AT502014A4 - Verfahren zur umwandlung von durch ein eeg gemessenen hirnströme in eine mehrdimensionale abbildung - Google Patents

Description

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Arzt für Allgemein edizin f
1100 Wien, Franzosenweg 27 210-613 Tel. 688 36 16 Fax 4
Verfahren zur Umwandlung von durch ein EEG gemesseneftelektrischen Hirnströme in eine mehrdimensionale Abbildung
Technisches Gebiet
Medizintechnik. Messung elektrischer Hirnströme mit einem EEG-Gerät (EEG = Elektroencephalografie) imd die Transformation dieser Messungen mit einem eigenen Verfahren in eine mehrdimensionale Abbildung.
Bisheriger Stand der Technik
.J- onventionelles" EEG:
Erfassung von Potentialschwankungen im Bereich der Hirnrinde mit Elektroden von der Kopfhaut in Wellenform. Üblicherweise werden Bandbreiten von 0,5 - 3,5 Hz, 4 -7 Hz, 8 - 13 Hz und 13 - 30 Hz erfasst.
Quantitative Analysen. Analyse mit Datenkompression.

   Analysen durch bildhafte Darstellungen.
Analysen mit cCT
Diese EEG-Formen werden nur aufgezählt, da ihnen allen die Technik eines konventionellen EEGs zugrunde liegt (s. Homma, E., Leitfaden für die EEG-Praxis, S 278 - 284, 2002: Urban & Fischer, München Jena).
Mapnetenzephalpsrafie (MEG)
Spezielle Aufnahmegeräte verwandeln die Änderungen von Magnetfeldern in Spannungsschwankungen, wobei man Kurven erhält, die dem EEG ähnlich sind.
Erfassung ereigniskorrelierter evozierter Potentiale:
Unter laufender Aufzeichnung mit einem konventionellem EEG wird ein Stimulus (Klickton oder Lichtreiz) meist mehrere hundert Male präsentiert. In einer Computeranalyse werden die dem sensorischen Reiz folgenden EEG-Abschnitte übereinandergelegt und gemittelt (averaging).

   Dadurch heben sich die reizunabhängigen Spontanauschläge auf, während das stets gleiche ereigniskorrelierte Potential bei zunehmender Zahl der Mittelungsprozesse immer deutlicher sichtbar wird. Das ereigniskorrelierte Potential hat eine charakteristische Form: Dauer: höchstens 0,5 Sekunden, Amplitude höchstens 10 mV, kurze Positivierung. Diese wird "Pl" genannt und ist im EEG durch eine Abweichung nach unten gekennzeichnet; darauf folgt eine Negativierung. Sie stellt sich durch eine Abweichung nach oben dar und wird Nl bzw. N100 genannt, da sie nach ungefähr 100 Millisekunden auftritt. Nach weiteren Ausschlägen erfolgt eine deutliche .
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Positivierung.

   Sie wird als P3 oder P300-Welle bezeichnet, weil sie nach etwa 300 Millisekunden auftritt.
Technische Aufgabe, die gelöst werden soll
Sämtlichen kognitiven Hirnleistungen wie Aufmerksamkeit, Wahrnehmung, Denken, Gedächtnis und den Affekten liegen elektrische Hirnaktivitäten zugrunde (s. Fig. 1). Die kleinste Einheit dieser elektrischen Aktivitäten ist die Nervenzelle (das Neuron). Die Neuronen sind zu einem neuronalen Netzwerk verbunden. Das neuronale Netzwerk besteht aus Teilnetzwerken.
Die technische Aufgabe, die sich daraus ergibt, ist, diese elektrischen Hirnaktivitäten möglichst detailliert zu erfassen, um elektrophysiologische Repräsentationen für die Hirnforschung und Diagnose, Therapie und Therapieverlaufskontrolle bei psychischen und neurologischen Krankheiten zu erhalten.
Die Erfassung der elektrischen Hirnaktivität in Kurvenform (s.

