In der Wissenschaft gilt seit jeher der Grundsatz: Wer etwas verstehen will, muss es zunächst messen. Versuche, menschliches Verhalten zu verstehen, können die Messung einer Reihe physiologischer Signale umfassen, doch um dem Gehirn näher zu kommen, sind Geräte erforderlich, die dessen Aktivität aufzeichnen.

Es gibt zwar verschiedene Geräte zur Neurobildgebung, doch keines davon bietet eine so hohe zeitliche Auflösung wie das EEG. Zwar sind die gewonnenen visuellen Informationen nicht so detailliert wie bei einigen anderen Neurobildgebungsverfahren (wie beispielsweise der fMRT oder funktionellen Magnetresonanztomographie), doch aufgrund seiner zeitlichen Auflösung in Verbindung mit seiner Mobilität, seiner relativen Erschwinglichkeit und seiner einfachen Handhabung ist das EEG eine der – wenn nicht sogar die – am häufigsten eingesetzte Methode der Neurobildgebung.

Das EEG wird häufig unter streng kontrollierten Versuchsbedingungen eingesetzt – also in Situationen, in denen Daten über einen festgelegten Zeitraum hinweg erfasst werden, wobei die Probanden sich kaum bewegen und die Reize klar definiert sind. Dies ist zwar ideal für die Untersuchung der Gehirnaktivität in bestimmten Situationen, doch manchmal ist ein anderer Ansatz erforderlich.

Das ambulante EEG ist eine Methode zur Erfassung von EEG-Daten über einen längeren Zeitraum (dies kann von Stunden bis zu Tagen reichen) in einer natürlichen Umgebung. Das bedeutet nicht nur, dass mehr Daten vorliegen, sondern auch, dass mehr Bewegung stattfindet und (wahrscheinlich) eine Vielzahl von wechselwirkenden Faktoren die Daten beeinflussen wird.

Was sind die Gründe für ein ambulantes EEG?

Ein ambulantes EEG wird in der Regel aus folgenden Gründen durchgeführt:

Erkennung und Überwachung von Epilepsie
Untersuchungen zu Beschlagnahmungen
Schlafuntersuchungen
Untersuchungen zum natürlichen Verhalten (z. B. Kundenstudien, Studien zur Nutzerinteraktion)

Die ersten beiden Beispiele dienen in erster Linie medizinischen Zwecken – der Einsatz ambulanter Verfahren dient dazu, abweichende neurologische Aktivitäten im Laufe des Tages zu erkennen oder zu messen. Bei den beiden letzteren geht es eher darum, zu verstehen, wie sich Gehirnprozesse in einer normalen Population im Laufe der Zeit (und möglicherweise auch in unterschiedlichen Kontexten) verändern.

Im Folgenden werden wir konkret darauf eingehen, wie sich die bei natürlichem Verhalten ablaufenden Gehirnprozesse mithilfe eines ambulanten EEG messen lassen, und welche häufigen Fallstricke bei der Datenerhebung und -analyse auftreten.

Wie funktioniert das?

In vielen Fällen entspricht das ambulante EEG im Wesentlichen dem üblichen Ablauf eines regulären EEG-Versuchs: Dem Probanden wird ein EEG-Headset auf den Kopf gesetzt, die Elektroden werden mithilfe eines leitfähigen Gels auf der Haut befestigt, die Leitfähigkeit wird überprüft, und die gesamte Konfiguration wird in der zugehörigen Software kontrolliert.

Zwar gibt es wesentliche Gemeinsamkeiten, doch bestehen auch wesentliche Unterschiede. Während manche EEG-Konfigurationen Geräte erfordern, die sich nur schwer (oder gar nicht) transportieren lassen, sind für das ambulante EEG Geräte erforderlich, die Bewegungsfreiheit und Tragbarkeit gewährleisten. Jeder Teilnehmer, der über einen längeren Zeitraum ein EEG-Headset trägt, muss sich ungehindert bewegen können und sich dabei wohlfühlen.

Es sollten weitere Überlegungen hinsichtlich der Daten angestellt werden – nicht nur, wohin sie gelangen (die Erfassung riesiger Datenmengen erfordert natürlich eine effiziente Speicherung), sondern auch, wie die Daten erfasst werden. In solchen Situationen ist es oft erforderlich, dass sich die teilnehmenden Personen bewegen, was zu Störungen und Artefakten in den Signalen führt.

