Ein Elektroenzephalogramm zeichnet niemals ein „reines“ Signal von einem einzelnen Punkt auf der Kopfhaut auf. Jede Spannung, die ein Technologe auf dem Bildschirm sieht, ist die Differenz zwischen der Ableitelektrode und der Referenz, mit der diese Elektrode verglichen wird.
Diese einzige Tatsache ist die Ursache für große Verwirrung bei Studierenden, die das Lesen von EEG-Kurven erlernen, da dieselbe zugrunde liegende Gehirnaktivität je nach gewähltem Referenzschema auffallend unterschiedlich aussehen kann.
Zu den in klinischen und Forschungsumgebungen am häufigsten verwendeten Schemata gehört die Average-Montage, manchmal auch als gemeinsame Referenz (Common Average Reference) bezeichnet. Zu lernen, zu erkennen, was diese Montage gut leistet und wo sie einen unerfahrenen Leser stillschweigend in die Irre führen kann, ist eine der praktischeren Fähigkeiten, die ein Student im ersten Jahr erwerben kann.
Was ist die Average-Montage im EEG?
Die Average-Montage (gemittelte Referenz) vergleicht die Spannung jeder Elektrode nicht mit einem einzelnen festen Punkt, sondern mit dem momentanen mathematischen Mittelwert aller Elektroden in der Ableitung. In jedem Augenblick addiert die Software die Spannungen aller aktiven Kanäle, teilt sie durch die Anzahl der Elektroden und subtrahiert diesen Durchschnittswert vom Wert jedes einzelnen Kanals.
Das Ziel dieser Methode ist es, eine neutrale Nullpunkt-Referenz anzunähern. Da der Durchschnitt aus dem gesamten Elektroden-Array und nicht nur aus einer Position gebildet wird, kann keine einzelne Stelle (wie ein Ohr oder ein Mastoid) das Bild dominieren oder verzerren.
In der Theorie ermöglicht dies eine symmetrischere Darstellung weit verbreiteter oder diffuser Hirnakivitäten über der Kopfhaut, da kein einzelner Referenzpunkt die Darstellung in eine bestimmte Richtung zieht.
Die Montage berechnet den momentanen Durchschnitt aller aktiven Elektroden zu jedem Zeitpunkt.
Dieser berechnete Durchschnitt wird dann von der Spannung jedes einzelnen Kanals subtrahiert.
Das Ziel ist eine neutrale Referenz, die verhindert, dass eine einzelne physische Stelle die Darstellung dominiert.
Einrichten einer Average-Montage auf EEG-Geräten
Überlegungen zur Elektrodenplatzierung
Um die mathematische Gültigkeit des Durchschnitts zu gewährleisten, ist eine standardisierte Elektrodenverteilung erforderlich. Das 10-20-System muss strikt eingehalten werden, um sicherzustellen, dass der globale Mittelwert die räumlichen Verhältnisse des Kopfes repräsentiert.
Jede Abweichung bei der Platzierung oder der Elektrodenimpedanz kann zu einem verzerrten Durchschnitt führen, was ungenaue Wellenformdarstellungen und potenzielle Diagnosefehler zur Folge hat.
Schritte der Softwarekonfiguration
Die digitale Akquisitionssoftware muss so eingestellt sein, dass sie die Subtraktion des berechneten globalen Mittelwerts von jedem Eingangskanal korrekt durchführt. Technologen müssen bestätigen, dass die Software das gesamte Sensor-Array erfasst, um eine durch fehlende Kanäle verfälschte Berechnung zu vermeiden.
Sobald die Parameter eingestellt sind, kann die Anzeige in Echtzeit umgeschaltet werden, was eine effiziente Überprüfung und sekundäre Verifizierung potenzieller Anomalien in den Rohsignalen ermöglicht.
Warum die Average-Montage irreführend sein kann
Die Average-Montage hat eine gut dokumentierte Schwachstelle, auf die jeder EEG-Befunder irgendwann stößt.
Da die Referenz in jedem Moment aus der Kombination aller Elektroden gebildet wird, zieht eine einzelne Elektrode, die eine ungewöhnlich hohe Spannungsspitze aufzeichnet, den gesamten Durchschnitt in Richtung dieses Wertes. Die mathematische Folge ist, dass jeder andere Kanal, der mit diesem neu verzerrten Durchschnitt verglichen wird, eine Auslenkung in die entgegengesetzte Richtung anzeigt, selbst wenn dort gar keine echte Aktivität stattfand.