   Fig. 3 unten) kann diese Aktivitäten in ihrer Komplexität (s. Fig 1) nicht darstellen.
Die technische Lösung bietet das nachstehend beschriebene Vej1ahren(=-3DPEEG = MarkeAktenzeichen: AM 2845/2003, Register.Nr.; 212060): ,
Das Verfahren(3DPEEG) bewirkt, dass die von einem EEG gelieferte Datenmenge in einer anderen Form dargestellt wird. Anstelle eines Messstreifens mit einem Kurvenverlauf (s. Fig. 3 unten), zeigt es ein Bild, in dem auf der y- Achse (Fig 2/1 die Spannungen und auf der x- Achse (Fig 2/2) die Anstiegssteilheiten zweier jeweils aufeinanderfolgender Messungen abgebildet werden. Die Messweite werden also nicht horizontal fortgeschrieben, sondern übereinandergelegt. Die Häufungen gleichartiger Messungen werden durch Rasterung unterschiedlich farblich dargestellt.

   Dadurch ergibt sich eine Dichtestruktur entsprechend der Häufung gleichartiger Messungen.
Im rechten oberen Quadranten (Fig 1 - 3/3) werden die inhibitorischen Potentiale (IPSP) abgebildet. Er zeigt Messungen zwischen jeweils zwei Punkten (z. B. Fig 2/4) die ansteigen und zwar vom Mittelpunkt ausgehend (Fig 2/4) mit abnehmender Steilheit (Fig 2/5). Es sind die Potentiale, die die Erregbarkeit herabsetzen (- Erhöhung der Negativität in Richtung Ruhemembranpotential = Repolarisation) (Fig 2/6)
Im linken oberen Quadranten (Fig 1 - 3/7) werden die exzitatorischen Potentiale (EPSP) abgebildet. Er zeigt Messungen zwischen jeweils zwei Punkten (z. B. Fig 2/8) die abfallen; ebenfalls vom Mittelpunkt ausgehend (Fig 2/8) mit abnehmender Steilheit (Fig 2/9) Es sind die Potentiale, die die Erregbarkeit erhöhen (= Verminderung der Negativität in Richtung 0 mV Depolarisation) (Fig 2/10).

   WAS Mag. Dr. Ka
Arzt für Allgemeinmedizin P.yÄ[beta]rlp[beta]ut.c [beta] Medizin 1100 Wien, Franzosenweg 27 210-613 Tel. 688 36 16 Fax 4
Der mittlere steile Finger (Fig 1 - 3/11) zeigt ganz kurze Potentiale, die die De- und Repolarisationphasen der Aktionspotentiale kennzeichnen. Der äusserste Punkt des mittleren Fingers (Fig 2/12) kennzeichnet das Ruhemembranpotential; der Beginn des mittleren Ringes (Fig 1 - 3/13) das Schwellenpotential und der innerste Ring (Fig 1 - 3/14) Messungen um den Nullwert bei Zusammenbruch des Membranpotentials.
Messungen unterhalb des O-mV-Bereiches (Fig 2/15) (= positiver Bereich) zeigen Potentialschwankungen, die im Anschluss an die Depolarisationsphase der Aktionspotentiale als sog. "Overshoot" auftreten können.
Im Anschluss an die Repolarisationsphase der Aktionspotentiale kann es zu einer ,,Hvperpolarisation" (Fig 2/16) kommen.

