AT506113B1 - Verfahren zur umwandlung von durch ein eeg gemessenen elektrischen hirnströmen in eine quadratische abbildung - Google Patents

Abstract

Die gegenständliche Erfindung betrifft ein Verfahren, bei dem die durch Elektroenzephalographie (EEG) gemessenen Hirnströme so umgewandelt werden, dass sie nach Kurvensymmetrie und Frequenzwechsel geordnet in eine quadratische Abbildung eingetragen werden und die Häufigkeiten der gemessenen Ereignisse durch Farb- bzw. Grauschattierungen, unterschiedliche Größe von Quadraten und einer Zahlenzuordnung von 1 bis 100 zur Darstellung kommen, wobei zeilenweise Kurven mit annähernd gleicher Symmetrie aufscheinen, die in der mittleren Zeile annähernd gleiche Anstiegs- und Abstiegssteilheiten aufweisen, die sich nach oben, entsprechend steiler werdender Abstiegssteilheit und nach unten, entsprechend steiler werdender Anstiegssteilheit verändern und spaltenweise die Kurven nach Frequenzwechsel geordnet werden, wobei in der mittleren Spalte annähernd gleichbleibende Frequenzen aufscheinen, die sich nach links, entsprechend langsamer werdender Frequenzwechsel und nach rechts, entsprechend schneller werdender Frequenzwechsel verändern.

Description

österreichisches Patentamt AT506113B1 2010-11-15

Beschreibung [0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur optischen Darstellung von durch EEG gemessenen Hirnströmen gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1.

[0002] Derartige Verfahren werden im Bereich der Medizintechnik, insbesondere bei der Messung elektrischer Hirnströme mit einem EEG-Gerät, einem Elektroencephalographen, genutzt, um eine einfache und übersichtliche quadratische Abbildung zu erzielen.

[0003] Aus dem Stand der Technik ist die Erfassung von Potentialschwankungen im Bereich der Hirnrinde mit Elektroden von der Kopfhaut in Wellenform in definierten Frequenzbandbereichen als konventionelles EEG bekannt.

[0004] Unter laufender Aufzeichnung mit einem konventionellem EEG wird ein Stimulus (Klick-ton oder Lichtreiz) meist mehrere hundert Male präsentiert. In einer Computeranalyse werden die dem sensorischen Reiz folgenden EEG-Abschnitte übereinandergelegt und gemittelt (ave-raging). 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 „P1" 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 N1 bzw. N100 genannt, da sie nach ungefähr 100 Millisekunden auftritt. Nach weiteren Ausschlägen erfolgt eine deutliche Positivierung. Sie wird als P3 oder P300-Welle bezeichnet, weil sie nach etwa 300 Millisekunden auftritt.

[0005] Bei bekannten Analyseverfahren (RU 2 029 492 C1 und WO 1990/11718 A1) handelt es sich um Analysen von herkömmlichen EEG-Wellen, die in den üblichen Bandbreiten aufgezeichnet werden. Beim russischen Patent werden die Bänder einzeln nach ihren Fre-quenz/Amplituden-Charakteristika und nach ihren Frequenz/Phasenverhältnissen analysiert. Beim internationalen Patent werden herkömmliche EEG-Wellen zu Datensätzen verarbeitet und mit Datensätzen aus klinischen Studien verglichen. Aus diesen Vergleichen werden Diagnosen abgeleitet Bei beiden Patenten werden die Analyseergebnisse, denen unveränderte EEG-Wellen zugrunde liegen, grafisch abgebildet.

[0006] Beim Patent AT 502 014 B1 werden die von einem EEG gemessenen Spannungen (Potentialdifferenzen) nicht auf einem fortlaufenden Messstreifen als Kurvenverlauf dargestellt, sondern auf einem einzigen Bild, das auf der x-Achse die Spannungen und auf der y-Achse die Anstiegssteilheiten zweier aufeinanderfolgender Messungen zeigt.

[0007] Bildgebende Verfahren, wie die Magnetenzephalografie (MRI) und die Positronen-Emissions-Tomografie (PET) erfassen Hirnaktivitäten auf einer makroskopischanatomischen Ebene. Das heisst, mit ihnen kann durch Messung des Sauerstoffverbrauchs oder markierter Biomoleküle festgestellt werden, wie hoch die Aktivität in verschiedenen Hirnregionen ist. Die mikroskopisch-funktionelle Ebene kann damit nicht erfasst werden. Bei dieser Ebene geht es um die Art und Weise, wie Nervenzellen bzw. neuronale Netzwerke miteinander kommunizieren. Durch das gegenständliche Verfahren können bei hirnelektrischen Aktivitäten Beschleunigungen und Verlangsamungen in Richtung Aktionspotential oder in Richtung Ruhemembranpotential identifiziert und quantifiziert werden.

