathie of ernstig traumatisch hersenletsel.

(TIJDSCHR NEUROL NEUROCHIR 2022;123(8):382–90)

Lees verder

EEG binnen 24 uur na hartstilstand is een betrouwbare voorspeller van uitkomst van postanoxisch coma

TNN - jaargang 117, nummer 2, juni 2016

dr. J. Hofmeijer , dr. M.C. Tjepkema-Cloostermans , prof. dr. N. Gaspard , prof. dr. ir. M.J.A.M. van Putten

Samenvatting

Evolutie van het EEG-grondpatroon staat een betrouwbare uitspraak toe over de neurologische prognose van comateuze patiënten met postanoxische encefalopathie na een hartstilstand. Een aanhoudend iso-electrisch of laaggevolteerd (<20 μV) patroon of burst-suppressie met identieke bursts na 24 uur is zonder uitzondering geassocieerd met een slechte uitkomst. Bij snelle verbetering naar een continu, fysiologisch ritme binnen 12 uur is de prognose ten aanzien van het neurologische herstel zeer goed. De uitkomst van de patiënt wordt dan bepaald door schade aan andere organen dan de hersenen. De voorspellende waarde van het EEG is het grootst in de eerste 24 uur, ondanks behandeling met hypothermie of sedativa. Het nut van intensieve behandeling van elektrografische status epilepticus is onduidelijk en wordt onderzocht in de gerandomiseerde, multicentrische Treatment of Electroencephalographic STatus epilepticus After cardiopulmonary Resuscitation (TELSTAR)-studie (NCT02056236).

(TIJDSCHR NEUROL NEUROCHIR 2016;117(2):55–62)

Lees verder