Was ist ein EEG (Elektroenzephalogramm) und wie funktioniert es?

Dein Gehirn hat das Sagen. Denk mal daran, als du das letzte Mal versucht hast, ein Kreuzworträtsel zu lösen, oder angefangen hast, eine neue Sprache zu lernen. Erinnere dich daran, als du das letzte Mal mitten in einem seltsamen Traum aufgewacht bist oder dich in einer Stadt zurechtfinden musstest, in der du noch nie zuvor gewesen bist.

Während du denkst, träumst, siehst und fühlst, ist dein Gehirn ständig aktiv: Es nimmt alle Informationen auf, verdichtet und verknüpft vorhandene Daten neu und integriert alles zu einer zusammenhängenden Erfahrung. Für dich bildet diese Erfahrung deine Realität.

Dein Gehirn ist lebendig. Es prägt deine Wahrnehmung deiner Umgebung und filtert oder hebt die Objekte und Informationen hervor, die für dich am relevantesten sind. Es erschafft seine eigenen Geschichten auf der Grundlage deiner Gedanken, Emotionen, Wünsche und Erfahrungen und bestimmt letztendlich dein Verhalten.

In diesem Artikel erhalten Sie einen grundlegenden Überblick über das EEG und seine Funktionsweise:

• Das EEG misst die elektrische Aktivität des Gehirns
• Was ist ein EEG und wie funktioniert es?
• Wie lassen sich EEG-Daten interpretieren?
• EEG-Integrationen
• EEG-Preise
• EEG und Stimuluspräsentation

Das EEG misst die elektrische Aktivität des Gehirns

Das Gehirn besteht aus Milliarden von Zellen, von denen die Hälfte Neuronen sind und die andere Hälfte die Aktivität der Neuronen unterstützt und fördert. Diese Neuronen sind über Synapsen eng miteinander verbunden, die als Schnittstellen für hemmende oder erregende Aktivität fungieren.

Jede synaptische Aktivität erzeugt einen schwachen elektrischen Impuls, der als postsynaptisches Potential bezeichnet wird. Natürlich ist es schwierig, die Entladung eines einzelnen Neurons zuverlässig zu erfassen, ohne direkten Kontakt zu ihm zu haben. Wenn jedoch Tausende von Neuronen synchron feuern, erzeugen sie ein elektrisches Feld, das stark genug ist, um sich durch Gewebe, Knochen und Schädel auszubreiten. Schließlich lässt es sich an der Kopfoberfläche messen.

Stellen Sie sich das wie ein ständiges Grollen kleiner Erdbeben vor. Für sich genommen ist jede einzelne Erschütterung vielleicht zu gering, um wahrgenommen zu werden, doch wenn mehrere davon gleichzeitig, am selben Ort und im gleichen Rhythmus auftreten, summieren sie sich zu einem Mega-Beben, das selbst noch Hunderte von Kilometern entfernt spürbar ist.

Was ist ein EEG und wie funktioniert es?

Die Elektroenzephalographie (EEG) ist die physiologische Methode der Wahl, um die vom Gehirn erzeugte elektrische Aktivität über Elektroden zu erfassen, die auf der Kopfhaut angebracht werden. Um die Anbringung zu beschleunigen, werden die Elektroden in elastischen Kappen untergebracht, die Badekappen ähneln, wodurch sichergestellt wird, dass die Daten bei allen Probanden an identischen Stellen auf der Kopfhaut erfasst werden können.

Trotz des etwas abschreckenden Namens (und der Aussprache) ist es überraschend einfach, die Grundlagen der Elektroenzephalografie zu verstehen:

Um diese grundlegenden Elemente und ihre praktischen Anwendungen gründlich zu verstehen, empfehlen wir Ihnen, unseren umfassenden Leitfaden „EEG 101“ zu lesen.

Um diese grundlegenden Elemente und ihre praktischen Anwendungen gründlich zu verstehen, empfehlen wir Ihnen, unseren umfassenden Leitfaden „EEG 101“ zu lesen. Um einen besseren Eindruck davon zu bekommen, wie sich diese Prinzipien in der Praxis auswirken, entdecken Sie die **häufigsten Anwendungsbereiche** der EEG-Forschung am Menschen.

