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EEG-Grundlagen

 

Auf diesen Seiten werden Grundkenntnisse der Elektroenzephalographie vermittelt. Diese sind erforderlich, um bei der Ableitung eine optimale Signalqualität zu erzielen und um die Signale sicher beurteilen zu können. Da zahlreiche unterschiedliche Faktoren das EEG beeinflussen können, ist es sehr wichtig, dass die Bewertung des EEG nur in Kenntnis der klinischen Gesamtsituation des Patienten vorgenommen wird.

 

Grundlagen des EEG-Monitorings in Anästhesie und Intensivmedizin

Das EEG ist eine Methode der cerebralen Funktionsdiagnostik. Es ermöglicht eine Beurteilung des aktuellen Zustandes der Hirnfunktion. Die Potenzialgeneratoren des EEG liegen in der Hirnrinde. Beeinflusst werden sie durch neuronale Interaktionen auf kortikaler und subkortikaler Ebene.

Die Amplituden des EEG-Signals sind sehr klein, sie liegen im Mikrovolt-Bereich. Hieraus ergibt sich die Notwendigkeit, bei der Ableitung sehr sorgfältig vorzugehen und besonderes Augenmerk auf die Vermeidung von Störungen zu legen.

Bei der Bewertung eines EEG sind unterschiedliche Aspekte zu berücksichtigen. Hierzu gehören die Frequenzzusammensetzung des Signals, die topographische Anordnung von EEG-Bildern über dem Schädel sowie das Vorhandensein spezieller Potenzialformen.

Eine Dämpfung der Hirnfunktion geht meist mit einer Verlangsamung des EEG einher. Die Frequenzzusammensetzung des EEG bietet daher einen Anhalt zur Einschätzung der Schwere einer cerebralen Funktionsstörung. Für die visuelle Auswertung von EEG-Kurven ist es allgemein üblich, vier Frequenzbereiche zu unterscheiden:

  • Delta (0,5 - 3,5 Hz)
  • Theta (3,5 - 7,5 Hz)
  • Alpha (7,5 - 12,5 Hz)
  • Beta (> 12,5 Hz).

Grundsätzlich ist zwischen generalisierten und fokalen EEG-Veränderungen zu unterscheiden. Generalisierte EEG-Veränderungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie über allen Regionen des Schädels sehr ähnlich ausgeprägt sind. Typische Beispiele sind EEG-Effekte durch Narkotika, Sedativa, Hypothermie, Hypoglykämie und globale Hypoxie. Fokale EEG-Veränderungen beschränken sich auf Teilbereiche des Schädels und können z.B. durch Tumore, Blutungen oder lokal begrenzte Hypoxien bedingt sein.

Spezielle Potenzialformen, die beim EEG-Monitoring in Anästhesie und Intensivmedizin häufiger beobachtet werden können, sind z.B. die epilepsietypischen Potenziale.

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Generalisierte EEG-Veränderungen durch anästhesiologische Medikation

In der Abbildung werden charakteristische EEG-Veränderungen einer barbituratinduzierten Narkose bei zunehmender Narkosetiefe dargestellt. Im entspannten Wachzustand ist das EEG bei den meisten Erwachsenen durch Alphaaktivität geprägt. Bei Einleitung der Narkose kommt es zunächst zu einer Amplitudenabnahme und später zur völligen Unterdrückung der Wach-Aktivität. Es treten schnelle Frequenzen auf, die bei Narkosevertiefung zunächst von langsamen Wellen (Theta- und Delta-Bereich) unterlagert sind. Später bestimmt hochamplitudige Delta-Aktivität das Kurvenbild. Frequenz und Amplitude der Wellen im Delta-Bereich nehmen bei weiterer Narkosemittelanflutung ab. Flache bis isoelektrische Kurvenstrecken, die von einzelnen periodischen Gruppen, den sogenannten „Bursts“, durchbrochen werden, sind dann typisch für eine sehr tiefe bzw. zu tiefe Narkose. Wenn auch die Bursts noch unterdrückt werden, resultiert ein isoelektrischer Kurvenverlauf. Beim Abklingen der Narkose werden die beschriebenen EEG-Bilder in umgekehrter Reihenfolge durchlaufen.

