DE19928992A1

DE19928992A1 - Verfahren sowie Vorrichtung insbesondere zur Auswertung von Gehirnströmen bei einem Lebewesen

Info

Publication number: DE19928992A1
Application number: DE19928992A
Authority: DE
Inventors: Dragan Obradovic
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1999-06-24
Filing date: 1999-06-24
Publication date: 2000-12-28

Abstract

Zur Auswertung von Gehirnströmen bei einem Lebewesen wird eine elektrische Aktivität dessen Gehirns in diskrete Abtastwerte abgetastet. Danach wird fortwährend ein Verfahren zur Bestimmung der strukturellen Dimensionalität (MES) der Dynamik der Aktivität ausgeführt. Bei einer Veränderung der strukturellen Dimensionalität (MES), die einen vorgegebenen Dimensionalitäts-Schwellenwert beta überschreitet, wird eine Warnmeldung ausgegeben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Vorhersage bzw. zur Erkennung der Änderung der strukturellen Dimensionalität eines Systems und insbesondere deren Anwen dung bei der Auswertung von Nerven- und Gehirnströmen eines Lebewesens. Die Erfindung betrifft auch die Auswertung zur Verwendung bei der Vorhersage des Auftretens eines epilepti schen Anfalls bei einem Lebewesen, insbesondere bei einem Menschen.

Epileptische Anfälle werden auf plötzliche Veränderungen in der Gehirnfunktionalität zurückgeführt. Ein bekannter Weg, um zu Auftreten von epileptischen Anfällen zu erkennen und vor herzusagen besteht darin, Gehirnstromaufzeichnungen bzw. EEG- Aufzeichnungen zu analysieren. Es gibt zwei Formen von EEG- Aufzeichnungen, die zur Vorhersage bzw. zur Erkennung von epileptischen Anfällen verwendet werden, nämlich ein bekann tes "Standard-EEG", das von Elektroden abgenommen wird, die auf der Kopfhaut vorgesehen sind, und das sogenannte "in tracranial EEG", bei dem Elektroden verwendet werden, die im Gehirngewebe implantiert sind.

Es sind zwei unterschiedliche Vorgehensweisen zur nachfolgen den Analyse der EEG-Signale bekannt. Der erste Ansatz basiert auf einem Mustererkennungsverfahren, bei dem das abgetastete EEG-Signal ständig auf Übereinstimmung mit einem vorgegebenen Muster überprüft wird, das für epileptische Anfälle charakte ristisch ist, wie beispielsweise in "Does interictal spiking change prior to seizures", Katz, A; Marks, D.; McCarthy, G. und Spencer S., Electroencephalography and Clinical Neurophy siology, 1991, Volume 79, pp. 153-I56. Wenn eine signifikante Übereinstimmung erfaßt wird, wird das Ergebnis weiter analy siert, beispielsweise im Hinblick auf die in dem EEG-Signal vorhanden Frequenzen, und gegebenenfalls wird das Vorliegen eines epileptischen Anfalls angenommen.

Der zweite Ansatz basiert auf einer dynamischen Analyse der aufgenommenen EEG-Signale, wie beispielsweise in "Can epilep tic seizures be predicted? Evidence from nonlinear time se ries analysis of brain electric activity", K. Lehnertz und Ch. Elger, Physical Review Letters, Volume 80, 22, pp 5019- 5022, June 1998, dargestellt ist.

Die bekannten Verfahren zur Auswertung von Gehirnströmen bei einem Lebewesen weisen keine ausreichende Aussagekraft auf.

Es ist daher Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Auswertung von Gehirnströmen bereitzustellen, die eine hohe Aussagekraft aufweisen.

Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen An sprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den jeweiligen Unteransprüchen.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren, das insbesondere zur Vorhersage bzw. Erkennung eines epileptischen Anfalls bei ei nem Lebewesen einsetzbar ist, wird wenigstens eine elektri sche Aktivität im Bereich von Nervenzellen des Lebewesens und insbesondere im Bereich dessen Kopfes bzw. Gehirns abgeta stet. Im allgemeinen Fall kann jegliche Ausgangsgröße eines dynamischen Systems als abzutastendes Signal verwendet wer den.