Elektroenzephalografie (EEG) – Definition:

• Misst die elektrische Aktivität, die durch die synchronisierte Aktivität Tausender Neuronen entsteht (in Volt)
• Bietet eine hervorragende zeitliche Auflösung, sodass Aktivitäten in kortikalen Bereichen – selbst im Subsekundenbereich – erfasst werden können

Da die an den Elektroden gemessenen Spannungsschwankungen sehr gering sind, werden die aufgezeichneten Daten digitalisiert und an einen Verstärker weitergeleitet. Die verstärkten Daten können dann als Folge von Spannungswerten angezeigt werden.

Preisunterschiede bei EEG-Systemen sind in der Regel auf die Anzahl der Elektroden, die Qualität der Digitalisierung, die Qualität des Verstärkers und die Anzahl der Messwerte pro Sekunde zurückzuführen, die das Gerät erfassen kann (dies ist die Abtastrate in Hz).

Das EEG ist eine der schnellsten verfügbaren Bildgebungsverfahren, da es oft eine hohe Abtastrate aufweist. Vor hundert Jahren wurde der zeitliche Verlauf eines EEGs auf Papier aufgezeichnet – heute werden die Daten (glücklicherweise) digital als kontinuierlicher Spannungsfluss auf einem Bildschirm angezeigt. Doch das ist erst der Anfang – man muss auch verstehen, was die Daten aussagen.

Die Daten werden zwar digital dargestellt, doch um ihre volle Tragweite zu erfassen, muss man die Feinheiten ihrer Erfassung, Verarbeitung und Analyse verstehen. Wenn Sie sich eingehender mit diesen grundlegenden Konzepten befassen möchten, lesen Sie den Artikel **EEG 101 – Grundlagen**.

Was sind normale EEG-Wellen?

Normale EEG-Wellen (Elektroenzephalogramm) sind charakteristische elektrische Muster, die bei der Aufzeichnung der Gehirnaktivität mit EEG-Geräten beobachtet werden. Diese Wellenmuster können wichtige Aufschlüsse über den Wach-, Entspannungs- oder Schlafzustand einer Person geben. Das Erkennen normaler EEG-Wellen ist in Klinik und Forschung von entscheidender Bedeutung, da sie eine Ausgangsbasis für die Erkennung von Anomalien oder Veränderungen bieten, die durch bestimmte Reize, Zustände oder Erkrankungen hervorgerufen werden.

Hier finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten normalen EEG-Wellen, ihre Definitionen und ihre Bedeutung:

Delta-Wellen

Definition: Dies sind die langsamsten EEG-Wellen mit einer Frequenz von bis zu 4 Hz.

Bedeutung: Deltawellen treten typischerweise im tiefen, traumlosen Schlaf auf, insbesondere bei Säuglingen und Kleinkindern. Ihr Auftreten bei wachen Erwachsenen kann auf eine Hirnerkrankung hindeuten.

Theta-Wellen

Definition: Theta-Wellen haben einen Frequenzbereich von 4 bis 8 Hz.

Bedeutung: Diese Wellen treten häufig bei Kindern und schläfrigen Erwachsenen auf und sind am ausgeprägtesten während tiefer Meditation oder beim Einschlafen. Ähnlich wie bei Deltawellen kann eine ausgeprägte Theta-Aktivität im Wachzustand bei Erwachsenen auf neurologische Probleme hindeuten.

Alpha-Wellen

Definition: Diese Wellen haben eine Frequenz zwischen 8 und 13 Hz.

Bedeutung: Alphawellen treten in der Regel auf, wenn sich eine Person in einem entspannten und ruhigen Zustand befindet, aber dennoch wachsam ist. Am stärksten sind sie ausgeprägt, wenn eine Person tagträumt oder ihre Gedanken passiv schweifen lässt. Das Fehlen dieser Wellen im Ruhezustand kann ein Hinweis auf eine Hirnstörung sein.

Beta-Wellen

Definition: Hierbei handelt es sich um schnellere Wellen mit einem Frequenzbereich von 13 bis 30 Hz.