Dies führt zu einem spezifischen und täuschenden Muster: einer großen, scharfen Entladung an einer Elektrode, gepaart mit kleineren, invertierten, spiegelbildlichen Auslenkungen, die gleichzeitig auf der restlichen Kopfhaut auftreten. Für einen unerfahrenen Befunder kann dies wie ein weit verbreitetes oder sogar bilaterales Ereignis aussehen.
In Wirklichkeit kann die Quelle völlig fokal sein und sich auf das Gewebe unter einer einzigen Elektrode beschränken, während der Rest der Kurve lediglich die arithmetische Verzerrung und keine echte neuronale Aktivität widerspiegelt.
Dieser Effekt ergibt sich direkt aus der Funktionsweise der Mittelwertbildung als mathematische Operation, weshalb er in der klinischen EEG-Ausbildung als etabliertes Prinzip behandelt wird und nicht in jedem Fall unabhängig bewiesen werden muss. Dennoch gibt es nur begrenzte kontrollierte Studien, die direkt untersuchen, wie oft dieser spezifische Fehler zu echten Fehldiagnosen führt. Die verfügbare Forschung bestätigt jedoch, dass die Average-Referenz besonders empfindlich auf zwei Bedingungen reagiert, die diese Verzerrung verstärken: Artefaktkontamination und eine geringe Elektrodendichte.
Eine Simulationsstudie aus dem Jahr 2018, die Re-Referenzierungstechniken verglich, stellte fest, dass eine verwandte Methode, die Referenzelektroden-Standardisierungstechnik (ein computergestützter Ansatz, der einen theoretischen Nullspannungspunkt schätzt), weniger anfällig für im EEG-Signal gemischte Artefakte war als die Average-Referenz. Das bedeutet: Wenn ein großes transientes Signal – sei es durch Hirnaktivität oder durch eine nicht-neuronale Quelle wie ein Muskelzucken – die Aufzeichnung stört, ist die Average-Referenz vergleichsweise anfälliger für Verzerrungen.
Eine separate Studie von Luu et al., die schlaganfallbedingte EEG-Veränderungen untersuchte, bekräftigte diese Sorge aus einem anderen Blickwinkel. Als Forscher eine average-referenzierte Aufzeichnung mit 128 Kanälen auf ein dünner besetztes Array mit 32 Kanälen reduzierten, wurde die räumliche Verteilung der abnormalen EEG-Aktivität verzerrt, was laut den Autoren zu einer Fehllokalisierung der betroffenen Hirnregion führen könnte.
Dies zeigt uns, dass das Problem der Verzerrung durch Einzelentladungen kein starrer, konstanter Fehler ist. Es verschlimmert sich messbar, wenn weniger Elektroden die Kopfhaut abdecken, da jede verbleibende Elektrode proportional mehr Gewicht im berechneten Durchschnitt hat.
Wie man fokale von generalisierter Aktivität unterscheidet
Angesichts dieser Anfälligkeit besteht die zentrale Fähigkeit für Lernende beim Befunden einer Average-Montage darin, eine echte generalisierte Entladung von einem fokalen Ereignis zu unterscheiden, das durch den Mittelungsprozess lediglich über die Anzeige verschmiert wird. Hier ist, worauf Sie achten können:
Identifizieren Sie den einzelnen Kanal mit der größten und schärfsten Auslenkung, um die tatsächliche fokale Quelle zu finden.
Achten Sie auf ein dipolares Feld: einen klaren Pluspol und Minuspol über der Kopfhaut.
Vermuten Sie eine arithmetische Verzerrung, wenn benachbarte Kanäle kleinere, gleichzeitige Auslenkungen mit entgegengesetzter Polarität zeigen.
Eine tatsächlich generalisierte Entladung sieht anders aus. Alle Elektroden zeigen ein synchrones, symmetrisches Muster bei annähernd gleicher Amplitude, ohne eine klare spiegelbildliche Umkehrung an irgendeiner Stelle der Map.
In diesem Fall wird die Average-Referenz nicht durch einen einzelnen Ausreißer in eine Richtung gezogen, da jeder Kanal ein ähnlich großes Signal zur Berechnung beiträgt. Die Darstellung ist hier in gewisser Weise ehrlicher, da der Mittelungsprozess die Verzerrung nicht um eine dominante Elektrode herum konzentriert.