Aus dem abgetasteten Signal werden eine Vielzahl von Samples bzw. von diskreten Abtastwerten erzeugt, die als zeitlich äquidistante Daten eines einkanaligen oder mehrkanaligen Da tenstroms vorliegen.

Dieser Datenstrom wird einer nachfolgenden Verarbeitung un terzogen. Zunächst wird aus dem Datenstrom ein Abtastwindow bzw. Abtastfenster mit N hintereinandergelegenen Abtastwerten ausgewählt. Aus den N ausgewählten Abtastwerten werden n hin tereinandergelegene Abtastwerte in einen Delayvektor bzw. Auswertungsvektor z angeordnet. Anschließend wird ein Verfah ren zur Bestimmung der strukturellen Dimensionalität der Sy stemdynamik aus dem Auswertungsvektor z ausgeführt. Dabei kann man unter der "strukturellen Dimensionalität" der Sy stemdynamik die Anzahl derjenigen unabhängigen Koordinaten verstehen, die man benötigt, um die Systemdynamik der elek trischen Aktivität zu beschreiben, die sich durch die N Ab tastwerte im Abtastfenster geäußert hat.

Das erfindungsgemäße Verfahren basiert auf dem Grundgedanken, die vorstehend genannten Schritte des Auswählens eines Ab tastfensters, des Bestimmens eines Auswertungsvektors z und des Bestimmens der strukturellen Dimensionalität der System dynamik schleifenartig hintereinander auszuführen, wobei bei jedem Durchlauf das Abtastfenster um eine Anzahl von Ab tastwerten zeitlich versetzt gegenüber dem vorhergehenden Ab tastfenster ausgewählt wird.

Dabei beruht eine mögliche Bestimmung der strukturellen Di mensionalität des Auswertungsvektors auf der Bestimmung der Größe eines sogenannten Memory-Effekts, der sich aus einer allgemeinen Beschreibung eines dynamischen Systems ergibt. Ein dynamisches System, bei dem eine Ausgangsgröße in diskre ten Abtastwerten vorliegt, kann hierzu im allgemeinen mit der folgenden Gleichung beschrieben werden:

y(k) = f(y(k-1), y(k-2), . . ., y(k-n))

beschrieben werden.

Diese Gleichung drückt aus, daß der Wert y der Ausgangsgröße beim Abtastwert k als Funktion von den Werten y der Ausgangs größe bei den vorhergehenden Abtastwerten (k-1), (k-2), . . ., (k-n) abhängt. Es läßt sich im allgemeinen ein Wert n finden, bei dem sich eine vollständige Beschreibung der Dyna mik des Systems ergibt. Die Hinzunahme weiterer vorhergehen der Abtastwerte trägt dann keine zusätzlichen Informationen zur Dynamik des Systems bei. Somit charakterisiert der Wert n den Memory-Effekt des identifizierten Systems insofern, als n festlegt, wie weit das "Gedächtnis" des Systems zurückreicht.

Die Erfindung geht von dem Gedanken aus, daß mit der struktu rellen Dimensionalität der Systemdynamik die Dimensionalität der einfachsten Beschreibung oder einer der einfachsten Be schreibung sehr nahekommenden Beschreibung des Systems ermit telt wird. Dabei wird als Nebeninformation ein von dem Koor dinatensystem zur Erfassung des Systems abweichendes Koordi natensystem verwendet, in dem die Anzahl n zur Charakterisie rung des Memory-Effekts des Systems verwendet wird.

Mit den vorstehend beschriebenen Verfahrensschritten wird da her bei jedem Durchlauf eine strukturelle Dimensionalität der Systemdynamik anhand des Auswertungsvektors z berechnet, der aus dem jeweils gewählten Abtastfenster gewonnen ist. Sobald die strukturelle Dimensionalität einen vorgegebenen Dimensio nalitäts-Schwellenwert β überschreitet, wird eine Warnmeldung ausgegeben.

