Ошибки ээг вероятность

Насколько опасно описание ЭЭГ?

Узнайте, насколько опасно описание результатов ЭЭГ и что делать, если вы получили страшный диагноз. Статья расскажет о возможных ошибочных интерпретациях результатов и необходимости консультации специалиста для правильной диагностики и лечения.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это метод измерения электрической активности мозга, который используется для диагностики различных патологий. Однако, при описании ЭЭГ-данных, необходимо соблюдать осторожность в силу того, что неверная интерпретация данных может привести к неправильной диагностике и обследованию пациента.

В данной статье мы рассмотрим потенциальные риски, которые могут возникнуть при описании ЭЭГ-данных. Мы также обсудим возможные последствия, которые могут возникнуть в случае некорректной интерпретации данных, и предложим рекомендации по осторожному подходу к описанию ЭЭГ-данных.

Несомненно, любой медицинский специалист, работающий с данными ЭЭГ, должен быть полностью готов к описанию этих данных. Однако, важно помнить, что описание ЭЭГ-данных — это не только описание графиков и цифр, но и интерпретация сигналов, которые могут быть связаны со специфическими клиническими нарушениями.

В связи с этим, мы призываем все медицинских специалистов, работающих с ЭЭГ-данными, подходить с осторожностью к описанию сигналов мозга, учитывая все возможные риски.

Что такое электроэнцефалография?

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это метод диагностики, который использует запись электрической активности головного мозга. С помощью ЭЭГ исследуют функциональную активность головного мозга, позволяя определить наличие различных патологий и заболеваний.

При проведении ЭЭГ пациенту надевают электроды на голову, которые регистрируют электрическую активность мозга. Полученная запись может быть использована для определения наличия патологий, таких как эпилепсия, сонные нарушения, травмы и опухоли головного мозга.

ЭЭГ является безопасной и неинвазивной процедурой. Она не вызывает никакой боли и не требует использования радиации или других вредных веществ. ЭЭГ может выполняться как у взрослых, так и у детей.

Электроэнцефалография очень важна для диагностики некоторых поражений головного мозга и заболеваний, и может применяться вместе с другими методами диагностики. Важно понимать, что электроэнцефалография не может проводить комплексную диагностику и является лишь одним из инструментов в арсенале медицинских специалистов.

Что может быть неправильно переведено?

При переводе описания электроэнцефалографии может возникнуть некоторая трудность, так как данная процедура содержит специфические термины и сокращения, которые могут быть неправильно истолкованы. Например, сокращение EEG может быть переведено как «экстренная электрография» вместо «электроэнцефалография».

Также неправильный перевод может привести к недопониманию процедуры и образованию ошибок в дальнейшем лечении пациента. Например, термин «артефакт» может быть неправильно переведен как «искусственный материал», вместо «искажение сигнала в результате движения пациента или электротехнических помех».

Кроме того, переводы могут быть различными в разных языках и странах, что может привести к дополнительным трудностям при обмене медицинской информацией. Например, термин «волна» может быть переведен как «wave» на английском языке, но как «волной» на русском языке.

Поэтому при описании электроэнцефалографии важно быть внимательным к терминологии и профессиональным названиям, а также использовать проверенные и правильные переводы.

Могут ли переводчики обладать знаниями в области медицины?

Перевод медицинских текстов является сложным и ответственным делом. Для перевода необходимо обладать знаниями как в языковой области, так и в медицине.

Переводчик, который занимается медицинским переводом, должен иметь хотя бы базовые знания медицины, чтобы правильно понимать профессиональную терминологию и избегать ошибок в переводе. Он должен понимать, что одно и тоже понятие могут называть по-разному в разных странах.

Кроме того, переводчик должен постоянно повышать свою квалификацию и изучать новые термины, чтобы быть в курсе последних достижений в медицине. Он должен посещать семинары, конференции и мыслить глобально, для того чтобы грамотно переводить медицинские тексты.

Языковые навыки и медицинские знания в равной мере важны для профессионального медицинского переводчика. Он должен точно передавать содержание текста на другой язык, сохраняя при этом его медицинскую сущность и профессиональную терминологию.