Wenn das Muster mehrdeutig ist, ist der Abgleich mit einer bipolaren Montage (die die Spannungsdifferenz zwischen benachbarten Elektrodenpaaren darstellt und nicht jede Elektrode gegen einen Durchschnitt vergleicht) ein standardmäßiger nächster Schritt. Eine fokale Entladung führt typischerweise zu einer Phasenumkehr, einem abrupten Richtungswechsel der Wellenform, an dem spezifischen Elektrodenpaar, das über der betroffenen Region liegt. Eine wirklich generalisierte Entladung neigt dazu, über mehrere benachbarte Paare hinweg diffuser und gleichmäßiger auszusehen, ohne einen einzelnen scharfen Umkehrpunkt.
Diese Differenzierungsstrategie hängt stark davon ab, wie gut die Kopfhaut tatsächlich abgedeckt ist. Die zuvor erwähnte Schlaganfall-Lokalisationsstudie ergab, dass eine genaue Beschreibung der räumlichen Verteilung abnormaler EEG-Aktivität nur mit Aufzeichnungen über 64 oder 128 Kanäle erreicht wurde. Bei 32 Kanälen war die Verteilung so stark verzerrt, dass das Risiko bestand, die betroffene Region völlig falsch zu lokalisieren.
Für Auszubildende im ersten Jahr hat dies eine direkte und praktische Bedeutung: Eine Average-Montage, die mit einem klinischen Standardaufbau von 19 bis 21 Elektroden (dem konventionellen 10-20-System) aufgezeichnet wurde, birgt im Vergleich zu einem High-Density-Array ein höheres Risiko, die Grenze zwischen einer echten fokalen Anomalie und einem Artefakt der Mittelung zu verwischen.
Average-Montage im Vergleich zu referenziellen und bipolaren Darstellungen
Stellt man die Average-Montage neben ihre beiden Hauptalternativen, werden sowohl ihre Stärken als auch ihre blinden Flecken deutlich.
Eine referenzielle Montage vergleicht jede Elektrode mit einer festen Position, in der Regel der Vertex-Elektrode Cz, einem Ohrläppchen oder den gekoppelten Mastoiden hinter den Ohren. Dieser Ansatz ist einfach zu interpretieren, birgt jedoch ein offensichtliches Risiko. Wenn diese einzelne Referenzstelle zufällig durch Rauschen, Muskelaktivität oder sogar echte Hirnaktivität gestört ist, wird diese Störung in jeden einzelnen Kanal auf dem Bildschirm subtrahiert.
Die Average-Montage wurde teilweise entwickelt, um diesen „Single Point of Failure“ zu vermeiden. Doch wie die vorherige Diskussion gezeigt hat, tauscht sie eine Schwachstelle gegen eine andere ein. Anstatt dass ein einzelner schlechter Referenzpunkt die gesamte Aufzeichnung verfälscht, kann nun die große Entladung einer einzelnen schlechten Elektrode die Verzerrung über den gesamten Kopf verteilen.
Eine bipolare Montage wählt einen weiteren Ansatz und stellt nur die Spannungsdifferenz zwischen benachbarten Elektrodenpaaren dar, die eine Kette über die Kopfhaut bilden. Diese Methode eignet sich besonders gut zur Hervorhebung lokaler Spannungsgradienten und Phasenumkehrungen, weshalb sie häufig die erste Wahl für die Lokalisierung fokaler Transienten wie Spikes oder scharfer Wellen ist. Ihr Nachteil ist, dass sie Aktivitäten abschwächen oder auswaschen kann, die über große Regionen hinweg breit und synchron sind, da benachbarte Elektroden, die ähnliche Signale aufzeichnen, nur sehr geringe Unterschiede aufweisen.
Die Average-Montage liegt zwischen diesen beiden. Sie dient häufig als Standarddarstellung für die Betrachtung der Gesamttopographie oder des räumlichen Musters der rhythmischen Gehirnaktivität und wird häufig in Pipelines zur quantitativen EEG-Analyse verwendet. Ihre tatsächliche Leistung ist jedoch nicht starr. Sie hängt stark von der Elektrodendichte und der Beschaffenheit des zugrunde liegenden Signals ab.