Bedeutung: Beta-Wellen stehen im Zusammenhang mit aktivem, analytischem Denken. Sie treten stärker in Erscheinung, wenn eine Person wachsam und aufmerksam ist oder sich mit Problemlösung, Entscheidungsfindung oder konzentrierter geistiger Tätigkeit beschäftigt.

Gammawellen

Definition: Dies sind die schnellsten EEG-Wellen mit Frequenzen über 30 Hz.

Bedeutung: Gammawellen stehen im Zusammenhang mit anspruchsvolleren kognitiven Aufgaben sowie mit kognitiven Funktionen. Sie spielen eine Rolle bei verschiedenen Funktionen wie Wahrnehmung, Bewusstsein und Gedächtnisabruf.

Wie lassen sich EEG-Daten interpretieren?

Da das EEG den zeitlichen Verlauf der vom Gehirn erzeugten elektrischen Aktivität erfasst, lässt sich daraus ableiten, welche Bereiche der Großhirnrinde zu einem bestimmten Zeitpunkt für die Informationsverarbeitung zuständig sind:

Bereiche des Gehirns und ihre Funktionen

1. Okzipitaler Kortex
   Der okzipitale Kortex ist das Zentrum der visuellen Verarbeitung in unserem Gehirn und befindet sich im hintersten Bereich des Schädels. Alles, was wir sehen, wird hier verarbeitet (auch wenn ein Teil der Verarbeitung bereits vor und nach dem Eintreffen des Signals stattfindet). EEG-Experimente mit visuellen Reizen (Videos, Bilder) konzentrieren sich häufig auf Effekte in den okzipitalen Regionen.
2. Parietalkortex:
   Im Parietalkortex geht es darum, Informationen aus externen Quellen und interne sensorische Rückmeldungen unseres Körpers zu integrieren. Der Parietalkortex ist dafür verantwortlich, all diese Informationsquellen zu einer zusammenhängenden Darstellung darüber zu vereinen, wie sich unser Körper zur Umgebung verhält und wie alle Dinge (Objekte, Menschen) in der Umgebung räumlich zu uns stehen. Aufgaben, die Augen- oder Handbewegungen sowie die Augen-Hand-Koordination erfordern, wären ohne den parietalen Kortex unmöglich; dieser verarbeitet, speichert und ruft zudem die Form, Größe und Ausrichtung von Objekten ab, die gegriffen werden sollen.
3. Temporaler Kortex
   Der temporale Kortex ist an der Verarbeitung sensorischer Reize zu abgeleiteten oder höheren Bedeutungen beteiligt, wobei visuelle Erinnerungen, Sprache und emotionale Assoziationen eine Rolle spielen. Der linke temporale Kortex ist am Verständnis der geschriebenen und gesprochenen Sprache beteiligt. Die medialen (inneren) Regionen sind bei der räumlichen Orientierung stärker aktiv.
4. Frontalkortex
   Der frontale Teil des menschlichen Gehirns ist im Vergleich zu den meisten anderen Säugetieren vergrößert. Im Wesentlichen dreht sich im Frontalkortex alles um die exekutiven Funktionen: Er hilft uns, die Kontrolle zu behalten, für die Zukunft zu planen und unser Verhalten zu überwachen. Abgesehen von den regionalen Merkmalen, die angeben, wo bestimmte elektrische Aktivität ihren Ursprung hat, kann man auch analysieren, welche Frequenzen die aktuelle Aktivität hauptsächlich antreiben.

Die neuronalen Schwingungen, die mit dem EEG gemessen werden können, sind bereits in den rohen, ungefilterten und unbearbeiteten Daten sichtbar. Das Signal ist jedoch stets eine Mischung aus mehreren zugrunde liegenden Grundfrequenzen, von denen angenommen wird, dass sie bestimmte kognitive, affektive oder aufmerksamkeitsbezogene Zustände widerspiegeln. Immer wenn sich Ihr Gehirn in einem bestimmten Zustand befindet, ändern sich die Frequenzmuster, was Einblicke in kognitive Prozesse gewährt.