[0008] Sämtliche kognitiven Hirnleistungen wie Aufmerksamkeit, Wahrnehmung, Denken, Gedächtnis und den Affekten liegen elektrische Hirnaktivitäten zugrunde. 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.

[0009] Die technische Aufgabe, die sich daraus ergibt, ist, diese elektrischen Hirnaktivitäten möglichst detailliert zu erfassen und gut zu visualisieren, um elektrophysiologische Repräsentationen für die Hirnforschung und Diagnose, Therapie und Therapieverlaufskontrolle bei psychischen und neurologischen Krankheiten zu erhalten. 1/10 österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 [0010] Das erfindungsgemäße Verfahren löst die technische Aufgabe mit dem Merkmal des Kennzeichens des Anspruchs 1 und verwendet zur Darstellung nicht die direkt von einem EEG gemessenen Spannungswerte, sondern errechnet aus Kurvenwendepunkten Frequenzen und Kurvensymmetrien.

[0011] Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass eine Änderung der Frequenz in Form einer Frequenzänderungsrate des aufgenommenen Signals sowie eine Asymmetrie des aufgenommenen Signals in Form der Relativposition eines Minimums oder Maximums des Signals zwischen den beiden nächstliegenden Wendepunkten ermittelt wird.

[0012] Sowohl für die Änderung der Frequenz als auch für die Asymmetrie wird eine Klassifikation mit jeweils mehreren Klassen vorgegeben, nämlich mehreren Frequenzänderungsklassen zur Klassifikation der Änderung der Frequenz und mehreren Asymmetrieklassen zur Klassifikation der Asymmetrie.

[0013] Zu jedem Zeitpunkt wird die Änderung der Frequenz im Vergleich zu einem vorigen Zeitpunkt ermittelt wird und genau einer Frequenzänderungsklasse zugewiesen und entsprechend seiner Asymmetrie genau einer Asymmetrieklasse zugewiesen.

[0014] Es wird eine Matrix erstellt, wobei jede Zeile der Matrix einer Asymmetrieklasse entspricht und jede Spalte der Matrix einer Frequenzänderungsklasse entspricht.

[0015] Die auftretenden Frequenzänderungen und Asymmetrien werden zu jedem Zeitpunkt für jede Frequenzänderungs- und Asymmetrieklasse separat gezählt und in dasjenige Feld der Matrix eingetragen, dessen Zeile und Spalte der jeweiligen Frequenzänderungsklasse und Asymmetrieklasse der ermittelten Frequenzänderung und Asymmetrie entspricht. Die Matrix wird zur Anzeige gebracht wird.

[0016] Durch die rechnerische Frequenzermittlung werden Kurvenanalysen im Kiloherzbereich möglich. Zur Darstellung gelangt ein Quadrat mit fünf mal fünf Quadraten, wobei jedes Quadrat Auskunft gibt über die Häufigkeit bestimmter Kurvenformen und die Geschwindigkeit von Frequenzveränderungen.

[0017] Es unterscheidet sich somit vom Patent AT 502 014 B1 sowohl in der Art der Daten, die zur Darstellung verwendet werden, als auch in der Darstellung selbst.

[0018] Es kann weiters vorgesehen sein, dass die Frequenz gemäß der Formel f = 1/(t2-t1) bestimmt wird, wobei t1 und t2 die Zeitpunkte zweier aufeinander folgender Minima oder Maxi-ma sind oder gemäß der Formel f = 2/(tw2-tw1) bestimmt wird, wobei tw1 und tw2 die Zeitpunkte zweier aufeinander folgender Wendepunkte sind, wobei die Änderung der Frequenz durch Bildung der Differenzen zweier benachbarter Minima, Maxima oder Wendepunkten bestimmt wird.

[0019] Dies ermöglicht eine besonders effiziente und rechnerisch einfache Verarbeitung der einlangenden EEG-Daten.

[0020] Weiters kann vorgesehen sein, dass die Asymmetrie des Signals gemäß der Formel a = (te-((tw2+tw1)/2))*100 / (tw2-tw1) bestimmt wird, wobei tw1 und tw2 die Zeitpunkte des Auftretens zweier aufeinanderfolgender Wendepunkte bezeichnen und wobei te den jeweiligen Zeitpunkt des zwischen den beiden Wendepunkten liegenden Extremwerts bezeichnet.

[0021] Durch dieses Vorgehen wird die Berechnung weiter vereinfacht und ein genaueres Ergebnis erzielt.

