Το ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (ΗΕΓ) είναι το εργαλείο με το οποίο γίνεται η καταγραφή των δυναμικών του ανθρώπινου εγκεφάλου και χρησιμοποιείται για τη διάγνωση της επιληψίας και τη μελέτη της άνοιας. Τα τελευταία χρόνια πλήθος ερευνητικών ομάδων έχει στραφεί στη μελέτη των ΗΕΓ χαρακτηριστικών και στην ανάπτυξη αυτοματοποιημένων μεθοδολογιών, για την υποστήριξη του κλινικού έργου των νευρολόγων στη μελέτη των νευρολογικών παθήσεων. Αντικείμενο της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη καινοτόμων μεθοδολογιών ανάλυσης του ΗΕΓ για την αποσαφήνιση της επιληψίας και της Νόσου Αλτσχάιμερ (Alzheimer’s Disease – AD), που πλήττουν μεγάλο μέρος του παγκόσμιου πληθυσμού. Στα πλαίσια αυτά, αρχικά γίνεται συστηματική μελέτη των τεχνικών επεξεργασίας σήματος που εφαρμόζονται στην ανίχνευση των επιληπτικών κρίσεων και στη μελέτη της AD, τόσο για την ανίχνευση της ασθένειας όσο και για τη μελέτη της συσχέτισης της γνωσιακής έκπτωσης με ποσοτικά ΗΕΓ χαρακτηριστικά. H συστηματική ανασκόπηση της βιβλιογραφίας γίνεται σύμφωνα με το πρότυπο της έγκριτης τεχνικής PRISMA για τη συλλογή, την αξιολόγηση και τη μελέτη των ερευνητικών εργασιών. Συγκεκριμένα, για τη μελέτη της AD, αναπτύσσονται και παρουσιάζονται δύο μεθοδολογίες οι οποίες εφαρμόζονται σε πρωτότυπες κλινικές καταγραφές, που συλλέχθηκαν από 24 άτομα σε ήπιο και μέτριο στάδιο της νόσου. Στη μεθοδολογία ταξινόμησης μελετάται ένα νέο σύνολο ΗΕΓ χαρακτηριστικών γραμμικών και μη γραμμικών χαρακτηριστικών που εκπαιδεύει ένα μοντέλο ταξινόμησης Τυχαίων Δασών και εμφανίζει συγκρίσιμα αποτελέσματα ταξινόμησης με εμφανή υπεροχή σε συγκεκριμένα προβλήματα συγκριτικά με άλλες προτεινόμενες εργασίες της βιβλιογραφίας. Παράλληλα, παρουσιάζεται μια μεθοδολογία Πολλαπλής Γραμμικής Παλινδρόμησης με στόχο τη συσχέτιση ενός γνωσιακού δείκτη που εκτιμά τη σοβαρότητας τη AD με ποσοτικά ΗΕΓ χαρακτηριστικά. Για τη μελέτη της επιληψίας, αναπτύσσεται μια καινοτόμος, εύρωστη μεθοδολογία για τον αυτόματο εντοπισμό των επιληπτικών κρίσεων, η οποία εφαρμόζεται σε δύο βάσεις ΗΕΓ καταγραφών που είναι ανοιχτά προσβάσιμες. Η μεθοδολογία εξάγει συχνοτικά και μη συχνοτικά ΗΕΓ χαρακτηριστικά για την εκπαίδευση ενός μοντέλου ταξινόμησης Τυχαίων Δασών. Αποτελέσματα της μεθοδολογίας εμφανίζουν καλύτερα ποσοστά ταξινόμησης συγκριτικά με προηγούμενες πειραματικές μελέτες που έχουν εφαρμοστεί στις δύο υπάρχουσες βάσεις επιληπτικών ΗΕΓ δεδομένων.