Die Spektralanalyse des EEG in der Polysomnographie der ersten Lebenswochen

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.

Summary

Question of the Study

The automatic programs for classification of sleep states used in the digital EEG-systems are already a matter of routine in patients over one year of age. Up to now, most authors did not think it possible that REM- and Non-REM-states in newborns could be distinguished, but in most of the studies to date, only a small number of patients has been examined. In the present study, we tried to find out whether it is possible to find a significant difference between the sleep states REM and Non-REM based on spectralanalysis, and thus develop the basis for a computerbased automatic analysis of the sleep states in preterm and term newborns.

Patients and Methods

We examined the EEG-spectralanalysis of the sleep of 96 infants aged between the 36, and 49, postconceptional week. For this purpose, we selected EEG-periods with no artefacts from the REM- and Non-REM-sleep of these infants and analysed them with Fast-Fourier-Transformation. Because of the data size, we had to limit the analysis to one electrode of the EEG (C3-central left), and studied the following frequencies: 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.

Results

We compared the EEG-power of the different sleep states in infants and found a significant difference between the power of REM- and Non-REM-sleep, which became even more significant with increasing age.

Conclusions

Based on this observation, we were able to establish the basis for the development of an automatic digital classification of sleep-state in preterms and newborns, which again could signify a considerable facilitation of the evaluation of sleep-EEGs. With reference values, it is already possible in this age group to develop a program for automatic classification as well as to integrate it in the polysomnography, which has so far only been used with adults or children older than one year.