В целом, переводчик, который занимается медицинским переводом, должен обладать высокой профессиональной квалификацией и глубокими знаниями медицины. Только таким образом можно гарантировать точность и качество перевода медицинских текстов.

Допускаю ли английские термины перевод на русский язык?

В настоящее время английский язык широко используется в научном, техническом и медицинском контексте. В связи с этим, многие термины переводятся на русский язык, чтобы сделать информацию более доступной для русскоговорящих читателей и пациентов. Однако, перевод некоторых терминов может привести к потере точности и ясности их значения.

В некоторых случаях, перевод английских терминов может привести к созданию новых терминов, которые затем могут быть использованы вместо стандартных английских терминов. Например, термин «электроэнцефалограмма» может быть переведен как «электроэнцефалография», но последнее слово является новым термином, не найденным в английском словаре.

В общем, желательно, чтобы медицинские и научные термины использовались на родном языке, чтобы избежать путаницы и неточностей, связанных с переводом терминов. Если необходим перевод термина, то должна проводиться онлайн-проверка и обязательно нужно употреблять термины только из проверенных источников.

Таким образом, использование английских терминов в их оригинальном виде может быть предпочтительнее, особенно в случаях, когда это требуется для точности и ясности коммуникации между специалистами.

В любом случае, перевод терминов на русский язык должен быть осуществлен с осторожностью и только по необходимости.

Как обеспечить точность перевода?

Перевод текстов на другие языки – сложный процесс, требующий определенных знаний и умений. Для обеспечения точности перевода важно учитывать несколько факторов.

1. Знание языка

Переводчик должен иметь хорошее знание языка, на который он переводит текст. Он должен уметь не только переводить слова, но и понимать их контекст и нюансы. Для этого необходимо иметь определенные лингвистические знания и опыт работы.

2. Использование специализированных программ

Для обеспечения точности перевода можно использовать специализированные программы, которые помогают автоматически переводить тексты. Однако, необходимо помнить, что такие программы не всегда могут правильно понимать контекст и не учитывают особенности языка.

3. Проверка качества перевода

Переводчик должен проверять качество своего перевода, чтобы убедиться, что текст переведен точно и без ошибок. Для этого можно использовать различные инструменты, например, грамматические проверки и программы проверки написания.

Точный перевод текста – это важный аспект в обмене информацией между разными языковыми группами. Если перевод сделан правильно, то это поможет избежать неприятных ситуаций и улучшить общение между людьми.

Вероятность воздействия неправильного перевода на диагностику

Перевод электроэнцефалографических данных необходим для того, чтобы результаты были доступны для анализа в международной научной общественности. Однако, неверный перевод может иметь серьезные последствия для диагностики пациента.

Неправильный перевод может привести к неверному интерпретированию данных, что может затруднить определение болезни, ее формы и стадии. Это может привести к ошибочной диагностике и назначению неэффективного лечения.

Дополнительно, неправильный перевод может снизить достоверность исследования. При передаче результатов на другие языки могут потеряться некоторые нюансы и подробности, которые важны для точности диагностики.

Поэтому, при переводе электроэнцефалографических данных необходимо использовать специально обученных переводчиков, которые понимают значимость каждого термина и могут обеспечить точный перевод. Также важно придерживаться международных стандартов перевода, чтобы избежать неверного применения терминов, что может исказить результаты исследований.

Удобоиспользуемость перевода в повседневной практике

Перевод является неотъемлемой частью мировой коммуникации и пригоден в повседневной практике для различных целей: от деловых встреч до интернет-переписки. Переводческие услуги помогают складывать действительно прочные взаимоотношения между клиентами, производителями и продавцами по всему миру.

Одной из главных причин, почему переводческие услуги настолько удобны, является то, что они позволяют заниматься бизнесом и общаться с людьми на международном уровне, не обладая свободным знанием языка. Отсутствие языкового барьера становится реальностью.

Однако, удобоиспользуемость перевода находится не только в сфере деловых контактов, он также позволяет путешествовать за границу и общаться со своими друзьями и близкими, не зная национального языка. Без переводческих услуг, наш мир бы был гораздо более раздробленным и недоступным к пониманию.

