Prof. Dr. Denis Jordan

• Seit 2017: Professor für Angewandte Mathematik und Statistik am Institut Geomatik der FHNW
• 2010-2017: Forschungsgruppenleiter am Universitätsklinikum der Technischen Universität München (TUM), Habilitation (Priv. Doz.) zum Thema „Analysemethodik zur Identifizierung neuronaler Korrelate von Anästhetika induzierter Bewusstlosigkeit im EEG und in der fMRT“ 
• 2004-2010: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TUM, Dissertation zum Thema „Signalanalysemethoden für das EEG-Narkosemonitoring“
• 1997-2007: Gymnasiallehrer für Mathematik, Physik und Informatik am Gymnasium Burgdorf, Höheres Lehramt an der Universität Bern
• 2000-2001: Dozent für Mathematik an der FH Burgdorf
• 1992-1998: Studium der Mathematik und Assistenzstelle an der Universität Bern
• 1989-1992: Studium der Elektrotechnik an der Ingenieurschule Burgdorf, Diplomarbeit und Softwareentwicklung für die Simulation photovoltaischer Anlagen bei der Elektrowatt AG
• 1983-1989: Berufslehre als Elektronikmechaniker und Elektroniker bei der Ascom Hasler AG

• Datengetriebene Methoden in der Fernerkundung (FHNW): Automatisierte Detektion, Klassifikation und Segmentierung von Bodenmerkmalen basierend auf KI (Deep Neural Networks und weitere maschinelle Lernverfahren) und mit Hilfe multimodaler Fernerkundungsdaten (Satelliten- und Luftbilder, und weitere)
• Mathematische Methoden der Signalanalyse in den Neurowissenschaften (TUM):
  Räumlich-zeitliche Datenfusion multivariater und -modaler Biosignale (EEG, fMRT, PET, Herz-Kreislauf) zur Beschreibung neuronaler Korrelate des beeinträchtigten Bewusstseins (Narkose, Koma, Schlaf) und zur Überwachung der Narkose
• Statistische Datenanalyse und Modellierung: Validierung von Klassifikatoren (TUM, FHNW), Optimierung industrieller Prozesse (FHNW)
• Topologie planarer Graphen (Universität Bern)

PUBLIKATIONEN vollständig

Research Gate und National Library of Medicine (PubMed)