Die strukturelle Dimensionalität der Systemdynamik kann gemäß der Erfindung mit wiederholten Schritten der Modellierung des Systems bestimmt werden, wobei verschiedene Anzahlen für den Wert n ausprobiert werden müssen, damit eine kleinste Anzahl n herausgefunden wird, mit der die benötigte Modellgenauig keit erreicht wird. Dies kann mit numerischem Aufwand in an nehmbarer Zeit erfolgen.

Eine besonders vorteilhafte Vorgehensweise zur Berechnung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik beinhaltet die folgenden erfindungsgemäßen Schritte. Dazu wird zunächst aus jedem Abtastfenster eine feste Anzahl n von Abtastwerten ausgewählt und in dem Auswertungsvektor z angeordnet. Der Auswertungsvektor z hat dann für ein bestimmtes Abtastfenster die folgende Form:

z(k) = [y(k), y(k-1), y(k-2), . . ., y(k-n)]

Aus dem Auswertungsvektor z(k) wird anschließend die Ko varianzmatrix COV nach der folgenden Formel berechnet

Danach wird mit einem bekannten Verfahren eine Singular- Value-Decomposition bzw. eine Singulärwert-Zerlegung der Ko varianzmatrix COV berechnet, wobei sich die Singular Values bzw. die Singulären Werte s der Kovarianzmatrix COV ergeben. Anstelle der Singulären Werte s der Kovarianzmatrix COV kön nen auch die Eigenwerte der Kovarianzmatrix berechnet werden, wobei für das Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens die quadrierten Eigenwerte verwendet werden sollen, um ausge hend von positiven reellen Werten weitere Untersuchungen an stellen zu können.

Danach wird die Anzahl derjenigen Singulären Werte s be stimmt, die einen vorbestimmten Singulärwert-Schwellenwert ε überschreiten. Diese Anzahl wird mit der strukturellen Dimen sionalität gleichgesetzt und als Wert MES weiter verarbeitet.

Die auf diese Weise gemäß der Erfindung vorgenommene Bestim mung der strukturellen Dimensionalität des gemessenen Systems gibt eine Dimensionalität einer vereinfachten Beschreibung des Systems wieder, gemäß der angenommen wird, daß in einem anderen Koordinatensystem zur Bestimmung der Systemdynamik der Ausgangsgröße y des Systems nur eine verringerte Anzahl von Abtastwerten benötigt werden. In dieser anderen Beschrei bung des Systems mit einem anderen Koordinatensystem ergibt sich daher ein verkleinerter Memory-Effekt des Systems. Eine weitere Interpretation der erfindungsgemäßen Berechnung der geschätzten Größe des Memory-Effekts besteht darin, daß diese eine Dimension des transformierten Zustandsraums bereit stellt, der durch Linearkombinationen des ursprünglichen Aus wertungsvektors z aufgespannt wird.

Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bestimmung der strukturellen Dimensionalität MES besteht dabei darin, daß die Größe des Auswertungsvektors z während der Durchfüh rung der erfindungsgemäßen Verfahrens unverändert bleibt. Die Kovarianzmatrix wird nämlich von einem Maximalwert der struk turellen Dimensionalität des identifizierten Systems aus ge bildet. Durch das Arbeiten mit Vektoren und Matrizen mit fest voreingestellten Größen ergibt sich der Vorteil, daß auch fest verdrahtete Schaltungen zur Bestimmung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik eingesetzt werden können. Dadurch lassen sich höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten er zielen als mit programmierbaren Schaltungen.

Gemäß der Erfindung ist weiterhin vorgesehen, daß zwischen jeweils zwei der aus dem Abtastfenster ausgewählten n Ab tastwerte die selbe Anzahl von nicht ausgewählten Abtastwer ten gelegen ist. Dadurch wird eine besonders genaue Bestim mung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik des gemessenen Systems ermöglicht.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ist vor dem Ausgeben ei ner Warnmeldung im Zuge einer Überwachung des Systems auch das Durchführen einer Anzahl von Iterationsschritten zum Vor bestimmen der Parameter N, n, ε und/oder β unter Zugrunde legung einer bekannten Vielzahl von Abtastwerten vorgesehen. Dabei sind die bekannten Abtastwerte während des Auftretens einer anders wahrnehmbaren Änderung der strukturellen Dimen sionalität der Systemdynamik des Systems aufgenommen worden.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann bei der Vorhersage und/oder Erkennung eines Zeitpunkts verwendet werden, bei dem sich Eigenschaften eines Systems ändern. Dabei ist es insbe sondere bei der Auswertung von Gehirnströmen oder Nerven strömen bei einem Lebewesen einsetzbar, indem wenigstens eine elektrische Aktivität im Bereich von Nervenzellen des Lebe wesens und insbesondere im Bereich dessen Kopfes bzw. Gehirns als Ausgangssignal des Systems "Lebewesen" abgetastet wird.

Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren kann dann beispielsweise ein Zeitpunkt, an dem möglicherweise ein epileptischer Anfall eintreten könnte, vorhergesagt werden. Es hat sich nämlich, gezeigt, daß bei Menschen, die unter epileptischen Anfällen leiden, zirka 20 Sekunden vor dem Eintreten eines epilepti schen Anfalls eine signifikante Erhöhung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik auftreten können, die aus einem Abtastfenster gewonnen wird, das aktuelle Abtastwerte aus Gehirnströmen des Menschen enthält.

Zur Auswertung von Gehirnströmen gerade bei menschlichen Pa tienten bietet es sich an, zum Vorbestimmen der Parameter N, n, ε und/oder β unter Zugrundelegung einer bekannten Vielzahl von Abtastwerten ein EEG zu verwenden, das während des Auf tretens eines epileptischen Anfalls aufgenommen wurde. Somit kann mit dem erfindungsgemäßen Verfahren auch ein Zwischener gebnis bereitgestellt werden, das es einer Person mit medizi nischen Fachkenntnissen und Fähigkeiten erlaubt, weitere Schlüsse über etwaige zu treffende Maßnahmen an dem betroffe nen Menschen zu ziehen. Unter Zuhilfenahme weiterer medizini scher Erkenntnisse kann das Ergebnis des erfindungsgemäßen Verfahrens sogar zur Erkennung von epileptischen Anfällen verwendet werden.

Die Erfindung umfaßt auch eine Vorrichtung, die eine Ausgabe einrichtung zur Ausgabe einer Warnmeldung aufweist, die sich beim Überschreiten eines bestimmten Dimensionalitäts- Schwellenwert β betätigten läßt. Ferner ist eine Verarbei tungseinrichtung vorgesehen, mit der ein Verfahren zur Erken nung einer Änderung der strukturellen Dimensionalität des Sy stems anhand eines Ausgangssignals des Systems durchführbar ist. Die Verarbeitungseinrichtung ist dabei so mit der Ausga beeinrichtung verbunden, daß bei einer signifikanten Verände rung der strukturellen Dimensionalität des Systems eine Warn meldung über die Ausgabeeinrichtung ausgebbar ist. Zur Erken nung einer Änderung der strukturellen Dimensionalität des Sy stems kann dabei das vorliegend beschriebene Verfahren vorge sehen sein.

Die Erfindung ist in der Zeichnung anhand von zwei Ausfüh rungsbeispielen erläutert.

Fig. 1 zeigt ein Spannungs-Zeit-Diagramm einer gemessenen Elektrodenspannung einer EEG-Messung an einem Epi leptiker vor und während eines epileptischen An falls,

Fig. 2 zeigt den Verlauf der strukturellen Dimensionalität des Ausgangssignals aus Fig. 1,

Fig. 3 zeigt ein weiteres Spannungs-Zeit-Diagramm, das auf einer konkreten Messung während eines epileptischen Anfalls beruht,

Fig. 4 zeigt einen Verlauf der strukturellen Dimensionali tät eines Abschnitts des Signals aus Fig. 3 und

Fig. 5 zeigt ein Blockschaltbild einer erfindungsgemäßen Auswertevorrichtung zur Auswertung von Gehirnströmen eines Lebewesens.

Fig. 1 und Fig. 2 geben grundsätzlich wieder, welche Infor mationen sich mit dem erfindungsgemäßen Verfahren gewinnen lassen.