В конце концов, удобоиспользуемость перевода проявляется во многих сферах жизни – от покупки иностранной косметики до чтения книг на иностранных языках. Он выступает как некий мост между различными культурами и раскрытием новых горизонтов.

Должны ли медицинские работники проверять переводы?

Переводы медицинских документов, включая результаты исследований, могут играть важную роль в диагностике и лечении пациента. Однако, недостаточное знание языка или неправильный перевод могут привести к существенным ошибкам и неблагоприятным последствиям для здоровья.

В связи с этим, медицинские работники должны проверять переводы, особенно если они получены от ненадежных источников, например, из интернета или у переводчиков, не имеющих соответствующей квалификации и опыта в медицинской сфере.

Хотя проверка переводов может занять дополнительное время, это может помочь избежать ошибок и улучшить общую безопасность пациента.

Помимо того, медицинский переводчик, зарекомендовавший себя как надежный профессионал, может стать ценным сотрудником для поддержки медицинского учреждения. Он может помочь переводить медицинские материалы, обучать персонала медицинской терминологии на иностранном языке и содействовать в обслуживании иностранных пациентов.

Следовательно, проверка перевода медицинских документов должна быть обязательной процедурой для медицинских работников, если они хотят обеспечить высокое качество медицинского обслуживания и гарантировать безопасность пациентов.

Как медицинские работники могут предотвратить неправильный перевод?

Как мы знаем, электроэнцефалограмма является важным инструментом для диагностики нейрологических заболеваний. Однако, неправильный перевод этих данных может привести к серьезным последствиям. Чтобы предотвратить такую ситуации, медицинские работники могут сделать следующее:

• Обучиться правильному толкованию: Понимание значений и колебаний частот в электроэнцефалограмме может быть сложно для новичков, поэтому важно получить обучение и опытный наставник, который может помочь расшифровать данные.
• Сохранять точность записей: Важно, чтобы данные были записаны точно и точность была проверена. Медицинские работники должны убедиться в том, что записи соответствуют реальным данным.
• Использовать контекст: Значения, полученные из электроэнцефалографии, нельзя рассматривать отдельно. Они должны быть проанализированы в контексте пациента и его истории болезни. Это поможет избежать неправильного толкования данных.
• Не пренебрегать корректировкой: Корректировка может быть необходимой, если данные неправильно интерпретированы. Медицинские работники должны быть готовы к корректировке и быть готовыми к пересмотру своих решений.
• Передача информации: Если возникают сомнения относительно идентификации и расшифровки, необходимо общаться с коллегами, описывать свои ощущения и прислушиваться к мнению других экспертов.

Эти меры могут помочь предотвратить неправильный перевод электроэнцефалограммы и сохранить точность и надежность диагноза.

Существуют ли проблемы с переводами других медицинских терминов?

Перевод медицинских терминов может представлять определенные сложности, как и любой другой терминологический перевод. В медицине используются термины, специфичные для определенных областей знаний, таких как анатомия, фармакология, нейрология и т.д. Неверный перевод может привести к неправильному пониманию и трактовке понятий, что может повлечь за собой последствия, включая ошибочную диагностику и подбор лечения.

Большинство медицинских терминов имеют латинскую или греческую основу и могут обладать множеством значений в зависимости от контекста. Важно правильно перевести термин в соответствии с контекстом, чтобы избежать возможных ошибок.

Еще одной проблемой является отсутствие единой терминологии в различных странах, что может также привести к неверному переводу. Например, в США термин «психотерапия» может означать несколько различных подходов к лечению психических расстройств, в то время как в России этот термин относится только к психологической помощи.

Следует отметить, что в медицине существует специальное правило, согласно которому важнее не точный перевод термина, а его устоявшееся употребление в определенном контексте. Таким образом, перевод медицинских терминов требует осторожности и компетентности переводчика.

Влияет ли происхождение переводчика на качество перевода?

Качество перевода может быть значительно повышено, если перевод производится носителем исходного языка, а не теми, кто изучил его как второй язык. Это связано с тем, что носитель языка более чувствителен к нюансам языка, таким как диалекты, неправильное употребление выражений и т.д.

Однако, знание исходного языка одного человека не гарантирует высокого качества переводов. Подобно другим профессиям, качество перевода зависит от профессионализма переводчика, его опыта и мотивации. Опыт в переводе специализированного материала, например в медицинской сфере, может привести к более точному и грамотному переводу.