   Dabei überschreiten die Potentialschwankungen das Ruhemembranpotential.
Genaue technische Beschreibung des Verfahrens
Die vom EEG-Gerät gemessenen Werte sind binär codiert und liegen mit einer Auflösung zwei
Byte pro Messwert vor. Ein Byte kann 2<8>also 256 Zustände annehmen. Bei 2 Byte pro Messwert wird also eine theoretischen Auflösung von 65536 Möglichkeiten pro Messwert erreicht.
Der dezimale Messwert aus den jeweils 2 Byte des EEG-Gerätes wird so berechnet:
Wert<>Hi * 256 + Lo wobei Hi und Lo das high-Byte und low-Byte des Messwertes sind.
Bei meinen Versuchen stellte sich heraus, dass die Hardware bei einer Sample-Frequenz von 512
Hz gerade noch glaubhafte Messwerte liefert. Mehr Messwerte pro Sekunde reduzieren wahrscheinlich die Genauigkeit der Einzelmessungen.
Für eine Messung von einer halben Stunde bedeutet das eine Menge von ca. 900.000 Messwerte pro Kanal.

   Wenn diese Datenmenge als Kurve auf einem Bildschirm dargestellt oder auf Papier ausgedruckt werden soll, ergibt das einen Streifen von ca. 1km. Die Sichtung der Daten nach der herkömmlichen Methode wäre also sehr zeitaufwendig.
Mit dem/3DPBEGfVerfahren soll die ganze Messung auf einem Blatt oder genauer in einem
Raster mit einer Auflösung von 100x100 dargestellt werden. Dies ist möglich, wenn die
Datenpunkte in ein Koordinatensystem eingetragen werden, bei der die Zeitachse fehlt. Das dabei entstehende Gebilde ermöglicht also zwar Rückschlüsse z.B. auf Kurvenformen, jedoch nicht auf die zeitliche Abfolge von Vorgängen.
Die Belegung der Achsen wurde nun so gewählt:
Auf der senkrechten Achse wird der Spannungswert aufgetragen, auf der waagrechten Achse die Steigung der Kurve.
Ereignisse, die sich wiederholen, werden durch eine Änderung der Farbe veranschaulicht.

   Eine
Rasterung der Daten bedeutet, dass einander sehr ähnliche Ereignisse im Bild als "gleich" oder
"Wiederholung" dargestellt werden und eine Wechsel der Farbe erfolgt.
Nur durch die Rasterung ist es überhaupt möglich unterschiedlich lange Messungen miteinander vergleichen zu können. . . .. . .
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Bei den Versuchen stellte sich heraus, dass die Signalstärke der gemessenen Wechselströme bei unterschiedlichen Individuen grosse Unterschiede aufweist. Dies könnte auf unterschiedliche Beschaffenheit und Dicke der Gewebe und Knochen, sowie unterschiedliche Hautwiderstände zurückzuführen sein.
Somit ist also eine Anpassung der Daten an die Rastergrösse erforderlich, um diese Unterschiede auszugleichen. Weiters müssen einzelne Fehlmessungen ausgeblendet werden.

   Wenn man alle Daten optimal innerhalb des Rasters sehen will, bietet es sich geradezu an, den höchsten und tiefsten Messwert zu suchen, diese an die Ober- bzw. Untergrenze des Rasters zu stellen und alle anderen Werte daran anzupassen. Die Vorgangsweise wäre dann so:
Man ermittelt die Differenz des tiefsten Messwertes zur unteren Rastergrösse und verschiebt alle Messwerte parallel um diesen Betrag. Dann liegen alle Messwerte oberhalb der RasterUntergrenze, der unterste Wert ist noch sichtbar. Hierauf dividiert man dem höchsten Messwert durch die Raster-Obergrenze und erhält den Streckungsfaktor, um den der höchste Wert über der Raster-Obergrenze hegt.

   Alle Werte werden nun durch diesen Streckungs-Faktor dividiert und befinden sich somit im sichtbaren Bereich.
Diese Vorgangsweise funktioniert nur, wenn das EEG keine Messfehler liefert, die womöglich weit ausserhalb der "normalen" Werte liegen.
Mit einer verbesserten Methode können diese Störungen elegant ausgeblendet werden: Dazu müssen alle Messwerte nach ihren Spannungswerten sortiert werden. Danach beginnt man die Menge der Messwerte von schwächsten Signal an zu zahlen, bis man 95% der Gesamtmenge erreicht hat. Die dort vorliegende Signalstärke teilt man durch 95 (bei einem Raster von 1 bis 100). Das Ergebnis ist der Streckungsfaktor für alle Messwerte. Mit diesem werden dann alle vorliegende Messwerte beaufschlagt. Extremwerte befinden sich danach ausserhalb des Rasters.