EEG-Frequenzbereiche / Frequenzbänder

Delta-Wellen (<4 Hz)

• In Schlaflabors werden Deltawellen untersucht, um die Schlaftiefe zu beurteilen. Je stärker der Delta-Rhythmus, desto tiefer der Schlaf. Es wurde zudem festgestellt, dass eine erhöhte Delta-Leistung (eine erhöhte Anzahl an Deltawellen-Aufzeichnungen) mit einer gesteigerten Konzentration bei Aufgaben im Bereich des internen Arbeitsgedächtnisses einhergeht [1].
  

Theta-Wellen (4–7 Hz)

• Sie steht in Zusammenhang mit einer Vielzahl kognitiver Prozesse wie der Speicherung und dem Abruf von Erinnerungen sowie der kognitiven Belastung [2]. Immer wenn wir mit schwierigen Aufgaben konfrontiert sind (beispielsweise beim Rückwärtszählen von 100 in 7er-Schritten oder beim Erinnern des Weges von der Arbeit nach Hause), treten Thetawellen stärker in den Vordergrund. Thetawellen werden zudem mit einem erhöhten Ermüdungsgrad in Verbindung gebracht [3].
  

Alpha-Wellen (7–12 Hz)

• Wenn wir die Augen schließen und uns in einen ruhigen Zustand versetzen, dominieren die Alphawellen. Die Alphawellenaktivität ist in einem Zustand entspannter Wachheit erhöht. Beim Biofeedback-Training werden Alphawellen häufig zur Überwachung der Entspannung genutzt. Sie stehen zudem in Zusammenhang mit Hemmung und Aufmerksamkeit [4].
  

Beta-Wellen (12–30 Hz)

• In den motorischen Regionen verstärken sich die Beta-Frequenzen, wenn wir Bewegungen eines Körperteils planen oder ausführen [5]. Interessanterweise ist dieser Anstieg der Beta-Aktivität auch dann feststellbar, wenn wir die Körperbewegungen anderer Menschen beobachten [6]. Unser Gehirn ahmt offenbar deren Gliedmaßenbewegungen nach, was darauf hindeutet, dass es in unserem Gehirn ein komplexes „Spiegelneuronensystem“ gibt, das möglicherweise durch Beta-Frequenzen koordiniert wird.
  

Gammawellen (>30 Hz, typischerweise 40 Hz)

• Einige Forscher vertreten die Ansicht, dass Gammawellen die aufmerksame Fokussierung widerspiegeln und als Trägerfrequenz dienen, um den Datenaustausch zwischen verschiedenen Hirnregionen zu erleichtern [7]. Andere bringen Gammawellen mit schnellen Augenbewegungen, den sogenannten Mikrosakkaden, in Verbindung, die als wesentlicher Bestandteil der sensorischen Verarbeitung und Informationsaufnahme gelten [8].
  

Die Analyse von EEG-Daten kann eine ziemliche Herausforderung darstellen. Signalverarbeitung, Artefakterkennung und -unterdrückung, Merkmalsextraktion sowie die Berechnung von psychischen Kennzahlen wie Arbeitsbelastung, Konzentration, Schläfrigkeit oder Wachsamkeit erfordern allesamt ein gewisses Maß an Fachwissen und Erfahrung, um wertvolle Informationen aus den gesammelten Daten richtig zu identifizieren und zu extrahieren.

Das iMotions-EEG-Modul bietet zahlreiche Tools und Funktionen, mit denen Sie schnell in die EEG-Forschung einsteigen können, und ist in der Lage, einen Teil der Datenverarbeitung automatisch durchzuführen. Im Folgenden werden wir die Möglichkeiten erläutern, wie das EEG-Modul dazu beitragen kann, die Forschung voranzubringen.

EEG-Daten und -Auswertung

Die Auswertung von EEG-Daten kann zugegebenermaßen ein komplexer Prozess sein, weshalb iMotions über mehrere Funktionen verfügt, die darauf ausgelegt sind, diesen Schritt zu vereinfachen.

Die frontale Alpha-Asymmetrie, ein Maß, das als Indikator für Annäherungs- oder Vermeidungsgefühle dient, wird in der Regel herangezogen, um zu beurteilen, wie anziehend oder abstoßend ein Reiz wirkt. Diese Größe sowie die spektrale Leistungsdichte (PSD) können in iMotions automatisch berechnet werden, und der zur Erstellung der Analyse verwendete R-Code ist vollständig verfügbar und transparent.