Также следует принимать во внимание культурные различия между языками и регионами. Необходимо убедиться, что переводчик имеет глубокое понимание культуры и контекста исходного языка, чтобы избежать недоразумений и неправильных толкований.

В целом, носитель языка может иметь преимущество при переводе, но это не гарантирует высокое качество перевода. Важно уделить внимание профессионализму переводчика и его/ее специализации в конкретной области.

Другие осторожности, связанные с описанием патологий мозга и нервной системы

При описании патологий мозга и нервной системы необходимо учитывать не только результаты электроэнцефалографии, но и другие факторы. Например, при описании эпилептических судорог необходимо учитывать возможность наличия других заболеваний, которые могут привести к похожим симптомам. Кроме того, при описании мозговых опухолей необходимо учитывать возможность их злокачественной природы, что может потребовать более тщательной диагностики и лечения.

Также необходимо учитывать возможность наличия сопутствующих заболеваний, которые могут оказать влияние на результаты электроэнцефалографии. Например, при описании нарушений внимания необходимо учитывать возможность наличия других психических и физических заболеваний, которые могут влиять на результаты тестирования.

Также важно учитывать возраст пациента и его общее состояние здоровья, так как это может оказать влияние на результаты тестирования. Например, у пожилых людей может наблюдаться снижение активности мозга, что может повлиять на результаты электроэнцефалографии.

В целом, описание патологий мозга и нервной системы требует тщательного анализа различных факторов, чтобы дать точный и правильный диагноз. При описании необходимо учитывать все доступные данные и проводить дополнительные исследования, если это необходимо.

Существуют ли альтернативные способы минимизировать риски с неправильными переводами?

Для уменьшения рисков неправильных переводов при описании электроэнцефалографии можно использовать несколько альтернативных методов:

• Комбинированный подход. Результаты экспертной оценки могут быть проанализированы с помощью нескольких специалистов, что позволит уменьшить возможные ошибки в переводе.
• Использование стандартизированных алгоритмов. Применение стандартизированных алгоритмов при описании электроэнцефалограммы позволяет снизить вероятность неправильного перевода.
• Тщательный отбор переводчиков. Переводчики должны быть подобраны с учетом их профессиональных навыков и опыта в этой области.

Также, важно тщательно проверять переводы перед их использованием в медицинских целях, а также консультироваться с другими специалистами в случае необходимости.

Рекомендации для медицинских работников по работе с переводчиками

1. Выбирайте профессиональных переводчиков

Для эффективной работы с переводчиком выбирайте студентов, обладающих хорошим уровнем владения языком. Перед началом работы убедитесь, что он имеет опыт работы в медицинской сфере и необходимые знания в этой области.

2. Обеспечьте конфиденциальность

Гарантия конфиденциальности между пациентом и медицинским работником является важным условием. Перед началом работы убедитесь, что переводчик готов соблюдать правила конфиденциальности и не раскрывать личную информацию пациента.

3. Обеспечьте понимание пациентом

Переводчик является не только переводчиком, но и инструментом общения между медицинским работником и пациентом. Для обеспечения понимания необходимо убедиться, что переводчик правильно и точно переводит информацию между сторонами.

4. Следите за временем

Не забывайте, что время перевода может занимать некоторое количество времени. Постарайтесь учесть это время в расписании и не затягивать процесс общения.

5. Проверяйте качество работы

Проверка качества работы переводчика является важным условием для успешной работы. Важно не только проверить качество перевода, но и соблюдение конфиденциальности.

6. Используйте специализированный медицинский терминологию

Перед началом работы определите терминологию, используемую в медицине и проверьте, что переводчик правильно знает ее. Использование специализированной терминологии обеспечивает точность и четкость коммуникации между медицинским работником и пациентом.

7. Будьте терпеливы

Следует помнить, что процесс коммуникации может занять время и требовать терпения со стороны медицинского работника. Важно понимать, что тщательность и точность перевода компенсируют время.

Что могут сделать пациенты, чтобы убедиться в правильности перевода?

Пациенты могут предпринять несколько действий, чтобы убедиться в правильности перевода электроэнцефалограммы (ЭЭГ).