[0022] Weiters kann zur Ermittlung eines Wendepuntkes die Krümmung k zu einem Zeitpunkt tk2 gemäß der Formel k = w3 - ((tk3-tk1)/(tk2-tk1)*(w2-w1) + w1) bestimmt werden, wobei tk1 und tk3 Zeitpunkte unmittelbar vor bzw. nach dem Zeitpunkt tk2 sind und w1, w2 und w3 die Signalwerte zu den Zeitpunkten tk1, tk2 und tk3 sind, wobei ein Wendepunkt zum Zeitpunkt als vorliegend erkannt wird, zu dem die Krümmung entweder identisch gleich null ist oder zwischen zwei unmittelbar aufeinanderfolgenden Zeitpunkten tk1, tk2, tk3 als vorliegend erkannt wird, für deren ersten Zeitpunkt die Krümmung kleiner/größer als null ist und für deren zweiten Zeitpunkt 2/10 österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 die Krümmung größer/kleiner als null ist.

[0023] Dieses Vorgehen ist besonders effizient und benötigt wenig Speicher selbst bei einer großen Anzahl von einlangenden EEG-Daten.

[0024] Weiters kann vorgesehen werden, dass die beiden Klassifikationen für die Änderung der Frequenz sowie für die Asymmetrie jeweils dieselbe Anzahl von, insbesondere fünf, Klassen enthalten. Dies ermöglicht eine übersichtliche Darstellung der verarbeiteten Daten.

[0025] Ein weiterer Aspekt der Erfindung sieht vor, dass sämtliche Matrixeinträge mit dem Faktor H/m multipliziert werden, wobei m dem maximalen Matrixeintrag entspricht und H eine vorgegebene Konstante, insbesondere 100, ist. Dies verbessert die Vergleichbarkeit von EEG-Daten unterschiedlicher Herkunft bzw. unterschiedlicher Länge.

[0026] Schließlich kann vorgesehen sein, dass eine Klassifikation bezüglich der Änderung der Frequenz in fünf Klassen erfolgt, wobei eine Verringerung/Erhöhung der Frequenz um mehr als 50% eine Eintragung in die erste bzw. fünfte der fünf Klassen bewirkt, ein Gleichbleiben der Frequenz eine Eintragung in die dritte der Klassen bewirkt und eine Verringerung/Erhöhung von weniger als 50% eine Eintragung in die zweite bzw. vierte der fünf Klassen bewirkt. Hierdurch kann eine besonders wirksame und aussagekräftige Unterteilung der Daten vorgenommen werden, wobei die aufgenommenen Muster für den Betrachter besonders gut zu differenzieren sind.

[0027] In den Abbildungen ist eine beispielsweise Ausführungsform des Erfindungsgegenstandes dargestellt.

[0028] Die Fig. 1 zeigt eine visualisierte Darstellung des Ergebnisses (einer Matrix) des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Fig. 2 zeigt schematisch typische Kurvenverläufe, die bei einer EEG-Aufnahme entstehen.

[0029] Die Fig. 2 zeigt schematisch typische Kurvenverläufe, die bei einer EEG-Aufnahme entstehen. Die einzelnen Kurvenverläufe sind in Form einer Matrix angeordnet, wobei die jeweiligen in der Matrix dargestellten Kurven einen Eintrag in der in Fig. 1 dargestellten Ergebnis-Matrix bewirken.

[0030] Die 25squares-Methode ist eine Möglichkeit die von einem EEG gelieferte Datenmenge bildliche darzustellen. Anstelle eines endlos langen Messstreifens mit einer Kurve, hat man ein quadratisches Raster mit 25 Feldern vor sich und kann damit Messergebnisse leichter auswerten und Veränderungen schnell diagnostizieren.

[0031] Das EEG-Gerät der Firma EMS-Biomedical liefert maximal 400.000 Messwerte pro Sekunde mit einer Auflösung von 16 Bit. Diese Zahlenfolge stellt mehrere übereinander liegende Wellen mit unterschiedlichen Frequenzen dar.

[0032] Würde man nach der herkömmlichen Methode diese Kurve ausdrucken, käme man zu folgendem Ergebnis: Alle Datenpunkt müssten auf einem Papierstreifen dargestellt und durch Linien verbunden werden. Nehmen wir eine sehr dichte Darstellungsmethode mit einem Messwert pro Millimeter an. Das gäbe dann bei einer Messung von einer Sekunde bereits einen Streifen mit einer Länge von 400 Metern. Wenn die Messung nur eine Minute dauert, wären 24 Kilometer Papierstreifen abzuschreiten und zu besichtigen. Man stelle sich eine 5 Minuten dauernde Messung vor und denke an eine zu analysierende Kurve mit einer Länge von 120km.