Das Signal und das Rauschen

Rauschen ist bei praktisch jeder Messung unvermeidlich, ganz gleich, ob es sich um die Erfassung von EEG-Daten oder um andere Messungen handelt (auch wenn das EEG besonders empfindlich auf Rauschen reagiert). Das Ausmaß des Rauschens mag zwar minimal sein, doch ist stets mit einem gewissen Maß an Rauschen zu rechnen. Die Reduzierung (und gegebenenfalls Filterung) des Signals vom Rauschen ist daher ein wesentlicher Bestandteil jeder Datenanalyse.

Dies macht sich bei ambulanten EEG-Messungen noch stärker bemerkbar, bei denen sich die Testperson möglicherweise bewegt oder auf andere Weise bewegt, was die Position der Elektroden auf dem Kopf beeinträchtigen kann. Wie Sie auf der Abbildung einer EEG-Aufzeichnung unten sehen können, kann dies erhebliche Auswirkungen auf die Datenqualität haben.

Das soll nicht heißen, dass in Situationen, in denen Menschen sich bewegen müssen, keine Datenerfassung stattfinden sollte, sondern lediglich, dass eine neue Strategie erforderlich ist.

Es gibt zwei Hauptansätze, um dieses Problem zu mindern. Der erste betrifft die Versuchsplanung, der andere die Datenanalyse.

Versuchsaufbau für ambulantes EEG

Um das Problem verrauschter Daten zu umgehen, ist es oft am besten, „artefaktfreie“ Zeitfenster in der Aufzeichnung vorzusehen. Ein typisches Szenario für ambulantes EEG wäre beispielsweise die Aufzeichnung von EEG-Daten eines Teilnehmers, während dieser sich bewegt und mit Gegenständen interagiert (man denke an eine Studie zum Einkaufsverhalten in einem Supermarkt oder eine Entwicklungsstudie mit Kindern). Auch wenn es an bestimmten Stellen der Aufzeichnung zu starken Bewegungen kommen kann, konzentriert sich die Analyse auf die Momente, die frei von Artefakten sind.

Durch die Versuchsplanung lässt sich daher sicherstellen, dass es Momente geringer Aktivität gibt, die aufgezeichnet werden können – beispielsweise wenn ein Teilnehmer innehält, um sich ein Supermarktregal anzusehen, oder wenn ein Kind (endlich!) stillsteht.

Dies wirft auch die Frage auf, welche EEG-Hardware für ambulante Anwendungen am besten geeignet ist. Die Headsets von Neuroelectrics haben den Vorteil, dass sie mit einer Kopfkappe ausgestattet sind, wodurch die Bewegung der Elektroden etwas eingeschränkt wird. Sie können zudem mit verschiedenen Elektrodentypen ausgestattet werden, was die Anwendungsgeschwindigkeit oder die Signalqualität verbessern kann.

ABM-Headsets (Advanced Brain Monitoring) können auch mobil getragen werden, wobei die Daten über eine Bluetooth-Verbindung erfasst werden, sind jedoch nicht in einer Kappe integriert.

Bei wiederholten Messungen, bei denen die Teilnehmer demselben Reiz ausgesetzt werden und jedes Mal unterschiedliche Teile der Daten erfasst werden können, lässt sich ein umfassendes Bild der neuronalen Reaktionen über die gesamte Dauer der Reizexposition gewinnen.

Das bedeutet beispielsweise, dass die EEG-Daten der ersten 10 Sekunden der ersten Reizdarbietung durch die folgenden 10 Sekunden der zweiten Reizdarbietung ergänzt werden könnten. Wenn man den Durchschnitt über eine ausreichende Anzahl von Versuchen und Teilnehmern bildet, lässt sich ein zuverlässiges Gesamtbild der Reaktionen der Teilnehmer erstellen.

Dies gilt auch für Versuchsdesigns mit denselben Teilnehmern – es ist aussagekräftiger, in Experimenten Gleiches mit Gleichem zu vergleichen. Das bedeutet im Wesentlichen, dass der Vergleich der Reaktionen der Teilnehmer auf Reiz A mit ihren Reaktionen auf Reiz B aussagekräftiger ist als der Vergleich der Reaktionen zweier verschiedener Teilnehmergruppen.