Merkmal | Bipolare Montage | Average-Referenz-Montage |
|---|---|---|
Referenztyp | Paarweise Subtraktion | Extraktion des globalen Mittelwerts |
Empfindlichkeit | Lokale Potenzialdifferenzen | Weit verbreitete und fokale Aktivität |
Primäre Nutzung | Phasierung und Orientierung | Quellenlokalisation |
Diese Tabelle veranschaulicht, wie die Wahl zwischen bipolaren und Average-Konfigurationen die Visualisierung neuronaler Daten beeinflusst. Sie zeigt, dass bipolare Setups zwar lokale Aktivitäten hervorheben, die Average-Montage jedoch hervorragend zur Kartierung der globalen Topographie elektrischer Ereignisse geeignet ist.
Was sagt die Forschung über Average-Montagen im EEG?
Die Studie von Hu et al., die Re-Referenzierungsmethoden verglich, ergab, dass eine computergestützte, geschätzte neutrale Referenz unter den meisten getesteten Bedingungen der einfachen Average-Referenz im Allgemeinen überlegen war, obwohl die Average-Referenz speziell bei starkem Sensorrauschen als angemessene Alternative genannt wurde. Dies deutet darauf hin, dass die Average-Montage keine universell „beste“ Wahl ist, sondern eine Option für bestimmte Bedingungen, unter denen sie adäquat abschneidet.
Eine separate Simulationsstudie von Liu et al. schärfte dieses Bild weiter. Sowohl die Average-Referenz als auch die computergestützte Referenz zeigten im Vergleich zu einer gekoppelten Mastoid-Referenz relativ geringe Rekonstruktionsfehler, aber ihre relative Leistung kehrte sich in Abhängigkeit von der Elektrodendichte um.
Bei einer Montage mit geringer Dichte erwies sich die computergestützte Referenzmethode als zuverlässiger. Bei einer High-Density-Montage schnitt die Average-Referenz tatsächlich besser ab, es sei denn, es waren keine präzisen Informationen über die Elektrodenpositionen verfügbar. Die Lehre daraus ist, dass die Anzahl der Elektroden grundlegend beeinflusst, welche Referenzmethode vertrauenswürdiger ist.
Es ist erwähnenswert, dass referenzielle Montagen in der Praxis nicht automatisch in jedem Bereich unterlegen sind.
Beispielsweise testete eine von Karakis et al. konzipierte Studie für den intensivmedizinischen Bereich eine vereinfachte, auf die Vertex-Elektrode Cz referenzierte Sieben-Elektroden-Montage, die für den Einsatz durch Assistenzärzte ohne spezialisierte EEG-Technologen vor Ort gedacht war.
Dieses Schema erreichte eine durchschnittliche Sensitivität von 92.5 Prozent und eine Spezifität von 93.5 Prozent bei der Erkennung von Anfällen bei Intensivpatienten. Diese Studie verglich die Average-Montage nicht direkt in einem direkten Vergleich mit einer referenziellen, zeigt aber, dass ein gut konzipiertes referenzielles Schema, angewendet im richtigen klinischen Kontext, selbst mit einer begrenzten Anzahl von Elektroden zuverlässig funktionieren kann. Dies ist ein nützlicher Kontrapunkt bei der Abwägung von Montageoptionen für Hirnerkrankungen, die eine dringende Erkennung erfordern, wie z. B. nicht-konvulsive Anfälle.
Montagetyp | Referenzpunkt | Stärke | Schwäche | Bestens geeignet für |
|---|---|---|---|---|
Average | Mittelwert aller Elektroden | Keine Verzerrung durch einzelnen Punkt | Eine schlechte Elektrode verzerrt alle | Topographie, rhythmische Aktivität |
Referenziell | Einzelne feste Stelle | Einfache Interpretation | Kontamination durch Referenzstelle | Klinische Standardnutzung |
Bipolar | Benachbarte Elektrodenpaare | Hebt lokale Gradienten hervor | Übergeht breite synchrone Aktivität | Lokalisierung fokaler Transienten |
Praktische Tipps zur Interpretation einer Average-Montage
Einige Gewohnheiten können Lernenden helfen, die häufigsten Fehlinterpretationen bei der Arbeit mit average-referenzierten Daten zu vermeiden:
Überprüfen Sie vor der Interpretation eines Musters immer die Anzahl der Elektroden und deren Kopfhautabdeckung. Wenn die Aufzeichnung weniger als etwa 32 Kanäle verwendet, sollten Sie vorsichtig sein, eine scheinbar weit verbreitete Entladung ohne weitere Überprüfung als wirklich generalisiert zu bezeichnen.