   Der Eintrag der Messwerte in den Raster erfolgt nach folgendem Schema: Der Raster ist ein 2-dimensionaler Zahlenraum R(x,y) wobei x und y Werte von 0..100 annehmen können. R(x,y) ist ganzzahlig. Nennen wir 2 aufeinander folgende Messwerte a und b.
Von diesen Werten wird die Differenz berechnet, b-a entspricht der Steigung der Messkurve. Bei einem positiven Ergebnis bedeutet das eine steigende Kurve. Im Raster entspricht dieser Wert der Abweichung auf der X-Achse.
Der Y- Wert wird nach der Formel Y^a+byi ermittelt und entspricht einem Punkt in der Mitte der gedachten Linie zwischen den Punkten a und b. Im Raster wird der Wert R(x,y) um 1 erhöht.
So verfährt man mit allen aufeinander folgenden Messwerten der ganzen Messreihe.

   Zur anschliessenden Darstellung des Zahlenrasters als Bild, empfiehlt es sich, eine sortierte Farbenreihe von am Bildschirm und Drucker unterscheidbaren Farben zu verwenden. Damit die Messergebnisse unterschiedlich langer Messungen vergleichbar sind, erfolgt auch hier eine Anpassung der jeweiligen Datenmenge an die Menge der zu verwendenden Farben. Dazu wird zunächst die Stelle des Rasters mit der grössten Datenmenge gesucht. Auch hier wird ein Steckungsfaktor S = D / F ermittelt, wobei D der höchste Rasterwert R(x,y) und F die Anzahl der Farben ist. Alle R(x,y) werden anschliessend durch S geteilt und enthalten dann die Nummer der anzuzeigenden Farbe.

Claims (1)

1. <EMI ID=5.1>

   MAS Mag. Dr. Karl HOFFMANN

   Arzt für Allgemeinmedizin Psychotherapeutische Medizin 1100 Wien, Franzosenweg 27 210-613 Tel. 688 36 16 Fax 4 <EMI ID=5.2>

   \<>[chi] <EMI ID=5.1>

   Figurenübersicht

   Figur 1:

   Figur 2:

   Figur 3:

   Figur4:

   Modellhafte Darstellung der elektrischen Aktivität von Neuronen bzw. Neuronenzellverbänden.

   Modellhafte Darstellung der Abbildung, die man bei . f3DPE G-]erfahrens erhält. ü[alpha]ngdes

   Gegenüberstellung de fze1chnung der Messergebnisse mit dem BBffiEG-VerfahrenjuadnfiiFeuiem konventionellem EEG. '

   Beispiel für Abbildungen, die das BPÖ[iota]G^erfahren liefert,

   Patentanspruch

   Verfahren zur Umwandlung der durch ein EEG gemessenen Hirnströme in ein zweidimensionales Bild, in dem Häufigkeiten durch Färb- bzw. Grauschattierungen gekennzeichnet sind.

   Dadurch gekennzeichnet, dass ein Bandbereich von 0 bis ca. 512 Hz erfasst wird, wobei auf der senkrechten Achse die Spannungswerte und auf der waagrechten Achse die Anstiegssteilheiten zweier jeweils aufeinanderfolgender Messungen aufgetragen werden. Die unterschiedlichen Häufigkeiten der Messpunkte werden dabei nach einem vorher bestimmten Raster von Färb- bzw. Grauschattierungen ersichtlich. Die höchsten und tiefsten Messwerte werden an die Ober- bzw. Untergrenzen dieses Rasters angepasst.