• Спросить у специалиста-переводчика о его опыте работы в данной области.
• Уточнить детали перевода, такие как контекст и особые технические термины.
• Попросить рассказать о ключевых находках в ЭЭГ и объяснить их значения.
• Проконсультироваться со специалистом-неврологом относительно правильности перевода.
• При необходимости, запросить второе мнение со стороны другого специалиста-переводчика или невролога.

Обращение к переводчику, специализирующемуся на медицинских терминах, и проведение изучения основных терминов в области неврологии так же может помочь убедиться в правильности перевода.

Важно помнить, что ЭЭГ представляет собой самостоятельную науку и требует глубокого понимания от специалиста-переводчика. Делая все возможное, чтобы выявить ошибки в переводе, можно повысить достоверность и точность результатов анализа ЭЭГ.

Нужно ли контролировать качество перевода заключительных отчетов?

Перевод заключительных отчетов является важным этапом работы в области медицины и науки. Некачественный перевод может привести к серьезным последствиям, включая ошибки в лечении и неправильное понимание результатов исследований. По этой причине контроль качества перевода заключительных отчетов является ключевым фактором в обеспечении высокого уровня точности и надежности информации.

Кроме того, перевод заключительных отчетов тщательно изучается и используется многими специалистами в области медицины и науки. Недостаточно точный или неправильно понятый перевод может привести к сбою во всей цепочке работы и привести к множеству проблем для пациентов и исследователей.

Чтобы обеспечить высокий уровень качества перевода заключительных отчетов, необходимо контролировать качество переводчика и использовать специальные инструменты для проверки точности. Это может быть грамматический контроль, контроль профессионального словаря и другие методы, чтобы убедиться в высоком качестве работы.

В целом, контроль качества перевода заключительных отчетов необходим для обеспечения точности и надежности информации в области медицины и науки. Это позволяет избежать серьезных проблем и ошибок, которые могут повлечь непредсказуемые последствия.

Вопрос-ответ:

Для чего нужна электроэнцефалография?

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это метод диагностики, которым изучают электрическую активность мозга. Она используется для выявления расстройств функционирования мозга, таких как эпилепсия, инсульт и другие заболевания. Кроме того, ЭЭГ может быть полезна в изучении мозговой активности при выполнении задач, включая расслабление и концентрацию.

Как проводится электроэнцефалография?

При проведении электроэнцефалографии специальные электроды располагаются на голове пациента, а затем записывается электрическая активность мозга. Во время процедуры пациент должен быть в покое, возможно проявление активности мозга при выполнении задач.

Может ли описание ЭЭГ быть неправильным?

Да, описание ЭЭГ может быть ошибочным, если неопытный специалист осуществлял процедуру или не отмечал значимых деталей. Кроме того, описание может быть подвержено субъективным интерпретациям, и было бы небезопасно делать тип ЭЭГ в целом на основе единичного случая.

Можно ли недооценить риск проблем при проведении ЭЭГ на ранней стадии исследования?

Да, ошибки могут возникнуть на ранней стадии исследования, когда мало опыта в экспериментах и невозможно предсказать возможные случайные данные.

Какие риски есть связанными с описанием электроэнцефалографии?

Риски, связанные с описанием электроэнцефалограммы, могут включать ложноположительные и ложноотрицательные результаты, которые отрицательно влияют на здоровье пациента и качество диагностики. Кроме того, некорректное описание мозговой активности может привести к неверным выводам и неэффективному лечению заболевания.

Может быть риск, связанный с защитой данных пациента?

Да, защита данных пациента является ключевой составляющей электроэнцефалографии. Необходимо убедиться, что информация о пациенте хранится в безопасности и не будет доступна третьим лицам без разрешения пациента.

Что можно сделать, чтобы уменьшить риски, связанные с описанием ЭЭГ?

Для минимизации рисков, связанных с описанием ЭЭГ, необходимо проводить исследование только с опытными специалистами, которые используют современное оборудование и процессы. Кроме того, желательно использование стандартизированных методов и протоколов и убедиться, что защита данных пациентов придерживается высоких стандартов.