Anhand dieser einheitlichen, generalisiert über dem ganzen Kortex auftretenden Wellenbilder, nahmen Martin et al. bereits 1959 eine elektrophysiologische Stadieneinteilung der Narkose vor, wobei sie sechs Stadien unterschieden. Ein Vorschlag für eine noch weiter differenzierte Stadieneinteilung stammt von Kugler (1981). Vom Wachzustand bis zur sehr tiefen Narkose unterscheidet er die Stadien A bis F mit Unterstadien.

Es ist bekannt, dass sich das Wach-EEG mit dem Lebensalter verändert. Altersabhängige Besonderheiten der Narkose-Stadien sind häufig bei Kindern besonders große Amplituden, während bei älteren Personen die Signalamplituden oft sehr klein sind.

Zwar prägen manche Substanzen das EEG in spezieller Weise, z.B. indem einige Frequenzkomponenten besonders betont sind, für eine zunehmende hypnotische Wirkung ist aber eine fortschreitende Verlangsamung des EEG typisch. Da es sich um generalisierte EEG-Veränderungen handelt, reicht ein EEG-Kanal aus, um sie darzustellen.

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Andere Ursachen für generalisierte EEG-Veränderungen

Generalisierte EEG-Veränderungen können auch durch Faktoren hervorgerufen werden, die den Metabolismus bzw. die Energieversorgung des Gehirns beeinflussen und dadurch die Zellfunktion verändern. Zu derartigen Einflussfaktoren zählen Hypoxie, Ischämie, Hypothermie, Hypo-/Hyperkapnie und Hypoglykämie.

Die genannten Einflussgrößen können EEG-Veränderungen bewirken, die medikamentenbedingten EEG-Effekten sehr ähnlich sind. Nicht selten sind Mischbilder von EEG-Effekten unterschiedlicher Einflussgrößen, z.B. Medikamenteneffekte in Verbindung mit akuter Hypoxie, zu beobachten. Es ist daher zu betonen, dass EEG-Registrierungen nur im Zusammenhang mit dem klinischen Bild bzw. unter Beachtung zusätzlicher Informationen interpretiert werden dürfen.

Die Tatsache, dass das EEG nicht nur durch Medikamente sondern auch durch andere Einflussgrößen verändert wird, ist von klinischem Nutzen, da hierdurch z.B. potentiell hirnschädigende Situationen angezeigt und die Hirnfunktion komatöser Patienten im Krankheitsverlauf überwacht werden können.

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EEG-Monitoring bei fokalen EEG-Veränderungen

Fokale EEG-Veränderungen werden durch einen Vergleich der EEG-Signale von beiden Hemisphären nachgewiesen. Eine Zwei-Kanal-Ableitung erlaubt ein Screening im Hinblick auf das Vorliegen einer fokalen EEG-Veränderung. Ein Anwendungsgebiet ist das EEG-Monitoring bei Operationen an der A. carotis.

Häufig zeigt sich ein fokaler krankhafter Prozess durch eine Verlangsamung auf der betroffenen Seite. Herdzeichen können aber auch z.B. Krampfpotenziale, fokale Kurvenabflachungen und sogar EEG-Beschleunigungen sein. Umfassend wird die Thematik in der genannten Literatur behandelt.

Bei Mehrkanalableitungen ist besondere Sorgfalt auf eine symmetrische Elektrodenplatzierung zu legen, um vorgetäuschte Seitendifferenzen zu vermeiden.
Nicht in jedem Fall werden sich Seitendifferenzen durch eine Zwei-Kanal-Ableitung nachweisen lassen. Gegebenenfalls ist ein konventionelles Vielkanal-EEG durchzuführen.

Bei Patienten mit bekannten umschriebenen EEG-Veränderungen oder mit einer Anamnese, die Hinweise auf eine umschriebene cerebrale Funktionsveränderung gibt, sollte zur Beurteilung von Medikamenteneffekten das EEG von der nichtbetroffenen Hemisphäre herangezogen werden.

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Spezielle Potenzialformen im EEG

Ein besonderer Wert des EEG besteht darin, dass epilepsietypische Potenziale (auch als Anfallspotenziale, Spitzenpotenziale, Krampfpotenziale bezeichnet) nachgewiesen werden können und der Effekt einer antiepileptischen Therapie überwacht werden kann. Epilepsietypische Potenziale haben in der Regel sehr steile und spitze Anteile.