PUBLIKATIONEN ausgewählt

• Meyer A, Milani G, Lack N, Schönholzer M, Jordan D*: A Machine Learning Multimodal Approach for the Swiss Land Use and Land Cover Statistics. In review
• Luppi AI, Golkowski D, Ranft A, Ilg R, Jordan D, Bzdok D, Owen AM, Naci L, Stamatakis EA, Amico E, Misic B: General anaesthesia decreases the uniqueness of brain functional connectivity across individuals and species. Nature Human Behaviour 2025; https://doi.org/10.1038/s41562-025-02121-9
• Luppi AI, Uhrig L, Tasserie J, Shafiei G, Muta K, Hata J, Okano H, Golkowski D, Ranft A, Ilg R, Jordan D, Gini S, Liu ZQ, Yee Y, Signorelli CM, Cofre R, Destexhe A, Menon DK, Stamatakis EA, Connor CW, Gozzi A, Fulcher BD, Jarraya B, Misic B: Comprehensive profiling of anaesthetised brain dynamics across phylogeny. Preprint, bioRxiv 2025.03.22.644729; doi: https://doi.org/10.1101/2025.03.22.644729
• Salvini D*, Jordan D*: Waveletanalyse für das Geomonitoring. Internationaler Ingenieurvermessungskurs ETH Zürich 2023; 23: 57-67, ISBN 978-3-87907-734-2
• Luppi AI, Hansen JY, Adapa R, Carhart-Harris RL, Roseman L, Golkowski D, Ranft A, Ilg R, Jordan D, Peattie ARD, Manktelow AE, de Araújo DB, Sensi SL, Owen AM, Naci L, Menon DK, Misic B, Stamatakis E: Mapping Pharmacologically-induced Functional Reorganisation onto the Brain's Neurotransmitter Landscape. Science Advances 2023; 9(24): DOI 10.1126/sciadv.adf8332
• Meyer A, Jordan D: Silage Bale Detection for the «Cultivable Area» Update of the Cantonal Agricultural Office, Thurgau. Conference Proceedings of The Upper-Rhine Artificial Intelligence Symposium 2022: 66-73; ISBN 978-3-00-073637-7
• Kim M, Kim H, Huang Z, Mashour GA, Jordan D, Ilg R, Lee U: Criticality Creates a Functional Platform for Network Transitions Between Internal and External Processing Modes in the Human Brain. Frontiers in Systems Neuroscience 2021; doi 10.3389/fnsys.2021.657809
• Golkowski D, Willnecker R, Rösler J, Ranft A, Schneider G, Jordan D*, Ilg R*: Dynamic Patterns of Global Brain Communication Differentiate Conscious From Unconscious Patients After Severe Brain Injury. Frontiers in Systems Neuroscience 2021; doi: 10.3389/fnsys.2021.625919
• Luppi AI, Golkowski D, Ranft A, Ilg R, Jordan D, Menon DK, Stamatakis EA: Brain network integration dynamics are associated with loss and recovery of consciousness induced by sevoflurane. Human Brain Mapping. 2021; 42(9): 2802-22, doi: 10.1002/hbm.25405
• Tacke M, Kochs EF, Mueller M, Kramer S, Jordan D*, Schneider G*: Machine learning for a combined electroencephalographic anesthesia index to detect awareness under anesthesia. PLoS ONE 2020: 15(8): e0238249
• Berger S, Kravtsiv A, Schneider G, Jordan D: Teaching Ordinal Patterns to a Computer: Efficient Encoding Algorithms Based on the Lehmer Code. Entropy 2019; 21(10)
• Jordan D, Lack N, Hochuli S, Meyer AF, Schär M: Automatisierte Klassifizierung der Landnutzung: Deep Learning basierter Ansatz für die Arealstatistik der Schweiz. Geomatik Schweiz 2019; 9: 260-4
• Lange N, Schleifer S, Berndt M, Jörger A, Wagner A, Krieg S, Jordan D, Bretschneider M, Ryang Y, Meyer B, Gempt J: Permutation entropy in intraoperative ECoG of brain tumour patients in awake tumour surgery - a robust parameter to separate consciousness from unconsciousness. Scientific reports 2019; 9(1): 16482
• Hollenstein D, Hess M, Jordan D, Bleisch S: Investigating Roundabout Properties and Bicycle Accident Occurrence at Swiss Roundabouts: A Logistic Regression Approach. ISPRS International Journal of GeoInformation 2019; 8(2): 95
• Golkowski D, Larroque S, Vanhaudenhuyse A, Plenevaux A, Boly M, Di Perri C, Ranft A, Schneider G, Laureys S, Jordan D*, Bonhomme V*, Ilg R*: Changes in Whole Brain Dynamics and Connectivity Patterns during Sevoflurane- and Propofol-induced Unconsciousness Identified by Functional Magnetic Resonance Imaging. Anesthesiology 2019; 130(6): 898-911
• Lee H, Golkowski D, Jordan D, Berger S, Ilg R, Lee J, Mashour G, Lee U, Avidan M, Blain-Moraes S, Golmirzaie G, Hardie R, Hogg R, Janke E, Kelz M, Maier K, Maybrier H, McKinstry-Wu A, Muench M, Ochroch A, Palanca B, Picton P, Schwarz E, Tarnal V, Vanini G, Vlisides P: Relationship of critical dynamics, functional connectivity, and states of consciousness in large-scale human brain network. NeuroImage 2019; 188 228-38