Итоги описанной проблемы и рекомендации

Итак, мы рассмотрели потенциальные риски описания электроэнцефалографии и пришли к следующим выводам:

• Описание ЭЭГ может содержать конфиденциальную информацию о пациенте, поэтому следует обеспечивать надлежащую конфиденциальность при ее описании и хранении.
• Неправильно описанное ЭЭГ может привести к диагностическим ошибкам или неправильной терапии. Поэтому важно, чтобы описание было точным и достоверным.
• Описание ЭЭГ может быть важным инструментом для исследования мозговой деятельности, но его интерпретация должна осуществляться только соответствующими специалистами в области нейрофизиологии и других близких областей.

Для того, чтобы избежать этих рисков, мы рекомендуем:

1. Обучать медицинский персонал правильности описания ЭЭГ и обеспечивать надлежащее обращение с конфиденциальными данными.
2. Проверять корректность описания ЭЭГ перед использованием его в диагностике и терапии.
3. Работать только со специалистами, владеющими навыками интерпретации и описания ЭЭГ.

Все эти меры смогут минимизировать риски при описании ЭЭГ и помогут достичь наилучших результатов при диагностике и терапии пациентов.

Видео по теме:

1. Introduction

If a person makes or perceives an error, an error-related potential can be detected in the electroencephalogram (EEG) due to the person recognizing that error (Falkenstein et al., 2000). Recently, ErrPs have gained interest for the use in Brain-Computer Interface (BCI) applications, which give the user the ability to communicate by means of brain activity only. That an ErrP can be detected when a BCI delivers erroneous feedback, has been shown in several publications (Ferrez and del R Millan, 2008; Chavarriaga et al., 2014) and it has further been shown that the detection of ErrPs can be utilized to correct errors (Schmidt et al., 2012; Spüler et al., 2012a) or improve adaptation of the BCI (Llera et al., 2011; Spüler et al., 2012b). So far, ErrPs have mainly been utilized in BCIs with discrete feedback, which is why we want to investigate the detection of ErrPs in a continuous task toward the utilization of ErrP detection in continuous BCI applications. Since the interest of this study is not specifically in one of the components of the ErrP or the neurophysiological interpretation, but the investigation of the error-related response in general with regards to its utilization in continuous BCI systems, we use the term error-related potential (ErrP). As the ErrP in BCI applications consists of multiple components, ErrP is the commonly used term (Chavarriaga et al., 2014) in the BCI literature and generally considered as an umbrella term, which comprises all components of the event-related potential that can be measured in response to an error.

Error-related potentials were first studied in choice reaction tasks (Falkenstein et al., 1990) and two components of the event-related potential were described that can be measured as consequence of an error. The first component is the error-related negativity (ERN or Ne) (Falkenstein et al., 1991; Gehring et al., 1993), which is a negative potential peaking 50–100 ms after an erroneous response. Depending on the task, an error-related positive potential, called error positivity (Pe), follows the ERN. The Pe can be further divided into a frontocentral and a centroparietal component. The frontocentral Pe, which seems to be related to the P3a, appears directly after the ERN, while the late Pe appears in the centroparietal region with a latency of 200–400 ms after the error and seems to be related to the P3b (Ullsperger et al., 2014). Regarding the meaning of these components, it seems that the negative components are mostly linked to error processing (Krigolson and Holroyd, 2007a) and reward prediction (Holroyd et al., 2003, 2009), while the positive component is likely associated with conscious error perception (Wessel et al., 2011).

Depending on the experimental task, different variants of error-related potentials can be measured. If an error is indicated by feedback, a feedback-related negativity (FRN) can be measured frontocentrally 200–300 ms after the feedback during a reinforcement learning task (Holroyd and Coles, 2002). The FRN seems to be related to or even is the same component as the N200 (Holroyd et al., 2008). Further, it was shown that an ERN can also be measured if a subject is observing another subject making an error (van Schie et al., 2004). Lastly, it was shown that an ErrP can be measured during human-computer interaction (Ferrez and Millán, 2005) and interaction with a BCI (Ferrez and del R Millan, 2008). In comparison with the previously mentioned error-related potentials, the interaction ErrP is more complex with a small positive peak around 200 ms after BCI feedback, a negative peak at 250 ms (likely related to FRN), a positive peak at 320 ms (likely related to Pe) and another broad negative peak at around 450 ms (N400); but these latencies can differ depending on the experimental paradigm (Iturrate et al., 2013).