Fig. 1 stellt ein Spannungs-Zeit-Diagramm des Verlaufs einer gemessenen Ausgangsgröße dar, die während der Aufnahme eines EEGs an einem Epileptiker vor und während des Auftretens ei nes epileptischen Anfalls gemessen wurde. Dabei stellt die Ausgangsgröße in Fig. 1 eine Elektrodenspannung 1 dar. Mit einer Strichlinie 2 ist der Zeitpunkt markiert, an dem nach außen hin für einen Beobachter deutlich sichtbar ein epilep tischer Anfall auftritt.

Wie man in Fig. 1 besonders deutlich sieht, sind ein erstes Datenfenster 3 sowie ein zweites Datenfenster 4 eingezeich net, innerhalb dessen jeweils N Abtastwerte von der Elektro denspannung 1 abgenommen werden. Das erste Datenfenster 3 und das zweite Datenfenster 4 stehen stellvertretend für eine An zahl von Datenfenster, die in einem Abstand ΔT aufgenommen worden sind und die den Meßabstand zwischen zwei Messungen bestimmen. Dem Endzeitpunkt eines jeden Datenfensters ist ei ne bestimmte strukturelle Dimensionalität MES zugeordnet, die aus den Abtastwerten des jeweiligen Datenfensters gewonnen worden ist. Dies wird durch einen ersten MES-Pfeil 5 und durch einen zweiten MES-Pfeil 6 verdeutlicht, die jeweils vom Ende des ersten Datenfensters 3 bzw. des zweiten Datenfen sters 4 zu der darunterliegenden Grafik in Fig. 2 führen.

Fig. 2 stellt den Verlauf der strukturellen Dimensionalität MES der Elektrodenspannung 1 aus Fig. 1 über der Zeit dar. Wie man in Fig. 2 deutlich sieht, nimmt MES um den Bereich der Strichlinie 2 herum, die den Beginn eines epileptischen Anfalls darstellt, über einen Schwellenwert β hinaus zu, und zwar noch bevor der eigentliche Beginn des epileptischen An falls von außen wahrnehmbar ist. Gemäß der Erfindung wird der Meßabstand ΔT insbesondere so gewählt, daß bei der Vorhersa ge des Beginns eines epileptischen Anfalls nach der weiteren Untersuchung und Diagnose durch medizinisches Fachpersonal noch notwendige Maßnahmen getroffen werden können.

Fig. 3 und Fig. 4 veranschaulichen die konkrete Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahren an echten Meßdaten eines Epi leptikers.

In Fig. 3 stellt eine Elektrodenspannung 10 die Ausgangsgrö ße aus einem EEG dar, das an einem Epileptiker während eines epileptischen Anfalls aufgezeichnet wurde. Dabei ist die Elektrodenspannung 10 bereits in einzelne Abtastwerte umge setzt, deren jeweilige Ordnungsziffer auf der T-Achse aufge tragen ist. Die Größe der Elektrodenspannung 10 ist auf der EEG-Achse in Volt aufgetragen. Die Elektrodenspannung 10 wur de mit einer Abtastfrequenz von 200 Hz abgetastet, so daß pro 5 Sekunden Meßdauer 1000 Abtastwerte zur Auswertung bereit stehen.

Ausgehend von der Elektrodenspannung 10 aus Fig. 3 werden mit dem erfindungsgemäßen Verfahren fortlaufend Abtastfen sters ausgewählt, die jeweils 1000 Abtastwerte aufweisen. N ist im vorliegenden Fall also gleich 1000. Mit dem erfin dungsgemäßen Verfahren werden fortlaufend Abtastfensters aus gewählt, und zwar mit einem Abstand ΔT von 1 Sekunde.