• Wohlschläger A, Karne H, Jordan D, Lowe MJ, Jones SE, Anand A: Spectral dynamics of resting state fMRI within the ventral tegmental area and dorsal raphe nuclei in medication-free major depressive disorder in young adults. Frontiers in Psychiatry 2018; 9
• Golkowski D, Merz K, Mlynarcik C, Kiel T, Schorr B, Lopez-Rolon A, Lukas M, Jordan D*, Bender A*, Ilg R*: Simultaneous EEG–PET–fMRI measurements in disorders of consciousness: an exploratory study on diagnosis and prognosis. Journal of Neurology 2017 264(9): 1986–95
• Berger S, Schneider G, Kochs E, Jordan D: Permutation entropy: Too complex a measure for EEG time series? Entropy 2017; 19(12)
• Golkowski D, Ranft A, Kiel T, Riedl V, Kohl P, Rohrer G, Pientka J, Berger S, Preibisch C, Zimmer C, Mashour GA, Schneider G, Kochs EF, Ilg R*, Jordan D*. Coherence of BOLD signal and electrical activity in the human brain during deep sevoflurane anesthesia. Brain and Behavior 2017; 7(7)
• Ranft A, Golkowski D, Kiel T, Riedl V, Kohl P, Rohrer G, Pientka J, Berger S, Thul A, Maurer M, Preibisch C, Zimmer C, Mashour GA, Kochs EF, Jordan D*, Ilg R*. Neural Correlates of Sevoflurane-induced Unconsciousness Identified by Simultaneous Functional Magnetic Resonance Imaging and Electroencephalography. Anesthesiology 2016; 125(5): 861-72
• Thul A, Lechinger J, Donis J, Michitsch G, Pichler G, Kochs EF, Jordan D*, Ilg R*, Schabus M*. EEG entropy measures indicate decrease of cortical information processing in Disorders of Consciousness. Clin Neurophys 2016; 127(2): 1419–27
• Kramer C*, Jordan D*, Kretschmer A, Lehmeyer V, Kellermann K, Schaller SJ, Blobner M, Kochs EF, Fink H. Electromyographic permutation entropy quantifies diaphragmatic denervation and reinnervation. PLoS ONE 2014; 9(12): e115754
• Schneider G*, Jordan D*, Schwarz G, Bischoff P, Kalkman CJ, Kuppe H, Rundshagen I, Omerovic A, Kreuzer M, Stockmanns G, Kochs EF. Monitoring Depth of Anesthesia Utilizing a Combination of Electroencephalographic and Standard Measures. Anesthesiology 2014; 120: 819-28
• Untergehrer G*, Jordan D*, Kochs EF, Ilg R, Schneider G. Fronto-Parietal Connectivity Is a Non-Static Phenomenon with Characteristic Changes during Unconsciousness. PLoS One 2014; 9(1): e87498
• Jordan D, Ilg R, Schneider G, Stockmanns G, Kochs EF. EEG Measures Indicating Anaesthesia Induced Changes of Cortical Information Processing. Biomed Tech 2013; 58: 7
• Jordan D*, Ilg R*, Riedl V, Schorer A, Grimberg S, Neufang S, Omerovic A, Berger S, Untergehrer G, Preibisch C, Schulz E, Schuster T, Schröter M, Spoormaker V, Zimmer C, Hemmer B, Wohlschläger A, Kochs EF, Schneider G. Simultaneous Electroencephalographic and Functional Magnetic Resonance Imaging Indicate Impaired Cortical Top-Down Processing in Association with Anesthetic-induced Unconsciousness. Anesthesiology 2013; 119(5): 1031–42
• Schröter MS, Spoormaker VI, Schorer A, Wohlschläger A, Czisch M, Kochs EF, Zimmer C, Hemmer B, Schneider G, Jordan D*, Ilg R*. Spatiotemporal reconfiguration of large-scale brain functional networks during propofol-induced loss of consciousness. J Neurosci 2012; 32(37): 12832-40
• Jordan D, Steiner M, Kochs EF, Schneider G. A Program for Computing the Prediction Probability and the Related Receiver Operating Characteristic Graph. Anesth Analg 2010; 111(6): 1416-21
• Jordan D, Stockmanns G, Kochs EF, Schneider G. Is Detection of Different Anesthetic Levels Related to Nonlinearity of the Electroencephalogram? IFMBE Proceedings 2009; 22: 335-339
• Jordan D, Stockmanns G, Kochs EF, Pilge S, Schneider G. Electroencephalographic Order Pattern Analysis for the Separation of Consciousness and Unconsciousness. An Analysis of Approximate Entropy, Permutation Entropy, Recurrence Rate, and Phase Coupling of Order Recurrence Plots. Anesthesiology 2008; 109: 1014-22
• Jordan D, Stockmanns G, Kochs EF, Schneider G. Median frequency revisited: an approach to improve a classic spectral electroencephalographic parameter for the separation of consciousness from unconsciousness. Anesthesiology 2007; 107(3): 397-405
• Jordan D*, Steiner M*. Compact surfaces as configuration spaces of mechanical linkages. Israel Journal of Mathematics. 2001; 122: 175-187
• Jordan D*, Steiner M*. Ist das Öffnen eines Notenständers trivial? Elemente der Mathematik 2000; 55: 163-172
• Jordan D*, Steiner M*. Every Compact, Real Algebraic Variety is Metrically Equivalent to a Disjoint Part of the Configuration Space of a Mechanical Linkage. Discrete and Computational Geometry. 1999; 22:297-315

