EEG@Wachkoma

Grundlagenuntersuchung zur Verwendung von EEG-Gehirnsignalen zur Bewertung der residualen kognitiven Verarbeitung von Wachkoma-Patientinnen und Patienten

Das Projekt ist mit Februar 2014 gestartet worden. Auf dieser Webpage finden Sie eine kurze Projekteschreibung und Projektziele. Letzte Aktualisierung, 19. Februar, 2016.

Zusammenfassung und Projektziele

Personen im Wachkoma haben nicht mehr die Möglichkeit mit ihrer Umwelt zu kommunizieren. Neben der Unfähigkeit zu sprechen oder kontrollierte Bewegungen zu machen, ist auch nicht ganz klar, wie bewusst diese Personen ihre Umwelt wahrnehmen. Im Weiteren ergeben sich aus diesem Sachverhalt zwei große Nachteile für diese Personen: erstens, ihr tatsächlicher Zustand wird oft falsch diagnostiziert, was negative Auswirkungen auf deren Behandlung hat. Im Detail unterscheidet man verschiedene Zustände: minimal bewusster Zustand ("minimally conscious state", MCS) und vegetativer Zustand ("vegetative state" VS, kein Bewusstsein). Zweitens, sie haben keine Möglichkeit sich mitzuteilen, wodurch ihre Situation zusätzlich belastet wird.

Erste Forschungsunternehmungen mit dem Ziel Bewusstsein zu detektieren um Fehldiagnosen (also falscher erkannter vegetativer Zustand) zu verhindern, wurden in den letzten Jahren durchgeführt. Die funktionelle Magnetresonanztomographie- (fMRI) Experimente von Laureys und Owen haben gezeigt, dass es möglich ist, Bewusstsein bei Wachkoma-PatientInnen sichtbar zu machen. Dennoch ist die Anwendung von fMRI in MCS PatientInnen schwierig: einerseits wegen den hohen Kosten und einer begrenzter Verfügbarkeit, andererseits weil fMRI bei manchen PatientInnen, z.B. aufgrund von metallischen Implantaten, nicht angewandt werden kann. Als Alternative wurde daher zuletzt die Elektroenzephalographie (EEG) untersucht, da sie deutlich weniger kostspielig und leicht verfügbar ist, und auch bei PatientInnen mit metallischen Implantaten angewandt werden kann. Lediglich eine konsistente Kommunikation mit EEG wurde bisher in der veröffentlichten Literatur nicht demonstriert.
In einem EU-Projekt (Decoder) haben sich Wissenschaftler (mit Beteiligung des Antragstellers) zum Ziel gemacht, einerseits eine EEG-basierende Experimentserie für die Beurteilung von Bewusstsein zu erstellen und andererseits, für entsprechende PatientInnen, eine einfache Kommunikationmöglichkeit, ebenfalls basierend auf EEG, zu erstellen. Im Rahmen dieses Projektes haben die Technische Universität Graz (TUG) und die Albert Schweitzer Klinik (ASK) an der Umsetzung von einfachen Paradigmen zur Kommunikation mit EEG zusammengearbeitet und erste sehr wichtige Ergebnisse erzielt. Dabei wurde eine Anzahl von offenen Fragen der Grundlagenforschung identifiziert, die nur in enger Kooperation zwischen Partnern in Medizin und Ingenieurwissenschaften adressiert werden können:
Welche mentale Aufgaben und welche Paradigmen können zu stabilen und reproduzierbaren EEG-Merkmalen in MCS PatientInnen führen?
In wie fern sind individuelle Unterschiede der willentlich modulierten EEG-Merkmale in MCS PatientInnen durch die unterliegenden neurologischen Probleme beeinflusst?
Der Ziel dieses interdisziplinären Projektes ist zweifach: (1) Ziel ist es den Wissensstand über die Stabilität und Konsistenz der EEG-Merkmalen über verschiedene mentale Aufgaben und Paradigmen in MCS PatientInnen zu erhöhen. (2) wir bestreben Daten über und Beweise für die Rolle der unterliegenden neurologischen Probleme in EEG-Merkmalen, hervorgerufen durch verschiedene Prinzipien (d.h. mentale Vorstellung, auditorische evozierte Potentiale), zu sammeln.
Die Ergebnisse dieses Projektes werden zu einem besseren Verständnis über die residuale kognitive Verarbeitung in MCS PatientInnen, sowie zu einer verbesserten Charakterisierung im Sinne von interindividueller Unterschiede führen.

Publikationen

Journal

- Horki, P., Bauernfeind, G., Schippinger, W., Pichler, G., Müller-Putz, G.R. (2015)
Evaluation of induced and evoked changes in EEG during selective attention to verbal stimuli
Journal of Neuroscience Methods, in Begutachtung

- Horki, P., Bauernfeind, G., Klobassa, D.S., Pokorny, C., Pichler, G., Schippinger, W., Müller-Putz, G.R. (2014)
Detection of mental imagery and attempted movements in patients with disorders of consciousness using EEG
Frontiers in Human Neuroscience, 8:1009, DOI: 10.3389/fnhum.2014.01009

- Horki, P., Klobassa, D.S., Pokorny, C., Müller-Putz, G.R. (2014)
Evaluation of Healthy EEG Responses for Spelling through Listener-Assisted Scanning
IEEE Journal of Biomedical and Health, 19(1):29-36; DOI: 10.1109/JBHI.2014.2328494

Konferenz

- Bauernfeind, G., Horki, P., Kurz, E.M., Schippinger, W., Pichler, G., Müller-Putz, G.R. (2015)
Improved concept and first results of an auditory single-switch BCI for the future use in disorders of consciousness patients
37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’15), DOI: 10.1109/EMBC.2015.7318754

- Bauernfeind, G., Pokorny, C., Steyrl, D., Wriessnegger, S.C., Pichler, G., Schippinger, W., Noirhomme, Q., Real, R.G., Kübler, A., Mattia, D., Müller-Putz, G.R. (2014)
Improved Classification of Auditory Evoked Event-Related Potentials
Proceedings of the 6th International BCI Conference Graz 2014, DOI: 10.3217/978-3-85125-378-8-62

- Horki, P., Müller-Putz, G.R. (2014)
Eye-blink related changes in EEG during an auditory working-memory task performance
Proceedings of the 6th International BCI Conference Graz 2014, DOI:10.3217/978-3-85125-378-8-77

Dissertation

- Horki, P. (2016)
Brain-computer interfaces based on induced and evoked changes in EEG
Technische Universität Graz

Diplomarbeit

- Kurz, E.M. (2016)
Suitability of fNIRS for the assessment of residual cognitive activity in patients with DOC
Laufende Diplomarbeit an der Universität Graz in Kooperation mit der Technischen Universität Graz

Partner
image/svg+xml

Logo TUGraz

Technische Universität Graz
Institut für Neurotechnologie
Prof. DI. Dr. Gernot R. Müller-Putz

 Logo Albert Schweizer Klinik Graz
Albert Schweitzer Klinik Graz
Prim. Dr. Gerald Pichler M.Sc.

Förderstelle
image/svg+xml