Premature & Fetal Sleep/Wake States Detection using EEG, ECG & FMCG Data: A supervised Approach

16.10.2025 bis 16.10.2025

Der gesunde Schlaf ist essentiell für die frühkindliche Entwicklung. Schlafstörungen wirken sich entsprechend negativ auf die Neurokognition und Hirnreifung aus. Die Schlafentwicklung findet bereits in utero statt. Das jeweilige Schlafverhalten scheint hier ein Marker für die Hirnreife zu sein. Auffälligkeiten im Schlafverhalten und in der Schlafarchitektur gelten folglich als Hinweis für eine Hirnreifungsverzögerung. Hier bietet die fetale Magnetoenzephalographie (fMEG) eine einzigartige Möglichkeit, die Hirnaktivität bereits im Fetus zu erfassen und Schlafstadien zu determinieren.
Zusammenfassung Projekt / Maßnahme:
Studien zur Etablierung eines automatischen classifiers zur validen Erkennung von Schlaf- und Wachphasen beim Fetus sind bisher ausstehend. Hier setzt unser Projekt zur Erfassung von Schlaf-Elektroenzephalographie (EEG)- und Elektrokardiographie (EKG)-Daten bei Frühgeborenen an, um diese anschließend mit Daten entsprechender Features, z.B. spontane transiente Aktivitäten (SATs), aus bereits vorhandenen fMEG-Aufzeichnungen von Feten desselben Gestationsalters zu vergleichen und einen automatischen Schlaf-Wach-classifier zu trainieren. Nach Etablierung kann dieser classifier genutzt werden, um einerseits bereits vorgeburtlich Schlafstörungen zu erfassen und andererseits Unterschiede im Schlafverhalten zwischen Feten und Frühgeborenen zu evaluieren. Dies ist von essentieller Bedeutung, da Frühgeborene während ihres Aufenthaltes auf der Intensivstation multiplen Einflüssen ausgesetzt sind, die zu Veränderungen des Schlafverhaltens und damit auch der Hirnentwicklung führen.