   Patentanspruch - GZ: IB A 1021 2005 - 1; BPC: A61B

   Verfahren zur Umwandlung der durch ein EEG gemessenen Hirnströme in ein zwe<i>d<i>mens<i>onales Bild, in dem Häufigkeiten durch Färb- bzw. Grauschattierungen gekennzeichnet sind, *

   dadurch gekennzeichnet, dass ein Bandbereich in bekannter Weise von 0 bis ca. 512 Hz erfasst<i>rd und dass weiters auf der senkrechten Achse die Spannungswerte und auf der waagrechten Achse d<i>e Anstiegssteilheiten zweier jeweils aufeinanderfolgender Messungen ^getragen werden und die Häufigkeiten der Messpunkte nach einem vorher bestaun Raster von Färb- bzw. Grauschattierungen ersichtlich wird; [deg.]esrnmxen

   weiters umfassend folgende Verfahrensschritte zur Rasterermittlung:

   ? 0.?.1[iota]0X0? an<e>n<f>e ^hmen l klö<2>n<">n<0>e^n Rf<i0>v<M>.<l>c<e>t<r><Z>Q<[Lambda]>w<m>ki;"<m R>(<[chi]>>v) definiert, wobei x un y<3>Werte<1>anne i d von <EMI ID=6.1> <1>aann nnee hhmmeenn k köönnnneenn. R R(f[chi],y v). i isctt g aQnzwzahklii;g". von

   Um Messfehler des Gerätes auszugleichen, werden die Messwerte nach ihren Srnnungswerten sortiert. Danach wird die Menge der Messwerte vom schwächsten Signal ausgehend erm<i>tteh bis 95 % der Gesamtmenge erreicht sind. Die dort vorn^gende ^ S ^stärke w<i>rd durch 95 geteilt (bei einem Raster von 1 - 100). Das Ergebnis ist der beaufschlagt. Extremwerte befinden sich danach ausserhalb des Rasters.

   Zum Ausgleich der individuellen Gewebsunterschiede und Hautwiederstande wird die D<i>ffere z des t<i>efsten Messwertes zur unteren Rastergrösse ermittelt. Alle Messwerte werden parallel um d<i>esen Betrag verschoben. Dadurch kommen alle Messwerte oteSder R^u^rgrenze zu hege Der unterste Wert ist noch sichtbar. Hierauf wird der höchste

   S^Be^cT ^^^^<Me>^ ^^^<d>^^^ e ^^

   und folgende Verfalirensschritte zum Eintrag der Messwerte in den Raster:

   Von 2 aufeinanderfolgenden Messwerten a und b wird die Differenz berechnet,b-a entspricht der Ste<i>gung der Messkurve. Bei einem positiven Anstieg bedeutet das eine steissend S^e

   Formel Y<¯>(a+b)/2 erm<i>ttelt und entspricht einem Punkt in der Mitte der gedachten Linie

   rf^ ^ ^[Iota][Iota]T<Messwerten>* 8<(R)>* Mess[iota]^ ver ton. Zura[iota][iota]s<(>[omega]iel^ten aus 1-arben^d[iota]e s<i>ch am Büdschir oder Drucker voneinander unterscheiden. Damit die JÄ ST- " ^<ten8er Me8SUn>8en<y>ergleichbar sind, erfolgt auÄ eine ^25^ Datenmenge an die Menge der zu verwendenden^**, Dazu v^^hst d<i>e Stelle des Rasters mit der grössten Datenmenge gesucht Es wird ein

   LTÄ fiT rS* "[deg.]<W>[deg.] **<hÖchste>R^^ R<x, )und^die ahl der Farben<i>st. Alle R(x,y) werden anschliessend durch S getaut und enthalten dann die

   Nummer der anzuzeigenden Farbe.<[omega]e>

   NACHGEREICHT