[0033] Mit dem hier beschriebenen Verfahren werden die einzelnen Frequenzen ermittelt und nach Kurvenform, Frequenzwechsel und Häufigkeit des Auftretens sortiert.

[0034] Die 25 Quadrate: Es handelt sich dabei um ein statistisches Verfahren bei dem gleichartige Ereignisse denselben Feldern zugeordnet werden. Man stelle sich ein Quadrat mit 25 Feldern vor. Es enthält also 5 Zeilen und 5 Spalten. Dem entsprechend könnte man sich ein Koordinatensystem vorstellen mit den Achsen x und y welche jeweils von -2 bis +2 laufen.

[0035] Zeilen: In der mittlere Zeile (y=0) werden alle symmetrischen Kurven eingetragen. Wie im Folgenden beschrieben gibt es zwei Arten der Symmetrie. Asymmetrische Kurven wandern 3/10 österreichisches Patentamt AT506113B1 2010-11-15 im Koordinatensystem je nach Art der Asymmetrie nach oben oder nach unten.

[0036] Spalten: In EEGs treten auch Frequenzwechsel auf. Eine gleich bleibende Frequenz findet ihren Niederschlag nun in der mittleren Spalte (x=0). Findet ein Frequenzwechsel statt, dann werden die restlichen Spalten belegt. Bei einer Erhöhung der Frequenz wird das Ereignis rechts der Mitte eingetragen, bei einer Frequenzverminderung werden die linken Spalten befüllt.

[0037] Mitte: Das mittlere Feld mit den Koordinaten (0/0) zählt alle Ereignisse bei denen symmetrische Kurven bei gleich bleibender Frequenz auftraten. Eine reine Sinuskurve würde nur in diesem Feld zu Eintragungen führen. Alle anderen 24 Felder blieben unbelegt.

[0038] Diagonalen: In 16 Feldern (x<>0 und y<>0) werden Ereignisse eingetragen bzw. gezählt, bei denen sich sowohl die Frequenz ändert, als auch eine Asymmetrie der Kurven vorliegt.

[0039] Intensität: Es stehen jeweils zwei Stufen der Intensität zur Verfügung. Nennen wir die Ereignisse „stark" und „schwach". Liegt etwa eine Frequenzerhöhung vor, dann wird das Ereignis in der Spalte 4 oder 5 eingetragen, je nach Stärke des Frequenzwechsels. Eine starke Frequenzerhöhung um z.B. mehr als 50% der Ausgangsfrequenz wird also in die Spalte 5 am Rand eingetragen. Dasselbe gilt für starke und schwache Asymmetrien.

[0040] Farben, Grauschattierungen: Um die Auswertung der Bilder zu erleichtern werden die Felder nach einem vorgegebenen Farbspektrum von rot bis violett eingefärbt bzw. nach vorgegebenen Grauschattierungen und zusätzlich durch unterschiedlich große Quadrate und Zahlen von 1 bis 100 markiert.

[0041] Um Ereignisse im EEG den einzelnen Feldern zuordnen zu können, bedarf es einer Frequenzanalyse der Kurven sowie der genauen Analyse der Symmetriewerte.

[0042] Frequenzbestimmung: Zunächst soll hier beschrieben werden, wie aus den Messwerten die Frequenz ermittelt wird.

[0043] Dies wird zunächst für nicht überlagerte Kurven beschrieben. Die Frequenz einer klassischen Sinus-Kurve kann aus der Zeitdifferenz zweier aufeinander folgender Höchstwerte ermittelt werden. Wenn die Zeitpunkte (t1, t2) des Auftretens zweier benachbarter Höchstwerte bekannt sind ergibt sich die Frequenz (f) der Kurve zu: [0044] f=1/(t2-t1).

[0045] Zwischen zwei Extremwerten der Kurve (Hochpunkt, Tiefpunkt) liegt immer auch ein Wendepunkt in dem die Krümmung der Kurve 0 beträgt oder sich die Krümmung in ihrem Vorzeichen ändert (z.B. von + nach -). Auch der zeitliche Abstand zwischen zwei Wendepunkten kann zur Frequenzbestimmung herangezogen werden. Da zwischen zwei Höchstwerten jedoch immer zwei Wendepunkte liegen, würde hier die Formel allerdings [0046] f=2/(tw2-tw1) [0047] lauten, wobei tw1 und tw2 die Zeiten des Auftretens der Wendepunkte sind.

[0048] In dem hier beschriebenen Verfahren wird davon ausgegangen, dass sich diese Erkenntnis auch auf EEG-Kurven übertragen lassen, die überlagerte Kurvenverläufe aufweisen.