While the majority of the studies used tasks with discrete feedback, Krigolson and Holroyd (2006) have examined errors in a continuous tracking task and have shown that an ErrP can be measured if the cursor does not respond during this continuous task (Krigolson and Holroyd, 2007a). With the aim of studying ErrPs toward their utilization in BCI, Kreilinger et al. (2012) investigated ErrPs during continuous arm movement and tried to classify ErrPs by mapping the continuous feedback to time-discrete feedback and additionally displaying the discrete feedback. That a discretization of the feedback is not needed, was shown by Milekovic et al. (2012) in a study using electrocorticography (ECoG) instead of EEG. They could show that an error-related response during continuous feedback can be observed in the ECoG signal and also be classified (Milekovic et al., 2013). Since the ErrP is not only visible in the time-domain, but there is evidence that there also is an error-related frequency modulation in EEG (Llera et al., 2011; Omedes et al., 2013, 2014), mainly in the theta frequency range (Cavanagh and Frank, 2014), the frequency spectrum could be used for ErrP detection when there is only continuous feedback. Further, Milekovic et al. (2012) used the terms “execution error” (if the interface delivers erroneous feedback) and “outcome error” (if a goal of an action is not achieved, i.e., the user is making an error) and showed that machine learning methods can be used to discriminate different error types based on ECoG recordings. While the degree of an error is another property that has been shown to be reflected in the strength of the error-related negativity (Falkenstein et al., 2000), it has not yet been investigated in the context of BCI applications. Based on the results by Milekovic et al., the study presented in this paper aims at answering three questions: (i) Can ErrPs be found in EEG during a cursor control task with continuous feedback? (ii) Can machine learning methods be used to detect and discriminate execution and outcome errors in EEG? (iii) Can the severity of an error be detected in EEG?

2. Methods

2.1. Task Description

The experimental task used in this study was similar to the one described by Milekovic et al. (2012), in which the subject had to play a simple video game (depicted in Figure 1). The subject used the right thumbstick of a gamepad to control the angle in which the cursor moved on the screen. The task was to avoid collisions of the cursor with blocks dropping from the top of the screen with a constant speed. The speed of the falling blocks was set to a level that the game was challenging and the player collided with a block from time to time. In case of a collision, the game continued for 1 s and then stopped. The delay of 1 s was introduced to make sure that the reaction measured in the EEG originates from the subject recognizing the collision (outcome error) and not from the game stopping or restarting. To study the execution error, which is happening when the interface delivers erroneous feedback, the angle of the cursor movement was modified for the duration of 2 s. The degree of modification was randomized (45°, 90°, 180° to either the left or the right side). The time between two execution errors was randomized to be between 5 and 8 s.

2.2. Experimental Setup

10 healthy subjects (mean age: 24.1 ± 1.1 years) were recruited for this study. EEG was measured with two g.tec g.USBamp amplifiers and a Brainproducts Acticap System. 28 electrodes were placed on the scalp of the subject to measure EEG (at positions Fpz, AFz, F3, Fz, F4, F8, FC3, FCz, FC4, T7, C3, Cz, C4, T8, CP3, CPz, CP4, P7, P3, Pz, P4, P8, PO7, POz, PO8, O1, Oz, O2), while 3 electrodes were placed below the outer canthi of the eye and above the nasion for electrooculogram (EOG) recordings. The data was recorded with a sampling rate of 512 Hz and a 50 Hz notch filter was applied to filter out power line noise, as well as an additional bandpass filter between 0.5 and 60 Hz. The position of the thumbstick as well as information about outcome or execution errors was transmitted to the recording software using the parallel port of the computer.

2.3. Data Analysis

The data was segmented into different trials with a length of 1 s: execution errors, time-locked to the start of an angle modification; outcome errors, time-locked to the collision event; and noError trials, when neither a collision nor an angle modification has happened during the trial or in the 1 s before or after the trial. For each subject, about 1 h of EEG was recorded, resulting on average in 597 ± 22 execution errors, 86 ± 30 outcome errors and 475 ± 39 noError trials. An EOG-based regression method (Schlögl et al., 2007) was used to reduce the effect of eye artifacts and the signal was re-referenced to the common average. For analysis of the power spectrum, we used the method by Welch (1967) on the time interval 0–1 s.