Ausgehend von jedem Abtastfenster wird gemäß dem erfindungs gemäßen Verfahren durch Bilden eines Auswertungsvektors, durch anschließendes Bilden der Kovarianzmatrix unter Zugrunde legung des Auswertungsvektors und durch Berechnen der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik ein Wert MES errechnet, der in Fig. 4 angegeben ist. Dabei sind die im Abstand von jeweils einer Sekunde entsprechend dem Abstand ΔT der Abtastfensters errechneten Werte MES jeweils mit Qua draten eingezeichnet, die durch Linien miteinander verbunden sind. Zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens in dem dargestellten konkreten Anwendungsfall wurden von den 1000 Abtastwerten in je einem Abtastfenster genau 100 äquidi stante Abtastwerte in einen Auswertungsvektor gruppiert. Sin guläre Werte aus der Singulärwert-Zerlegung der Kovarianzma trix COV, die einen Singulärwert-Schwellenwert ε von 0,02 überschreiten, werden dabei als Summand bei der Bestimmung der strukturellen Dimensionalität MES gewertet.

Fig. 4 zeigt den Verlauf der strukturellen Dimensionalität MES für die Abtastwerte zwischen der fortlaufenden Nummer 2,35 × 10⁵ bis 2,45 × 10⁵ dargestellt, also über einen Zeit raum von über insgesamt 50 Sekunden.

Zum Zeitpunkt 2,40 × 10⁵ beginnt der epileptische Anfall sichtbar nach außen hin. Bis kurz vor diesem Zeitpunkt bleibt die Anzahl derjenigen Singulären Werte s, die den vorbestimm ten Singularwert ε von 0,02 überschreiten, immer unter 10. Beim Überschreiten des Dimensionalitäts-Schwellenwerts β von 10 ca. bei 2,36 × 10⁵ könnte sich ein bevorstehender epilep tische Anfall ankündigen, was nach weiteren Untersuchungen und nach einer Diagnose durch medizinisches Fachpersonal be stätigt werden kann. Kurze Zeit darauf treten sichtbare Ver änderungen im EEG auf, wie sie auch bei einem epileptischen Anfall auftreten können. Es verbleibt somit noch genügend Zeit, notwendige Maßnahmen für das Überstehen eines epilepti schen Anfalls einzuleiten, falls dieser durch medizinisches Fachpersonal aufgrund weiterer Erkenntnisse vorhergesagt wur de.

Durch Durchführen von Versuchen mit bekannten Messungen eines individuellen Epileptikers kann die Genauigkeit einer solchen Vorhersage unter Zuhilfenahme der Erfindung verbessert wer den. So kann beispielsweise die notwendige Anzahl der Ab tastwerte in einem Datenfenster verringert werden. Weiterhin können die Anzahl der ausgewählten Werte für den Auswertungs vektor z verringert werden. Schließlich ist es denkbar, daß für individuelle Patienten individuelle Singulärwert- Schwellenwerte ε bzw. Dimensionalitäts-Schwellenwerts β exi stieren, die durch Vorversuche ermittelt werden können. Da durch kann das erfindungsgemäße Verfahren genauer in Einklang mit weiteren Erkenntnissen gebracht werden, die medizinisches Fachpersonal gewinnen wird, um einen epileptischen Anfall zu diagnostizieren.

Fig. 5 zeigt ein Blockschaltbild einer erfindungsgemäßen Auswertevorrichtung 20 zur Auswertung von Gehirnströmen eines Lebewesens. Die Auswertevorrichtung weist eine Aufnahmeein richtung 21 zur Abtastung eines an einer Eingangsleitung 22 anliegenden, hier nicht dargestellten elektrischen Ausgangs signals eines Systems in eine Vielzahl von Abtastwerten auf. Weiterhin ist eine Verarbeitungseinrichtung 23 vorgesehen, die so ausgebildet ist, daß ein Verfahren zur Erkennung einer Änderung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik des Systems anhand des Ausgangssignals durchführbar ist, wo bei die Verarbeitungseinrichtung 23 ferner so mit einer aku stischen Ausgabeeinrichtung 24 verbunden ist, daß bei wenig stens einer Veränderung der strukturellen Dimensionalität MES ein deutlich hörbares Warnsignal über die Ausgabeeinrichtung 24 ausgebbar ist.