[0049] Es hat sich erwiesen, dass die exakte Lage der Wendepunkte leichter identifizierbar ist, als die Lage der Extremwerte. Bei einer EEG-Kurve darf davon ausgegangen werden, dass es sich um die Überlagerung mehrerer Kurven unterschiedlicher Frequenz handelt. Bei einer einzelnen klassischen Sinus-Kurven kann ein Höchstwert immer leicht identifiziert werden, da es links und rechts immer von tiefer liegenden Werten umgeben ist. Bei EEG-Kurven stimmt das in besonders steilen Abschnitten jedoch nicht mehr. In der 25squares-Methode wird daher die Lage der Wendepunkte zur Frequenzermittlung herangezogen.

[0050] Die dabei verwendete Methode wird nun beschrieben: Seien tk1, tk2 und tk3 die Zeitpunkte dreier aufeinander folgender Messungen mit den Messwerten w1, w2 und w3 jeweils z.B. in Millivolt. Nach der folgenden Formel kann dann ein Wert k ermittelt werden, der direkt 4/10 österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 proportional zur Krümmung der Kurve zum Zeitpunkt t2 ist.

[0051] k = w3 - ((tk3-tk1 )/(tk2-tk1 )*(w2-w1) + w1) [0052] Der Wert von k kann positiv oder negativ sein. Wechselt nun k von positiv nach negativ oder umgekehrt, dann liegt ein Wendepunkt vor. Im Wendepunkt selbst ist eine Krümmung von 0 anzunehmen.

[0053] Weiters wird Folgendes berücksichtigt: [0054] Tritt mehrmals hintereinander der Wert 0 für ka auf, dann handelt es sich um einen geraden Abschnitt des Kurvenverlaufes. Der Wendepunkt t(w) wird genau in der Mitte dieser Folge angenommen gemäß [0055] t(w)=(t1+t(n))/2 [0056] Wird in einer Folge von Messwerten w1..w4 zu den Zeitpunkten t1..t4 für die Zeiten t2 eine positive und für die Zeit t3 eine negative Krümmung ermittelt, dann liegt der Wendepunkt genau zwischen t2 und t3.

[0057] Bei klassischen Sinuskurven ist der Aufbau dahingehend symmetrisch, dass ein Extremwert (Hoch- oder Tiefpunkt) immer exakt in der Mitte zwischen zwei Wendepunkten liegt. Die Extremwerte sind gleichzeitig die Kurventeile mit der jeweils stärksten Krümmung zwischen je zwei Wendepunkten mit Krümmung 0.

[0058] Bei EEG-Kurven ist davon auszugehen, dass sowohl symmetrische als auch asymmetrische Kurven auftreten können. Eine Kurve wird asymmetrisch genannt, wenn ein Extremwert nicht genau in der Mitte zwischen zwei Wendepunkte liegt. Die Asymmetrie kann z.B. dadurch Zustande kommen, dass der Anstieg einer Kurve bis zum Extremwert (Hochpunkt) steiler ist als der darauffolgende Abstieg bis zum nächsten Wendepunkt.

[0059] Es ist also zur Symmetriebestimmung unbedingt auch die Berechnung der Lage der Extremwerte notwendig. Auch hier wird davon ausgegangen, dass sich Extremwerte im EEG durch eine stärkere Krümmung im Kurvenverlauf verraten. Zwischen jeweils zwei Wendepunkten muss also genau ein Extremwert gefunden werden. Sei tl.tn eine Folge von Zeitpunkten mit den Kurven- Krümmungswerten kl.kn, dann kann von folgenden Tatsachen ausgegangen werden: [0060] · Die Werte von k1 und kn sind 0.

[0061] · Alle dazwischen liegende Werte sind zwingend von 0 verschieden, da sonst ein zu sätzlicher Wendepunkt vorliegen würde.

[0062] · Es gibt einen oder mehrere Werte kx, die am weitesten von 0 verschieden sind.

[0063] Daraus kann nun Folgende Erkenntnis gewonnen werden: Wird ein Wert kx gefunden, dessen Absolutbetrag am größten ist (der am weitesten von 0 entfernt ist), dann liegt dort auch die stärkste Krümmung und somit ein Extremwert vor. Tritt dieser größte Wert mehrmals auf, dann wird die Lage des Extremwertes in deren Mitte angenommen.

[0064] Ein Höchstwert kann also nun genau in der Mitte zwischen zwei Wendepunkte liegen und gilt dann vereinbarungsgemäß als symmetrischer Kurvenabschnitt.