All diese Ansätze erfordern jedoch auch, dass Anstrengungen in einem anderen Bereich der Studie unternommen werden – nämlich bei der Analyse.

Analysemethoden für das ambulante EEG

Es liegt auf der Hand, dass die Erfassung von EEG-Daten in einer sich dynamisch verändernden Umgebung über einen längeren Zeitraum eine Herausforderung darstellt. Es kommt leicht zu Störsignalen aus verschiedenen Quellen.

Der erste Schritt bei der Datenanalyse ist oft die visuelle Überprüfung – es kann sein, dass die einzigen Daten, die durch Rauschen beeinträchtigt sind, in Momenten des Experiments (oder an Elektroden) auftreten, die nicht untersucht werden (z. B. wenn das Kind den Reizen keine Aufmerksamkeit schenkt / wenn die Person zwischen den Regalen hin- und hergeht). Diese verrauschten Teile der Daten werden einfach entfernt.

Wenn in den relevanten Teilen der Daten weiterhin Rauschen auftritt, besteht der nächste Schritt darin, eine Filterung durchzuführen. Die Filterung ist besonders wirksam, wenn das Rauschen in sehr niedrigen (unter 1 Hz) oder sehr hohen (über 50 Hz) Frequenzen auftritt – also in Frequenzbereichen, die für die Untersuchung in der Regel nicht von Interesse sind.

In diesem Fall kann ein Hochpassfilter (der Artefakte unterhalb einer Grenzfrequenz unterdrückt) oder ein Tiefpassfilter (der Artefakte oberhalb einer Grenzfrequenz unterdrückt) auf die Daten angewendet werden. Betrifft die Forschungsfrage beispielsweise die Alpha-Aktivität (also die Aktivität im Frequenzbereich von 8 bis 12 Hz), lassen sich hochfrequente Störsignale oft problemlos mit einem Tiefpassfilter entfernen.

Werden Artefakte in iMotions berücksichtigt? In iMotions ist es wichtig, zwischen der Arbeit mit „Rohdaten“ und der Arbeit mit „Metriken“ zu unterscheiden. Nutzer, die iMotions als Aufzeichnungswerkzeug verwenden, exportieren die „Rohdaten“ zur weiteren Verarbeitung in spezialisierte EEG-Software wie EEGLAB, Fieldtrip, BCILAB, BESA oder Cartool.

Somit hat der Nutzer die volle Kontrolle über (und die volle Verantwortung für) die Signalverarbeitung der Daten. Andere Nutzer arbeiten mit „Metriken“, die entweder von der Hardware (bei ABM oder Emotiv) oder von iMotions bereitgestellt werden (z. B. „frontale Asymmetrie“). In diesem Fall erfolgt die Signalbereinigung bereits bei der Berechnung der Metriken.

Fazit

Das ambulante EEG verspricht Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns in realistischen, dynamischen Umgebungen. Dies geht jedoch (oft) mit einer verminderten Datenqualität einher. Dies lässt sich leider nicht vollständig vermeiden, doch mit dem richtigen experimentellen Ansatz, dem richtigen Studiendesign und der richtigen Datenverarbeitung lassen sich diese Auswirkungen abmildern. Das bedeutet, dass naturalistische Forschungsarbeiten durchgeführt werden können.

Zwar können die oben genannten Methoden bei der Auswertung der Daten aus ambulanten EEG-Experimenten hilfreich sein, doch der wichtigste und nützlichste Aspekt jedes Experiments – ob ambulant oder nicht – besteht darin, den Ansatz zunächst in einem Pilotversuch zu testen, bevor er auf eine größere Teilnehmerzahl ausgeweitet wird. Das Testen des Tests ist für eine erfolgreiche Forschung von entscheidender Bedeutung, da es Ihnen ermöglicht zu verstehen, was funktioniert und was nicht.

Ich hoffe, es hat Ihnen Spaß gemacht, mehr über das ambulante EEG und dessen Funktionsweise zu erfahren. Wenn Sie sich noch eingehender mit dem EEG befassen möchten, laden Sie sich unten unseren kostenlosen Leitfaden herunter.

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