Claims

1. Verfahren zur Verarbeitung wenigstens eines Ausgangs signals eines dynamischen Systems, wobei das Verfahren die folgenden, in einer Vielzahl von wiederkehrenden Durchläufen schleifenartig hintereinander ausgeführten Schritte a, b und c aufweist:

a) Auswählen eines Abtastfensters mit N hintereinander gelegenen Abtastwerten aus der Vielzahl von Abtastwer ten des Ausgangssignals,
b) Anordnen einer vorgegebenen Anzahl n von hintereinan der gelegenen Abtastwerten der N Abtastwerte des Ab tastfensters in einen Auswertungsvektor z,
c) Ausführen eines Verfahrens zur Bestimmung der struktu rellen Dimensionalität MES der Systemdynamik aus dem Auswertungsvektor z,

wobei ferner bei jedem Durchlauf das Abtastfenster um ei ne Anzahl von Abtastwerte zeitlich versetzt ausgewählt und bei wenigstens einer Veränderung der strukturellen Dimensionalität der Systemdynamik, die einen vorgegebenen Dimensionalitäts-Schwellenwert β überschreitet, eine vor gegebene Aktion ausgeführt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren zur Bestimmung der strukturellen Dimensio nalität MES der Systemdynamik die folgenden Schritte d bis f aufweist:

a) Erzeugen einer Kovarianzmatrix COV aus dem Auswer tungsvektor z,
b) Berechnen der n Singulären Werte s der Kovarianzmatrix COV mit einem Singulärwert-Zerlegungsverfahren,
c) Berechnen der strukturellen Dimensionalität als Anzahl derjenigen Singulären Werte s, die einen vorbestimmten Singulärwert-Schwellenwert ε überschreiten.

3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß daß zwischen jeweils zwei der aus dem Abtastfenster aus gewählten n Abtastwerten die selbe Anzahl von nicht aus gewählten Abtastwerten gelegen sind.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß vor dem Ausgeben einer Warnmeldung das Durchführen einer Anzahl von Iterationsschritten zum Vorbestimmen der Ver fahrens-Parameter (N, n, ε, β) unter Zugrundelegung einer bekannten Vielzahl von Abtastwerten ausgeführt wird, wo bei die Abtastwerte während des Auftretens einer anders wahrnehmbaren Änderung der strukturellen Dimensionalität (MES) der Systemdynamik des Systems aufgenommen worden sind.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Ausgangssignal wenigstens eine elektrische Aktivität (10) im Bereich von Nervenzellen des Lebewesens, insbe sondere im Bereich dessen Gehirns abgetastet wird.

6. Verfahren nach Anspruch 4 und Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß das Durchführen einer Anzahl von Iterationsschritten zum Vorbestimmen der Verfahrens-Parameter (N, n, ε, β) unter Zugrundelegung mit der bekannten Vielzahl von Abtastwer ten ausgeführt wird, wobei die Abtastwerte vor, während und/oder nach dem Auftreten eines epileptischen Anfalls aufgenommen worden sind.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß das Ausgeben einer Warnmeldung bei der Vorhersage eines epileptischen Anfalls bei einem Lebewesen verwendet wird.

8. Verfahren nach Anspruch 6 oder Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß das Ausgeben einer Warnmeldung bei der Erkennung eines epileptischen Anfalls verwendet wird.

9. Vorrichtung, die die folgenden Merkmale aufweist:
eine Aufnahmeeinrichtung (21) zur Abtastung wenigstens eines elektrischen Ausgangssignals eines Systems in eine Vielzahl von Abtastwerten,
eine Ausgabeeinrichtung (24) zur Ausgabe einer Warnmel dung,
eine Verarbeitungseinrichtung (23), die so ausgebildet ist, daß ein Verfahren zur Erkennung einer Änderung der strukturellen Dimensionalität (MES) der Systemdynamik des Systems anhand des Ausgangssignals durchführbar ist, wo bei die Verarbeitungseinrichtung (23) ferner so mit der Ausgabeeinrichtung verbunden ist, daß bei wenigstens ei ner Veränderung der strukturellen Dimensionalität (MES) eine Warnmeldung über die Ausgabeeinrichtung (24) ausgeb bar ist.

10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß die Aufnahmeeinrichtung (21) so ausgebildet ist, daß we nigstens eine elektrische Aktivität im Bereich von Ner venzellen eines Lebewesens, insbesondere im Bereich des sen Gehirns abtastbar ist.