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Klinisch-Praktische Informationen 11, 1 (1993)

Klinik und Poliklinik für Hals-, Nasen- und Ohrenkranke der Universität Bonn
Bonn-Venusberg

(Direktor Prof. Dr. C. Herberhold)

Artefakterkennung bei Ableitung evozierter Potentiale von der Kopfhaut

Die Auswertung von Registrierergebnissen evozierter Potentiale, insbesondere der olfaktorisch evozierten Potentiale aus dem Hirnrindenbereich, kann durch Artefakteinstreuung unterschiedlicher Genese problematisch werden. Durch nicht erkannte und von der Mittelung ferngehaltene EEG-Abschnitte können Reizfolgephänomene vorgetäuscht oder vorhandene Potentialbilder verformt werden. Durch spezifische Berechnungsalgorithmen können Artefakte, die das Mittelungsergebnis verfälschen, in einem gemessenen EEG-Abschnitt von einem Computer erkannt und von der Mittelung ferngehalten werden (2). Für diskrete, äquidistante Abtastwerte mit der Anzahl n des zeitlichen Kurvenverlaufs, die üblicherweise nach Analog-Digital-Wandlung zur weiteren Verarbeitung von einem Rechner vorliegen, lassen sich aus den Amplituden a1, a2,...,an, aus den Steigungen (Differenzen der Amplituden) d1 = a1 - a2, d2 = a2 - a1,..., dn = an - an-1 und Krümmungen (Differenzen der Differenzen) d2 - d1, d3 - d2,..., dn - dn-1 eines gemessenen EEG-Abschnittes und über die Varianzen Sa2 = (a12 + a22 + ... + an2)/n 
Sd2 = (d12 + d22 + ... + dn2)/n 
Sdd2 = ((d2 - d1)2 + (d3 - d2)2 + ... + (dn - dn-1)2) Schwingungsparameter einer Meßkurve wie folgt berechnen (1): A = (a12 + a22 + ... + an2)n 
M = Sd/Sa 
C = (Sdd2/Sd2 - Sd2/Sa2)1/2 Normiert auf die Abtastfrequenz ergibt die Größe A ein Maß für die mittlere Leistung, B für die mittlere Frequenz und C für die Bandbreite der EEG-Kurve. Die Parameter M und C beschreiben vollständig ein physikalisches Schwingungssystem 2. Ordnung (gedämpfte Schwingung). Ein großer Vorteil dieser Berechnung liegt in dem hohen Maß der Datenreduktion, Frequenzberechnungen über die Fourier-Transformation sind nicht erforderlich. Durch die Größe A und Berechnung des Verhältnisses M/C läßt sich ein Artefakt als transiente Kurvenabweichung rechnerisch beschreiben, indem das Verhältnis M/C einen kleinen Wert annimmt und die Amplituden in dem betreffenden Zeitabschnitt im Vergleich zu den übrigen Zeitabschnitten der Meßkurve gleichzeitig groß werden (3). Auf die Registrierung olfaktorisch evozierter Potentiale angewandt, können 69 % der Artefakte automatisch erkannt und somit die betroffenen EEG-Abschnitte von der Mittelung ferngehalten werden. In nur 5 % der zu messenden EEG-Abschnitte werden EEG-Abweichungen fälschlicherweise als Artefakt bewertet. Diese automatische Artefakterkennung führt zu einer deutlichen Akzentuierung der evozierten Potentiale. Ungeachtet der üblicherweise eingesetzten Artefakterkennung durch Amplitudenbegrenzung läßt die zusätzliche Artefakerkennung durch Bestimmung der Schwingungsparameter auf Zeitbasis auch bei ungünstigem Signal-Rausch-Verhältnis reizbezogene Reaktionen deutlicher auflösen.

Literatur:

(1)
Hjorth, B.: Time Domain Descriptors and Their Relation to a Particular Model for Generation of EEG Activity. In: G. Dolce, H. Künkel (Hrsg.): CEAN Computerized EEG Analysis, Gustav Fischer 1975, S. 3-8
(2)
Rödel, R.: Entwicklung eines Rechenprogrammes zur Analyse olfaktorisch evozierter Potentiale. Inaug. Diss. Bonn 1985
(3)
Rödel, R., C. Herberhold: Artifact identification by time domain analysis in evoked potentials. In: D. Höhman (Hrsg.): ECoG, OAE and Intraoperative Monitoring. Proceedings of the First International Conference Würzburg, Germany, Sept. 20-24, 1992. Kugler Publications 1993, S. 165