Entdecken Sie mit Hilfe des EEG, wie die elektrische Aktivität Ihres Gehirns alles steuert, was Sie denken, fühlen und tun. Diese nicht-invasive, hochauflösende Technik erfasst die neuronale Aktivität über Elektroden auf der Kopfhaut und nimmt Gehirnsignale in Echtzeit auf. Von der Erforschung von Schlaf, Aufmerksamkeit und Emotionen bis hin zu Anwendungen im Neuromarketing und in der kognitiven Forschung bietet das EEG Einblicke in das menschliche Verhalten wie kein anderes Instrument.
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Alle Handlungen, Gedanken, Erinnerungen, Emotionen und Erfahrungen der Welt werden von deinem Gehirn erzeugt. Es ist ein außergewöhnlich komplexes Organ, sowohl in seiner Struktur als auch in seiner Funktion. Ob du schläfst oder wach bist, das nächste Meeting vorbereitest oder einen gemütlichen Spaziergang durch die Stadt machst – dein Gehirn ist ständig aktiv, nimmt Informationen auf, interpretiert sie und integriert sie in das bestehende Netzwerke des Gehirns.
Was ist also ein EEG?
Die Elektroenzephalographie (EEG) ist eine Technik zur Aufzeichnung der vom Gehirn erzeugten elektrischen Aktivität an der Kopfhautoberfläche. Das Elektroenzephalogramm, das in den 1920er Jahren vom deutschen Neurologen Hans Berger erstmals am Menschen angewendet wurde, erfasst die Gesamtsumme aller vom Gehirn erzeugten elektrischen Felder über an der Kopfhaut angebrachte Elektroden.
Im Gegensatz zu anderen physiologischen Messungen (wie z. B. EDA – auch bekannt als GSR), für die oft nur ein einziger Sensorsatz erforderlich ist, werden EEG-Messungen mit Elektrodenarrays durchgeführt, die je nach Umfang des Experiments in der Regel aus einer unterschiedlichen Anzahl von Sensoren bestehen, die von 10 bis 512 Elektroden reicht. Um die Anbringung zu beschleunigen, sind die EEG-Elektroden in elastischen Kappen, Netzen oder starren Gittern befestigt, wodurch sichergestellt wird, dass die Daten über verschiedene Sitzungen oder Probanden hinweg an identischen Stellen auf der Kopfhaut erfasst werden können.
Das EEG ist eine relativ kostengünstige, nicht-invasive und vollkommen passive Aufzeichnungstechnik. Es verfügt über eine hervorragende zeitliche Auflösung, da es innerhalb einer einzigen Sekunde Hunderte bis Tausende von Momentaufnahmen der elektrischen Aktivität über mehrere Sensoren hinweg erfassen kann. Dies macht das EEG zu einem idealen Verfahren zur Untersuchung der vom Gehirn erzeugten Signale.
Wie wird das EEG angewendet?
Das Anwendungsspektrum des EEG ist äußerst breit und reicht von klinischen Anwendungen (z. B. der Diagnose neurodegenerativer Hirnerkrankungen [1]) über ingenieurwissenschaftliche Projekte (z. B. Gehirn-Computer-Schnittstellen [2]) und akademische Verhaltensforschung (z. B. kognitive Psychologie [3, 4]) bis hin zur kommerziellen Verhaltensforschung (z. B. Neuromarketing [5]).
In jedem dieser Forschungsbereiche wird das EEG genutzt, um elektrische Signale im Gehirn zu erfassen, die durch die Aktivität der Neuronen hervorgerufen werden.
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Nervenzellen
Neuronen, auch Gehirnzellen genannt, machen den größten Teil des Gehirns aus (Erwachsene haben etwa 86 Milliarden davon [7]). Zwar gibt es im Gehirn auch andere Zellen, die wichtige Funktionen erfüllen, doch sind die Neuronen die wichtigsten Kommunikationsvermittler, und diese Verbindungen werden über Synapsen hergestellt. Eine synaptische Verbindung wird bei der neuronalen Kommunikation durch einen „Schaltvorgang“ aktiviert, der den Ionenfluss über die Zellmembran verändert.
Diese Neurotransmission erzeugt ein winziges elektrisches Feld, das allgemein als postsynaptisches Potential (PSP) bezeichnet wird [8]. Natürlich kann das PSP eines einzelnen Neurons zu schwach sein, um überhaupt wahrgenommen zu werden. Wenn jedoch PSPs bei Hunderttausenden von ähnlich ausgerichteten Neuronen gleichzeitig auftreten, summieren sie sich, und das elektrische Signal wird rasch durch das Hirngewebe, den Schädel und die Kopfhaut geleitet [9]. Wenn genügend synchrone Aktivität (durch PSPs) erzeugt wird, lassen sich neuronale Oszillationen aufzeichnen, bei denen die elektrische Aktivität des Gehirns in einem größeren Bereich (im Vergleich zu einzelnen Zellen) rhythmisch ansteigt und abfällt.
EEG-Signale
Es wurden mehrere Schwingungsfrequenzen identifiziert, die offenbar kognitive oder emotionale Zustände widerspiegeln. Diese Frequenzen sind Delta (0,5 – 3 Hz; assoziiert mit dem Slow-Wave-Schlaf [10]), Theta (4 – 8 Hz; assoziiert mit Schläfrigkeit, Leerlauf [11]), Alpha (8 – 12 Hz; assoziiert mit entspanntem Wachsein [12]), Beta (13 – 25 Hz; assoziiert mit Wachsamkeit oder fokussierter Aufmerksamkeit [13]) und Gamma (> 25 Hz; assoziiert mit der Verknüpfung von Reizmerkmalen und assoziativem Lernen [14, 15]). Während diese Zuordnungen ein Bild der Assoziationen vermitteln, mit denen jede Frequenz verbunden ist, gibt es natürlich viele weitere kognitive Aspekte und Merkmale, die mit jeder einzelnen Frequenz verknüpft sind.