Wenn ein verdächtiges, weit verbreitetes Muster auftritt, wechseln Sie zu einer bipolaren oder referenziellen Montage und prüfen Sie, ob sich das Ereignis in ein klares fokales Maximum auflöst. Dieser Abgleich ist in der klinischen Praxis Standard, obwohl seine genaue Fehlerreduktionsrate in großen Studien noch nicht formell gemessen wurde.
Denken Sie daran, dass die Average-Montage ein falsches Spiegelbild auf jedem Kanal erzeugen kann. Die Größe dieser gespiegelten Auslenkungen skaliert mit der Amplitude des tatsächlichen fokalen Ereignisses und umgekehrt proportional zur Gesamtzahl der Elektroden, was bedeutet, dass weniger Elektroden eine stärkere Verzerrung in jedem verbleibenden Kanal konzentrieren.
Die Ergebnisse zur Schlaganfall-Lokalisierung, die zeigten, dass 64 Kanäle oder mehr für eine genaue räumliche Charakterisierung erforderlich waren, stützen eine breitere Faustregel: Eine höhere Elektrodendichte verbessert die Zuverlässigkeit der Average-Montage bei Lokalisationsaufgaben erheblich.
Die Belege dafür, dass die Average-Referenz empfindlich auf Artefaktkontamination reagiert und dass Montagen mit geringer Dichte eher alternative Referenzmethoden begünstigen, unterstreichen, dass die Average-Montage bei begrenzter Elektrodenanzahl nicht automatisch als die robusteste Option behandelt werden sollte.
Die Average-Montage mit Zuversicht interpretieren
Die Average-Montage bleibt eine der am häufigsten verwendeten Re-Referenzierungsmethoden in der klinischen Neurowissenschaft und der EEG-Forschung, eben weil sie eine einigermaßen ausgewogene Sicht auf die Hirnaktivität bietet, ohne von einem einzelnen, anfälligen Referenzpunkt abzuhängen. Aber diese Ausgewogenheit ist mit einem spezifischen Kompromiss verbunden, den jeder Befunder verinnerlichen muss.
Eine einzelne große fokale Entladung kann den gemeinsamen Durchschnitt verzerren und Auslenkungen über die gesamte Kopfhaut erzeugen, die ein weit verbreitetes Ereignis vortäuschen, obwohl die tatsächliche Quelle auf eine einzige Region beschränkt ist.
Eine zuverlässige Unterscheidung zwischen fokaler und generalisierter Aktivität hängt davon ab, zu identifizieren, wo die tatsächliche maximale Amplitude liegt, auf das spiegelbildliche Muster zu achten, das eine arithmetische Verzerrung anstelle einer echten Ausbreitung signalisiert, und unklare Fälle mit einer bipolaren oder referenziellen Darstellung zu bestätigen. Die verfügbaren Beweise deuten übereinstimmend darauf hin, dass die Elektrodendichte und die Genauigkeit der Kopfmodellierung die beiden Faktoren sind, die am stärksten bestimmen, ob die Average-Montage ein genaues oder ein verzerrtes Bild liefert.
Ihre Vorteile sind bei High-Density-Ableitungen am deutlichsten; ihre Grenzen treten bei klinischen Standard-Arrays mit geringerer Abdeckung stärker hervor.
Literatur
Hu, S., Lai, Y., Valdes-Sosa, P. A., Bringas-Vega, M. L., & Yao, D. (2018). How do reference montage and electrodes setup affect the measured scalp EEG potentials?. Journal of neural engineering, 15(2), 026013.
Luu, P., Tucker, D. M., Englander, R., Lockfeld, A., Lutsep, H., & Oken, B. (2001). Localizing acute stroke-related eeg changes:: Assessing the effects of spatial undersampling. Journal of clinical Neurophysiology, 18(4), 302-317.
Liu, Q., Balsters, J. H., Baechinger, M., Van der Groen, O., Wenderoth, N., & Mantini, D. (2015). Estimating a neutral reference for electroencephalographic recordings: the importance of using a high-density montage and a realistic head model. Journal of neural engineering, 12(5), 056012. https://doi.org/10.1088/1741-2560/12/5/056012
Karakis, I., Montouris, G. D., Otis, J. A., Douglass, L. M., Jonas, R., Velez-Ruiz, N., ... & Espinosa, P. S. (2010). A quick and reliable EEG montage for the detection of seizures in the critical care setting. Journal of Clinical Neurophysiology, 27(2), 100-105. https://doi.org/10.1097/wnp.0b013e3181d649e4
Häufig gestellte Fragen
Was genau ist eine Average-Montage im EEG?
