Die Spektralanalyse des EEG in der Polysomnographie der ersten Lebenswochen Teil 1: Veranderungen in Abhangigkeit vom Schlafstadium. The EEG-Spectralanalysis in the Polysomnography of the Early Weeks of Infancy Part 1: Changes with Regard to Sleep State

Abstract

Zusammenfassung Fragestellung Die automatischen Spektralanalyse‐basierten Programme zur Schlafstadien‐Klassifikation in den digitalen EEG‐Ableitesystemen sind für Patienten jenseits des 1. Lebensjahres bereits Routine. Bis heute halten die meisten Autoren die automatisierte Unterscheidung zwischen REM‐ und Non‐REM‐Stadien bei Neugeborenen für nicht möglich; in den meisten Studien wurden nur kleine Patientenkollektive untersucht. In der vorliegenden Arbeit überprüften wir, ob ein signifikanter Unterschied der Gesamtpower zwischen REM‐ und Non‐REM‐Schlaf nachweisbar ist und ob damit die Grundlagen für eine automatische computergestützte Analyse der Schlafstadien auch bei Früh‐ und Neugeborenen gegeben sind. Patienten und Methodik In der Untersuchung wurden artefaktfreie EEG‐Abschnitte aus REM‐ und Non‐REM‐Schlaf von 96 Kindern im Konzeptionsalter von 36 – 49 Wochen einer Signalanalyse mittels Fast‐Fourier‐Analyse unterzogen. Zwecks Datenreduktion wurde die Datenanalyse auf eine Elektrode (C3‐central links) beschränkt, und es wurden folgende Frequenzbereiche analysiert: Delta: 1 – 3,9 Hz, Theta: 4 – 7,9 Hz, Alpha: 8 – 12,9 Hz, Beta 1: 13 – 17,9 Hz, Beta 2: 18 – 24 Hz. Ergebnisse Wir verglichen die EEG‐Power der verschiedenen Schlafstadien und konnten einen signifikanten Unterschied zwischen der Power im REM‐Schlaf und Non‐REM‐Schlaf darstellen, der mit zunehmendem Alter immer deutlicher wird. Hierdurch konnten wir die Grundlagen für die Entwicklung einer automatischen computergestützten Analyse der Schlafstadien bei Früh‐ und Neugeborenen etablieren, was eine erhebliche Erleichterung für die Auswertung von Schlafableitungen bedeutet. Schlussfolgerungen Mit Bezug auf entsprechende Referenzwerte kann somit bereits für diese Altersgruppe ein automatisches Programm zur Schlafstadien‐Klassifikation erstellt und in die Polysomnographie integriert werden. Bisher war dies nur für Kinder jenseits des 1. Lebensjahres und für Erwachsene realisiert.