[0065] Liegt jedoch ein Höchstwert näher wie einem der zwei Wendepunkte, dann gilt die Kurve als asymmetrisch, da z.B. vor und nach dem Höchstwert unterschiedlich starke Steigungen oder Gefälle vorliegen.

[0066] Da aber je nach Lage des Höchstwertes der steilere Abschnitt vor oder nach diesem auftreten kann, sprechen wir von zwei Arten der Asymmetrie.

[0067] Um eine statistische Auswertung zu ermöglichen, ist es notwendig die Art und Stärke der Asymmetrie in Zahlen auszudrücken. Mit der folgenden Formel geht das ganz gut.

[0068] Seien tw1 und tw2 die Zeitpunkte des Austretens zweier Wendepunkte und te der Zeit- 5/10 österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 punkt des Auftretens des zwischen tw1 und tw2 liegenden Extremwertes. Dann kann nach folgender Formel eine Zahl a ermittelt werden: [0069] a = (te-((tw2+tw1 )/2))*100 / (tw2-tw1) [0070] Für a gilt nun: [0071] Ist a=0 dann liegt eine Symmetrische Kurve vor [0072] A liegt immer zwischen -100 und +100 [0073] Ist a nicht gleich 0, dann liegt eine asymmetrische Kurve vor [0074] Für alle positiven a gilt, dass sie eine gleichartige Asymmetrie beschreiben.

[0075] Die oben angeführte Formel gilt für Tiefpunkte zwischen zwei Wendepunkten. Sie liefert für a ein positives Ergebnis, wenn der Kurvenverlauf im Anstieg nach dem Wendepunkt steiler ist als der Abstieg vor dem Tiefpunkt.

[0076] Für Hochpunkte bzw. Maxima wird eine leicht modifizierte Formel verwendet: [0077] a = (((tw2+tw1 )/2)-te)*100 / (tw2-tw1) [0078] Die Trennung der übereinander liegenden bzw. überlagerter Kurven kann folgendermaßen bewerkstelligt werden: Ein EEG besteht aus mehreren übereinander liegenden Kurven unterschiedlicher Frequenz und Amplitude. Bei der Ermittlung der Frequenzen nach der oben beschriebenen Methode erhält man die oberste Ebene, welche den höchsten ermittelbaren Frequenzen entspricht. Die nächste, darunter liegende Kurve ist langwelliger und enthält niedrigere Frequenzen. Man stelle sich zwei unterschiedliche Frequenzen vor, die durch Addition zu einer Mischkurve verbunden werden. Legt man genau durch die Wendepunkte - welche durch unser Verfahren ermittelt werden - eine neue Kurve, dann entspricht diese neue Kurve exakt dem Verlauf der niedrigeren der beiden Frequenzen. Wird nun für diese neue Kurve wieder die Lage der Wendepunkte errechnet, kann auch deren Frequenz exakt bestimmt werden.

[0079] Dieser Vorgang könnte nun bis ins Unendliche fortgesetzt und wiederholt werden. Es ist anzunehmen, dass durch dieses Verfahren nahezu alle durch Addition entstandenen Kurventeile voneinander getrennt werden können. Verloren gehen nur Kurven die sich durch Gegenläufigkeit der Schwingungen gegenseitig auslöschen oder Kurven die exakt die gleiche Amplitude bei geringfügig unterschiedlicher Frequenz haben.

[0080] Wenn einer hohen eine niedrigere Frequenz folgt, liegt ein Frequenzwechsel vor. Dasselbe gilt natürlich auch im umgekehrten Fall. Bei der 25squares-Methode werden alle Ereignisse mit der Eigenschaft „Frequenz bleibt gleich" in die mittlere Spalte eingetragen (y=0). Alle Ereignisse, bei denen die Frequenz zunimmt kommen in die rechten Spalten 4 und 5, je nach Intensität des Ereignisses. Bei einer lntensität>50% wird die 5. Spalte befüllt.

[0081] Genauso kommen Ereignisse, bei denen die Frequenz abnimmt in die linken Spalten 1 und 2, wobei wieder die Intensität entscheidend ist.

[0082] Die Fig. 2 zeigt schematisch typische Kurvenverläufe, die bei einer EEG-Aufnahme entstehen. Die einzelnen Kurvenverläufe sind in Form einer Matrix angeordnet, wobei die jeweiligen in der Matrix dargestellten Kurven einen Eintrag in der in Fig. 1 dargestellten Ergebnis-Matrix bewirken.

[0083] Zeile Z1 bis Z5, werden Kurven mit jeweils ähnlicher Anstiegs- und Abstiegssteilheit erfasst. In der mittleren Zeile Z3 befinden sich Kurven mit annähernd gleicher Anstiegs- und Abstiegssteilheit. Nach oben nimmt die Abstiegssteilheit zu, nach unten erhöht sich die Anstiegssteilheit.