Die Average-Montage referenziert die Spannung jeder Elektrode neu gegen den momentanen mathematischen Durchschnitt aller aktiven Elektroden. Sie subtrahiert diesen gemeinsamen Durchschnitt von jedem Kanal, um einen neutralen Referenzpunkt zu schaffen, der nicht an eine einzelne Position auf der Kopfhaut gebunden ist.
Warum kann die Average-Montage ein irreführendes Muster einer weit verbreiteten Aktivität erzeugen?
Wenn eine Elektrode eine große Entladung aufzeichnet, zieht sie den Durchschnitt stark in ihre Richtung. Alle anderen Kanäle werden dann mit diesem verzerrten Durchschnitt verglichen, was spiegelbildliche Auslenkungen erzeugt, die wie Aktivität aussehen, obwohl nur eine einzige fokale Quelle existiert.
Wie kann man bei einer Average-Montage eine echte fokale Entladung von einer verzerrten unterscheiden?
Suchen Sie nach der Elektrode mit der eindeutig größten Amplitude und achten Sie im selben Moment auf kleinere Signale mit entgegengesetzter Polarität in anderen Kanälen. Ein dipolares Muster mit einem dominanten Maximum weist auf ein fokales Ereignis hin, während eine echte generalisierte Entladung überall synchrone, ähnlich große Aktivitäten zeigt.
Welche Rolle spielt die Elektrodendichte für die Zuverlässigkeit der Average-Montage?
Bei weniger Elektroden trägt jeder Kanal mehr Gewicht zum Durchschnitt bei, sodass ein einzelnes großes transientes Signal die Darstellung stärker verzerrt. Arrays mit höherer Dichte (z. B. 64 oder mehr Kanäle) reduzieren dieses arithmetische Artefakt und verbessern die Genauigkeit der räumlichen Lokalisierung.
Wie unterscheidet sich die Average-Montage von einer referenziellen Montage?
Eine referenzielle Montage vergleicht jede Elektrode mit einer festen physischen Stelle, was das Risiko einer Kontamination birgt, wenn diese Stelle verrauscht ist. Die Average-Montage vermeidet diesen einzelnen Schwachpunkt, kann dafür aber die Verzerrung einer einzelnen fokalen Entladung auf die gesamte Kopfhautdarstellung übertragen.
Wann ist eine bipolare Montage nützlicher als eine Average-Montage?
Eine bipolare Montage zeigt die Spannungsunterschiede zwischen benachbarten Elektroden und eignet sich hervorragend zur Lokalisierung fokaler Transienten durch scharfe Phasenumkehrungen. Sie ist weniger hilfreich bei der Betrachtung breiter, synchroner Rhythmen, bei denen die Average-Montage oft einen besseren Überblick über die gesamte Topographie der Kopfhaut bietet.
Wie lässt sich ein verdächtiges Muster, das auf einer Average-Montage zu sehen ist, praktisch überprüfen?
Wechseln Sie zu einer bipolaren oder referenziellen Montage und prüfen Sie, ob sich das scheinbar weit verbreitete Ereignis auf ein klares fokales Maximum eingrenzen lässt. Dieser Abgleich zeigt, ob das Muster eine echte generalisierte Aktivität widerspiegelt oder ein durch den Mittelungsprozess erzeugtes arithmetisches Spiegelbild ist.
Ist die Average-Montage universell die beste Referenzwahl?
Nein, ihre Leistung hängt stark von der Elektrodendichte und der Kopfhautabdeckung ab. Bei Aufzeichnungen mit geringer Dichte können alternative computergestützte Referenzmethoden zuverlässiger sein, während bei vielen Kanälen die Average-Referenz oft gut abschneidet, es sei denn, die genauen Elektrodenpositionen sind unbekannt.
Hat die Kopfgröße des Patienten einen Einfluss auf die Referenzberechnung?
Auch wenn die Mathematik dieselbe bleibt, erfordern Unterschiede in der Kopfgröße, dass die Elektroden proportional gemäß standardisierten Systemen positioniert bleiben, um die Integrität der berechneten räumlichen Mittelwerte zu wahren.
Emotiv ist ein führender Anbieter von Neurotechnologie, der die neurowissenschaftliche Forschung mit zugänglichen EEG- und Gehirndaten-Tools vorantreibt.
Christian Burgos