Epilepsietypische Potenziale, z.B. Spikes, Sharp waves, Spike-and-wave-Komplexe etc., haben eine große klinische Relevanz. Es ist empfehlenswert, sich mit diesen Potenzialen sowie auch anderen Potenzialen ähnlicher Form anhand der Literatur vertraut zu machen.

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Rechnerische Verarbeitung des EEG

Für ein EEG-Monitoring ist die alleinige Darstellung des Originalsignals nicht ausreichend. Eine ständige Beobachtung des Monitors ist in der Praxis nicht durchführbar und würde von anderen Aufgaben ablenken. Es ist erforderlich, die Informationsflut des EEG in geeigneter Form zu komprimieren, um Trends ablesen zu können.

Eine Standardmethode zur EEG-Auswertung ist die Spektralanalyse. Sie liefert für einen definierten Zeitabschnitt eine Zerlegung des EEG-Signals in seine zugrundeliegenden Frequenzkomponenten. Die Ergebnisse der Spektralanalyse können grafisch, z.B. als Leistungsspektrum, dargestellt werden und als Grundlage für weiterführende Berechnungen dienen. Die Spektralanalyse kann nur Frequenzanteile darstellen, die Form und zeitliche Abfolge der EEG-Wellen bleiben unberücksichtigt. Bestimmte Potenzialmuster werden in ihre Frequenzanteile aufgelöst und stellen sich als Muster nicht mehr dar. Kurzzeitige EEG-Veränderungen sind in einer fortlaufenden Spektralanalyse oft nur schwer zu erkennen.

Es ist daher sinnvoll, dass zu spektralanalytischen Darstellungen eine gleichzeitige Registrierung des Original-EEG, bei Langzeitmessungen zumindest stichprobenartig, vorliegt.

Aus dem Leistungsspektrum lassen sich unterschiedliche Einzelparameter berechnen. Solche Spektralparameter sind z.B. absolute oder relative Leistungen in Frequenzbändern. Im Bereich des EEG sind das 50%- und 90%- bzw. 95%-Quantil des Leistungsspektrums gebräuchliche Deskriptoren. Trends im EEG lassen sich häufig mit Hilfe von Spektralparametern gut darstellen.

Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass einzelne Spektralparameter, ebenso wie das Spektrum, keine Information über spezielle Muster im EEG enthalten. Zum Beispiel lässt sich das Burst-Suppression-EEG (Stadium F0), das durch abwechselndes Auftreten sehr flacher Strecken und Wellen gemischter Frequenz gekennzeichnet ist, anhand von Spektralparametern nicht erkennen. Auch bei reinen Suppressionsabschnitten (Stadium F1) sind Spektralparameter nicht aussagekräftig. Daher werden bei diesen EEG-Bildern das Spektrum und daraus abgeleitete Parameter auf dem Bildschirm abgedunkelt dargestellt.

Zur Erkennung des F-Bereichs werden spezielle Algorithmen verwendet. Zur automatischen Klassifikation der übrigen Stadien dienen multivariate Methoden. Sie gewährleisten im Vergleich zu einzelnen Parametern eine zuverlässigere Bewertung des EEG. Bei dem multivariaten Ansatz wird aus einem EEG-Abschnitt eine Vielzahl von Parametern bestimmt. Dann wird überprüft, ob diese Parameter in einer Zusammensetzung vorliegen, die für ein Stadium typisch ist. Ist dies der Fall, wird dieses Stadium als aktuelle Bewertung auf dem Bildschirm ausgegeben. Ist die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Klassifikation zu klein, oder sind zu viele Artefakte erkannt worden, dann wird keine Bewertung ausgegeben.

Im Cerebrogramm werden alle automatischen Klassifikationen im Zeitverlauf aufgetragen und ergeben so eine Trenddarstellung des Narkose- bzw. Sedierungsverlaufes.

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Literatur

Ebe, M., Homma, I.
Leitfaden für die EEG-Praxis
Stuttgart Jena New York: Fischer, 1992

Freye E.
Cerebral Monitoring in the OR and ICU.
Dordrecht: Springer, 2005

Kugler, J.
Elektroenzephalographie in Klinik und Praxis, 3. Aufl.
Stuttgart New York: Thieme, 1981

Neundörfer, B.
EEG-Fibel, 4. Aufl.
Stuttgart New York: Fischer, 1995

Zschocke, S.
Klinische Elektroenzephalographie
Berlin: Springer, 1995

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