[0084] Zeile Z1 enthält stark unsymmetrische Kurven. Die Höchstwerte sind relativ zu den Wendepunkten stark nach rechts verschoben. Die Testwerte liegen dementsprechend weit links. Zeile Z2 enthält leicht unsymmetrische Kurven. Die Höchstwerte liegen leicht nach rechts verschoben. Das entspricht einem etwas flacheren Anstieg und leicht steilerem Abstieg der 6/10

Claims (7)

1. österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 Kurven. [0085] Zeile Z5 enthält stark unsymmetrische Kurven. Die Höchstwerte sind relativ zu den Wendepunkten stark nach links verschoben. Die Testwerte liegen dementsprechend weit links. Zeile Z4 enthält leicht unsymmetrische Kurven. Die Höchstwerte liegen leicht nach links verschoben. Das entspricht einem etwas flacheren Anstieg und leicht steilerem Abstieg der Kurven. [0086] Spaltenweise, S1 bis S5, wird die Geschwindigkeit der Frequenzwechsel, d.h. die Zeitliche Änderungsrate der Frequenz, erfasst. In der mittleren Spalte S3 findet kein Frequenzwechsel statt. Nach links erfolgt ein zunehmend starker Wechsel von schnellen Frequenzen zu langsamen; nach rechts von langsamen zu schnellen. [0087] Das mittlere Quadrat S3/Z3 zeigt z.B. Kurven mit gleichbleibender Anstiegs- und Abstiegssteilheit mit gleichbleibender Frequenz; das Quadrat S5/Z1 Kurven mit starker Abstiegssteilheit, bei denen ein starker Wechsel von niedrigen zu hohen Frequenzen stattfindet. [0088] Wesentlicher Vorteil der Erfindung ist die Vergleichbarkeit der erzielten Messungen. Mit den hier beschriebenen Verfahren ist es nun möglich jedes im EEG auftretende Ereignis in eines der 25 Felder einzutragen. Unterschiedlich lange Messungen bedingen aber unterschiedlich starke Befüllungen der 25 Felder. Um auch 2 unterschiedlich lange Messungen miteinander vergleichbar zu machen ist eine Anpassung der in den Feldern liegenden Zahlenwerte notwendig. Zu diesem Zweck wird eine Skalierung vorgenommen. [0089] Dies wird in der 25squares-Methode durch eine Skalierung auf 100 erreicht. Es wird zunächst das Feld mit den meisten Einträgen gesucht. Erfahrungsgemäß liegt dieses in der mittleren Zeile z.B. in Spalte 2 oder 3. [0090] Sei der Wert m die größte Zahl im 25-Felder-Raster. Mit der nachfolgenden Formel wird ein Faktor f ermittelt. Dieser dient als Multiplikationsfaktor um alle Felder auf eine Skala von 0 bis 100 zu skalieren bzw. in einen Bereich von 1 bis 100 zu transformieren. [0091] f = 100/m [0092] Multipliziert man nun alle 25 Felder mit dem Faktor f, dann findet man nur noch Werte zwischen 0 und 100, wobei das Feld mit den meisten Einträgen immer auf 100 reduziert bzw. skaliert wird, eine rote Farbe zugeteilt bekommt und durch das größte Quadrat repräsentiert wird. [0093] In Fig. 1 ist beispielhaft das Ergebnis einer Messung als Matrix umfassend die 25 Felder graphisch dargestellt. Zur Veranschaulichung werden Quadrate unterschiedlicher Größe und Schattierung verwendet, wobei in das jeweilige Quadrat der jeweilige Wert des jeweiligen Matrixelements eingeschrieben ist. Je häufiger ein (noch zu beschreibendes) Ereignis vorkommt, desto größer ist das Quadrat, desto dunkler die Schattierung, desto höher die zugeordnete Zahl, die Werte zwischen 1 und 100 annehmen kann. [0094] Je häufiger das jeweilige Ereignis stattfindet, desto größer ist das Quadrat und desto höher ist die Zahl im jeweiligen Feld. Die Felder sind gemäß einem Farbspektrum eingefärbt (nicht dargestellt), wobei gleiche Häufungen (Zahlen im Feld) durch gleiche Farben repräsentiert werden. Zusätzlich sind das Zeitintervall der Aufnahme, das berücksichtigte Frequenzband sowie ein Dateiname dargestellt. Patentansprüche 1. Verfahren zur optischen Darstellung von durch EEG gemessenen Hirnströmen, wobei die Hirnströme aufgenommen werden und in Form eines Signals vorliegen, dadurch gekennzeichnet, - dass eine Änderung der Frequenz in Form einer