Während die Aktivität der Neuronen auf Einzelzellniveau höchst zufällig ist, zeigen sich bei der Aufzeichnung mittels EEG oszillatorische Muster.
Aus EEG-Daten lassen sich weitere Kennzahlen und Signale ableiten, die Aufschluss über die Funktionsweise des Gehirns geben. So erfassen beispielsweise ERP-Studien die Gehirnaktivität, die mit dem Einsetzen eines Reizes einhergeht, und charakterisieren das daraus resultierende EEG-Signal. Einige EEG-Hersteller bieten vorgefertigte Kennzahlen an, die mit bestimmten kognitiven Zuständen wie Schläfrigkeit, Konzentrationsgrad usw. in Verbindung stehen. Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Möglichkeiten, wie EEG-Daten analysiert werden können, um die Erforschung des menschlichen Verhaltens zu unterstützen.
Die hohe zeitliche Auflösung und die vergleichsweise einfache Anwendung (im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren wie der fMRT) machen das EEG besonders geeignet für Studien, die diese Messgrößen oder Signale nutzen, um Rückschlüsse auf das Gehirn zu ziehen.
Dies ist eine kurze Einführung in die Grundlagen des EEG. Wenn Sie mehr über diese Technologie und deren Einsatz in der Forschung erfahren möchten, laden Sie sich unten unseren kostenlosen Leitfaden herunter. Entdecken Sie in diesem aufschlussreichen Artikel die 14 führenden EEG-Hardware-Anbieter.
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Literaturverzeichnis
(1) Jeong J. (2004). EEG-Dynamik bei Patienten mit Alzheimer-Krankheit. Clin. Neurophysiol. 115, 1490–1505. 10.1016/j.clinph.2004.01.001
(2) Wolpaw JR, McFarland DJ, Neat GW, Forneris CA. (1991). Eine EEG-basierte Gehirn-Computer-Schnittstelle zur Cursorsteuerung. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 78:252–259.
(3) Gotlib, I. H. (2010). EEG-Alpha-Asymmetrie, Depression und kognitive Funktionen. Cognition and Emotion. 12, 3, 449–478.
(4) Klimesch W. Alpha- und Theta-Oszillationen im EEG spiegeln die kognitive Leistungsfähigkeit und die Gedächtnisleistung wider: eine Übersicht und Analyse. Brain Res Brain Res Rev. 1999;29(2–3):169–95. Epub 21.04.1999. PMID: 10209231.
(5) Ramsøy, T. Z., Skov, M., Christensen, M. K. und Stahlhut, C. (2018). Asymmetrie im frontalen Kortex und Zahlungsbereitschaft. Front. Neurosci. 12:138. doi: 10.3389/fnins.2018.00138
(6) Herculano-Houzel S. (2009). Das menschliche Gehirn in Zahlen: ein linear vergrößertes Primatengehirn. Front. Hum. Neurosci. 3:31. 10.3389/neuro.09.031.2009
(7) Azevedo F. A., Carvalho L. R., Grinberg L. T., Farfel J. M., Ferretti R. E., Leite R. E. (2009). Die gleiche Anzahl neuronaler und nicht-neuronaler Zellen macht das menschliche Gehirn zu einem isometrisch vergrößerten Primatengehirn. J. Comp. Neurol. 513, 532–541. 10.1002/cne.21974
(8) Ashby P., Zilm D. (1982). Merkmale postsynaptischer Potenziale, die in einzelnen menschlichen Motoneuronen durch homonyme Salven der Gruppe 1 erzeugt werden. Exp. Brain Res. 47, 41–48. 10.1007/bf00235884
(9) Olejniczak P. Neurophysiologische Grundlagen des EEG. Journal of Clinical Neurophysiology. 2006;23:186–189. doi: 10.1097/01.wnp.0000220079.61973.6c.
(10) Braun A. R., Balkin T. J., Wesenten N. J., Carson R. E., Varga M., Baldwin P. et al. (1997). Regionale zerebrale Durchblutung während des Schlaf-Wach-Zyklus. Eine H2(15)O-PET-Studie. Brain J. Neurol. 120 (Pt 7), 1173–1197. 10.1093/brain/120.7.1173
(11) Strijkstra AM et al. Subjektive Schläfrigkeit korreliert negativ mit globalen Alpha-Frequenzen (8–12 Hz) und positiv mit zentralen frontalen Theta-Frequenzen (4–8 Hz) im Elektroenzephalogramm des Menschen im wachen Ruhezustand. Neurosci Lett. 2003;340(1):17–20.
(12) Laufs H. et al. (2003). EEG-korrelierte fMRT der menschlichen Alpha-Aktivität. Neuroimage. 19:1463–1476. doi: 10.1016/S1053-8119(03)00286-6.
(13) Niedermeyer, E., & Lopes da Silva, F. H. (2005). Elektroenzephalographie: Grundlagen, klinische Anwendungen und verwandte Gebiete. Philadelphia, PA. Lippincott Williams & Wilkins.
(14) Başar-Eroglu C., Strüber D., Schürmann M., Stadler M., Başar E. (1996). Gamma-Band-Reaktionen im Gehirn: Ein kurzer Überblick über psychophysiologische Korrelate und funktionelle Bedeutung. International Journal of Psychophysiology, 24(1), 101–12.
(15) Miltner W.H.R., Braun C., Arnold M., Witte H., Taub E. (1999). Kohärenz der EEG-Aktivität im Gamma-Band als Grundlage für assoziatives Lernen. Nature. 397:434–436.
