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2021
Journal Article
Title
Spektral- und Topografie-spezifische Spindelanalyse mit Ohrnaher, flexibler EEG-Sensorik für die Anwendung zu Hause
Abstract
Fragestellung: Es gibt Hinweise auf Anomalien von Schlafspindeln bei Demenzerkrankung und einer potenziellen Anwendung zur Früherkennung [1]. Hierzu werden Veränderungen und Unterschiede bei hochfrequenten (13-16 Hz) parietalen Spindeln und niedrigfrequenten (11-13 Hz) frontalen Spindeln analysiert. Hier untersuchen wir, ob gedruckte, flexible Elektroden (cEEGrid), die nachweislich für das Monitoring im heimischen Umfeld eingesetzt werden können [2], auch geeignet sind, um spezifische Nuancen hinsichtlich topographischer und spektraler Ausprägung von Spindeln zu detektieren. Patienten und Methoden: 10 gesunde Probanden wurden mit einem cEEGrid und einem tragbaren Verstärker (mBrainTrain, Serbien) ausgestattet. Die Datenübertragung erfolgte drahtlos auf ein Smartphone. Im Durchschnitt lieferte jeder Proband Daten über M = 7,48 h. Eine Schlafexpertin erstellte Hypnogramme und annotierte Spindeln gemäß AASM. Ergebnisse: Auf Grundlage verschiedener Vektorprojektionen der cEEGrid-Elektroden auf klassische EEG Kopfpositionen (s. . Abb. 1; [2]) wurden topographische und spektrale Aspekte der Spindeln in einem ersten Verfahren analysiert. Die vorläufigen Ergebnisse zeigen, dass sich anhand von cEEGrid-Daten hoch-frequente parietale Spindeln (14 Hz) von niedrig frequenten frontalen Spindeln (12,5 Hz) unterscheiden lassen (s. . Abb. 2 für eine Exemplarische Darstellung des gemittelten absolut Amplitudenspektrums von 190 Schlafspindeln eines Probanden.). Schlussfolgerungen: Die Analysen deuten darauf hin, dass ein reduziertes, ohrnahes Elektrodenset in einem häuslichen Umfeld ausreicht, um spezifische Graphoelemente wie Spindeln nicht nur zu detektieren, sondern detailliert zu analysieren. Dies erhöht die Relevanz der Weiterentwicklung eines minimierten, vom Nutzer selbst anzulegenden Systems mit hohem Tragekomfort zur Erfassung von Veränderungen von Graphoelementen, die im Kontext der Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen wie Demenz diskutiert werden.