Frequenzänderungsrate des aufgenommenen Signals sowie eine Asymmetrie des aufgenommenen Signals in Form der Relativposition eines Minimums oder Maximums des Signals zwischen den beiden nächstliegenden Wendepunkten ermittelt wird, 7/10 österreichisches Patentamt AT506113 B1 2010-11-15 - dass sowohl für die Änderung der Frequenz als auch für die Asymmetrie eine Klassifikation mit jeweils mehreren Klassen vorgegeben wird, nämlich mehreren Frequenzänderungsklassen zur Klassifikation der Änderung der Frequenz und mehreren Asymmetrieklassen zur Klassifikation der Asymmetrie, - wobei zu jedem Zeitpunkt die Änderung der Frequenz im Vergleich zu einem vorigen Zeitpunkt ermittelt wird und genau einer Frequenzänderungsklasse zugewiesen wird und entsprechend seiner Asymmetrie genau einer Asymmetrieklasse zugewiesen wird, - eine Matrix erstellt wird, wobei jede Zeile der Matrix einer Asymmetrieklasse entspricht und jede Spalte der Matrix einer Frequenzänderungsklasse entspricht, - die auftretenden Frequenzänderungen und Asymmetrien zu jedem Zeitpunkt für jede Frequenzänderungs- und Asymmetrieklasse separat gezählt und in dasjenige Feld der Matrix eingetragen werden, dessen Zeile und Spalte der jeweiligen Frequenzänderungsklasse und Asymmetrieklasse der ermittelten Frequenzänderung und Asymmetrie entspricht, und - die Matrix zur Anzeige gebracht wird.
2. 2. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Frequenz gemäß der Formel f = 1/(t2-t1) bestimmt wird, wobei t1 und t2 die Zeitpunkte zweier aufeinander folgender Minima oder Maxima sind oder gemäß der Formel f = 2/(tw2-tw1) bestimmt wird, wobei tw1 und tw2 die Zeitpunkte zweier aufeinander folgender Wendepunkte sind, wobei die Änderung der Frequenz durch Bildung der Differenzen zweier benachbarter Minima, Maxima oder Wendepunkten bestimmt wird.
3. 3. Verfahren gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Asymmetrie des Signals gemäß der Formel a = (te-((tw2+tw1)/2))*100 / (tw2-tw1) bestimmt wird, wobei tw1 und tw2 die Zeitpunkte des Auftretens zweier aufeinanderfolgender Wendepunkte bezeichnen und te den jeweiligen Zeitpunkt des zwischen den beiden Wendepunkten liegenden Extremwerts bezeichnet.
4. 4. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung eines Wendepunktes die Krümmung (k) zu einem Zeitpunkt tk2 gemäß der Formel k = w3 - ((tk3-tk1)/(tk2-tk1)*(w2-w1) + w1) bestimmt wird, wobei tk1 und tk3 Zeitpunkte unmittelbar vor bzw. nach dem Zeitpunkt tk2 sind und w1, w2 und w3 die Signalwerte zu den Zeitpunkten tk1, tk2 und tk3 sind, wobei ein Wendepunkt zum Zeitpunkt als vorliegend erkannt wird, zu dem die Krümmung entweder identisch gleich null ist oder zwischen zwei unmittelbar aufeinanderfolgenden Zeitpunkten tk1, tk2, tk3 als vorliegend erkannt wird, für deren ersten Zeitpunkt die Krümmung kleiner/größer als null ist und für deren zweiten Zeitpunkt die Krümmung größer/kleiner als null ist.
5. 5. Verfahren gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die beiden Klassifikationen für die Änderung der Frequenz sowie für die Asymmetrie jeweils dieselbe Anzahl von, insbesondere fünf, Klassen enthalten.
6. 6. Verfahren gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sämtliche Matrixeinträge mit dem Faktor H/m multipliziert werden, wobei m dem maximalen Matrixeintrag entspricht und H eine vorgegebene Konstante, insbesondere 100, ist.
7. 7. Verfahren gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Klassifikation bezüglich der Änderung der Frequenz in fünf Klassen erfolgt, wobei eine Verringerung/Erhöhung der Frequenz um mehr als 50% eine Eintragung in die erste bzw. fünfte der fünf Klassen bewirkt, ein Gleichbleiben der Frequenz eine Eintragung in die dritte der Klassen bewirkt und eine Verringerung/Erhöhung von weniger als 50% eine Eintragung in die zweite bzw. vierte der fünf Klassen bewirkt. Hierzu 2 Blatt Zeichnungen 8/10