*: äquivalenter Beitrag der Erst- oder Letztautorenschaft (Senior Author)

BÜCHER

Jordan D. Signalanalysemethoden für das EEG-Narkosemonitoring. VDI Verlag 2010, ISBN: 978-3-18-328017-9

VORTRÄGE ausgewählt

• Waveletanalyse für das Geomonitoring (2023, ETH Zürich)
• Machine Learning in der Geomatik - Anwendungspotenzial und Herausforderungen (GEOSummit 2018, Bern)
• Neural information processes in EEG during anaesthesia and coma (BMT 2016, Basel)
• Propofol-induced changes on the systemic level of the brain (MAC 2015, Bonn)
• A multimodal indicator combining EEG and standard monitoring parameters provides reliable detection of depth of anaesthesia with different anaesthetic drugs (maa9 2015, Tokyo)
• Correlation between information processing in electroencephalogram and auditory evoked potentials reveals changes of auditory pathways during anesthesia (ASA 2013, San Francisco)
• Electroencephalographic symbolic transfer entropy indicates changes in cortical information flow during propofol sedation and unconsciousness (SNACC 2011, Chicago)
• Multivariate EEG analysis of entropies and spectrum indicates separation of consciousness and unconsciousness in different cortical areas (MAC 2010, Toronto)

• Künstliche Intelligenz für die Arealstatistik

• Gesellschaft für Mathematik an Schweizer Fachhochschulen
• Swiss Statistical Society
• Swiss Commission on Remote Sensing der SCNAT

• Preis für klinische Studien am Hauptstadtkongress der Deutschen Gesellschaft für Anästhesie und Intensivmedizin, Berlin, 2014
  Indikator zur Quantifizierung der "Narkosetiefe" mittels multimodaler Integration der Standardüberwachung und der elektrischen Aktivität des Gehirns
• 1. Preis für klinische Studien am Hauptstadtkongress der Deutschen Gesellschaft für Anästhesie und Intensivmedizin, Berlin, 2011
  Symbolische Transferentropie als elektrophysiologisches Korrelat des kortikalen Informationsflusses während Propofol-induzierter Bewusstlosigkeit
• Award at the Annual Meeting of the Society of Neuroscience in Anesthesiology and Critical Care, Chicago, 2011
  Electroencephalographic Symbolic Transfer Entropy indicates Changes in Cortical Information Flow during Propofol Sedation and Unconsciousness

• US 9474452 (B2): Method and system for quantifying anaesthesia or a state of vigilance
• EP 2704629 (B1): Method for consciousness and pain monitoring, module for analyzing EEG signals, and EEG anesthesia monitor