Andere Hersteller, wie beispielsweise ABM, bieten möglicherweise ebenfalls die Möglichkeit, proprietäre Kennzahlen zu berechnen – wie zum Beispiel den Grad der Müdigkeit oder der Aufmerksamkeit. Diese Kennzahlen sind auch in der iMotions-Software enthalten, sodass Sie einfachen Zugriff auf detaillierte Einblicke haben.

Möglicherweise gibt es auch Teile der Analyse, die Sie ausschließen oder genauer betrachten möchten. iMotions bietet ein Anmerkungswerkzeug, das entweder live während der Datenerfassung oder nach der Datenerfassung verwendet werden kann. Es ist ganz einfach, die Daten zu markieren und bestimmte Segmente für die Weiterverarbeitung oder den Export auszuwählen.

Die Daten – ob Rohdaten, verarbeitete oder segmentierte Daten – lassen sich natürlich auch in leicht übertragbaren Formaten exportieren, sodass Sie Ihre Analyse auf jeder beliebigen Plattform fortsetzen können. Außerdem stehen Informationen zur Computernutzung zur Verfügung, wie beispielsweise Mausklicks und Tastenanschläge, die besonders nützlich sind, wenn es darum geht, die Interaktion mit Reizen mit den Biosensordaten in Verbindung zu bringen.

EEG-Integrationen

iMotions ermöglicht die native Integration verschiedener EEG-Headsets von vier führenden EEG-Hardwareherstellern. Ganz gleich, ob Sie Daten von 32-Kanal-Geräten mit hoher Abtastrate oder von flexiblen, kabellosen 24-Kanal-Geräten erfassen oder die frontale Asymmetrie mit einem 8-Kanal-Stirnband messen möchten – iMotions bietet für jeden Anwendungsfall unkomplizierte Lösungen.

iMotions bietet zudem die Möglichkeit, mehrere verschiedene Biosensoren miteinander zu verbinden, um eine umfassendere Analyse des menschlichen Verhaltens zu ermöglichen. Biosensoren wie Eye-Tracker (bildschirmbasiert, als Brille oder in Virtual Reality), Mimikanalyse, EDA, EKG und EMG (unter anderem) lassen sich problemlos in jedes Experiment integrieren.

Schau dir das an: Die Erforschung des menschlichen Verhaltens: Messen, Analysieren und Verstehen [Spickzettel]

Die Daten dieser Sensoren ergänzen sich – jeder liefert neue Erkenntnisse über die emotionalen Äußerungen, die physiologische Erregung oder die visuelle Aufmerksamkeit der Teilnehmenden, die bei einer alleinigen Betrachtung des EEG nicht verfügbar sind.

Über das Lab Streaming Layer (LSL)-Protokoll lassen sich zudem zahlreiche weitere Sensoren anschließen, die nicht nativ integriert sind. Auf diese Weise können Daten von anderen Sensoren an iMotions gesendet und mit anderen Datenquellen synchronisiert werden. Ergänzt wird dies durch die Möglichkeit, mithilfe der offenen API praktisch jeden beliebigen Datenstrom anzubinden. So lässt sich nahezu jedes datenerzeugende Gerät mit iMotions verbinden, was neue Forschungsmöglichkeiten eröffnet.

EEG-Preise

Wie bei vielen Geräten (und den meisten Dingen im Leben) gilt: Man bekommt das, wofür man bezahlt. Viele der Geräte im oberen Preissegment sind besonders fortschrittliche Geräte in Forschungsqualität, die eine unglaubliche Empfindlichkeit bieten und zudem über eine große Anzahl an Sensoren verfügen. Ein Nachteil dabei ist, dass die Erfassung und Analyse der Daten länger dauert, aber ganz gleich, welche Anforderungen Sie haben – es ist immer ratsam, sich zunächst mit den Experten zu beraten.

Aus diesem Grund haben wir eine Preisspanne zusammengestellt, die Sie bei der Suche nach dem für Ihre Bedürfnisse perfekt geeigneten EEG-Headset voraussichtlich vorfinden werden. Die genauen Preise lassen sich oft nur schwer bestimmen, da einige nicht öffentlich bekannt sind, unter Umständen akademische Rabatte gewährt werden oder sie unter anderem aufgrund von Wechselkursschwankungen schwanken können.

Die Entscheidung für ein Gerät fällt sich natürlich am besten mit einem Experten an der Seite, und wir stehen Ihnen jederzeit zur Verfügung, wenn Sie Ihre Anforderungen mit uns besprechen möchten. Nachstehend finden Sie die Preisspanne für Headsets einiger der führenden Hersteller.

Siehe auch: Preise für EEG-Headsets – Ein Überblick über mehr als 15 EEG-Geräte

EEG und Stimuluspräsentation

Experimente sind selten identisch, was sich in der Vielfalt der Stimulusarten widerspiegelt. iMotions ermöglicht es, auf einer einzigen Plattform praktisch jede Form von Stimulus zu präsentieren – seien es Bilder, Videos, Audio, Spiele, Webseiten, Virtual Reality (VR), mobile Geräte oder Stimuli in der realen Welt (wobei bei der Verwendung von EEG in dynamischen Umgebungen einige Aspekte zu beachten sind). Die EEG-Geräte werden automatisch mit den Stimuli und allen anderen angeschlossenen Geräten synchronisiert – so können Sie iMotions das Experiment für Sie durchführen lassen.

Umfassende Versuchsplattform

iMotions ist ein komplettes Verhaltenslabor in einer einzigen Software – vom Versuchsdesign über die Geräteintegration und -synchronisation bis hin zur Stimuluspräsentation, Datenerfassung, -verarbeitung und -export. Je nach Bedarf bietet iMotions zudem verschiedene Analysefunktionen, die den Versuchsablauf beschleunigen können. Das bedeutet, dass kein komplexes und kostspieliges Flickwerk aus verschiedenen Softwareprogrammen erforderlich ist – das gesamte Experiment lässt sich in iMotions steuern und durchführen.

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So zitieren Sie den Artikel:

Bryn Farnsworth, Was ist ein EEG (Elektroenzephalogramm) und wie funktioniert es?, (ABRUF-DATUM), [online] Verfügbar unter: https://imotions.com/blog/learning/research-fundamentals/what-is-eeg/

Literaturverzeichnis

[1] Harmony, T. (2013). Die funktionelle Bedeutung von Delta-Oszillationen bei kognitiven Prozessen. Frontiers in Integrative Neuroscience. 7:83 10.3389/fnint.2013.00083

[2] Klimesch, W. (1999). EEG-Alpha- und Theta-Oszillationen spiegeln die kognitive Leistungsfähigkeit und die Gedächtnisleistung wider: eine Übersicht und Analyse. Brain Res. Rev., 29 (2-3), 169–195

[3] Craig, A., Tran, Y., Wijesuriya, N., Nguyen, H. (2012). Regionale Veränderungen der Gehirnwellenaktivität im Zusammenhang mit Müdigkeit. Psychophysiology 49:574–582

[4] Klimesch, W. (2012). Alpha-Band-Oszillationen, Aufmerksamkeit und kontrollierter Zugriff auf gespeicherte Informationen. Trends Cogn Sci. 16(12):606–17. 10.1016/j.tics.2012.10.007

[5] Takahashi, K., Saleh, M., Penn, R. D., Hatsopoulos, N. G. (2011). Ausbreitende Wellen im motorischen Kortex des Menschen. Front Hum Neurosci. 5(40):40

[6] Halder, S., Agorastos, D., Veit, R., Hammer, E. M., Lee, S., Varkuti, B. et al. (2011). Neuronale Mechanismen der Steuerung von Gehirn-Computer-Schnittstellen. Neuroimage 55, 1779–1790. Doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.01.021

[7] Jia, X., Kohn, A. (2011). Gamma-Rhythmen im Gehirn. PLOS Biology. 9(4):e1001045 doi: 10.1371/journal.pbio.1001045

[8] Yuval-Greenberg, S., Tomer, O., Keren, A. S., Nelken, I., Deouell, L. Y. (2008). Transiente induzierte Gamma-Band-Reaktion im EEG als Ausdruck von Miniatur-Sakkaden. Neuron. 58: 429–41. doi: 10.1016/j.neuron.2008.03.027