2.4. Event-Locked Classification

For the event-locked classification, we evaluated classification using three types of features: time domain features only, frequency domain features only, and the combination of both. To optimize the parameters for each feature set, we tested different parameters (e.g., regularization, time range) on data of subject S01 and finally used the parameters that worked best, which are stated below. With these parameters a cross-validation was performed on all 10 subjects to evaluate performance.

For the time domain features, we used the samples from all channels in the time range 0.2–0.9 s after an error event. For frequency domain features, we calculated the power spectrum using the method by Welch (1967) on the time range 0.2–0.9 s after an error event. The first 40 bins of the power spectrum for all channels were used as features for classification. For the combination of time domain and frequency domain features, we concatenated both feature vectors.

To estimate classification accuracies, we used a 10-fold cross-validation. As classifier, we used a Support Vector Machine (SVM) (Vapnik, 1998) using the LibSVM implementation (Chang and Lin, 2011) with a linear kernel and the hyperparameter set to the default value of C = 1. To investigate how well the error can be classified, outcome error and execution error, respectively, were classified against noError trials. We also classified execution errors against outcome errors, to see if the two types of errors can be discriminated. Since the number of trials was different for each class, the dataset was always balanced to obtain an even amount of trials for each class. To assess the significance of the results, we performed a permutation test with 1200 repetitions, in which for each repetition the vector containing the class labels was randomly permuted before training and the accuracy was calculated to obtain the significance level for p = 0.05.

To test if the subject’s movements (due to gamepad control) or eye movements influence classification, classification was also done on the EOG data and on the recorded position of the thumbstick. The classification process itself was the same as for the EEG data, only the features were replaced by the time-domain EOG data and thumbstick position data, respectively.

One of the aims of this study was to investigate if it is possible to detect the severity of an error. Therefore, we tried to classify how well different angles of the execution error can be classified against each other. We additionally separated the execution error trials corresponding to the degree of deflection and performed a classification for each combination of two degrees. Since 45° and 315° is basically the same degree, but either to the left or to the right side, we also joined the trials for 45° and 315°, and 90° and 270°.

2.5. Asynchronous Classification

Due to the missing information, when an error happens in online applications, an event-locked classification is not applicable online with continuous feedback. Therefore, we investigated how well error-related potentials can be classified asynchronously. For the asynchronous classification, a window with a length of 1 s was shifted over the whole signal by 62.5 ms steps. In each step, the window was classified whether or not it contained an error event. To ensure that training and testing data do not overlap, we performed a chronological 10-fold cross-validation in which EEG data was partitioned into 10 segments. The event-locked trials in 9 segments were used for training the classifier and then tested asynchronously on the remaining segment. This procedure resulted in an output every 62.5 ms, which labels each window as error or noError trial.

Since an asynchronous classification has higher time constraints to be able to run in real-time and we also found other parameters to yield better results in the asynchronous classification, we used different methods for signal processing and classification than for the event-locked analysis. For the final asynchronous classification, we used only spectral features because they performed superior to time-domain features or a combination of both features in the asynchronous classification. We used the maximum entropy method by Burg (1972) with a model order of 16 to estimate the power spectrum in the range of 1–12 Hz with a resolution of 1 Hz per bin. One of the most striking differences between the asynchronous and the event-locked classification is the time window used for spectral estimation and classification. The power spectrum was not estimated on the whole 1 s window, but only on a smaller time range. While we found the time range of 0.2–0.9 s to be optimal for the event-locked classification, we obtained best results for the asynchronous classification using a smaller time range of 0.1–0.5 s after an error event. While the reduction of the time range results in better classification performance, it also improves the reaction time of an asynchronous classification (having a delay of only 0.5 s instead of 0.9 s). Based on the features obtained after spectral estimation, we performed a feature selection based on R²-values (Spüler et al., 2011) to select the 20 best features. Those features were used to train a SVM (linear kernel, C = 1). Since the class imbalance is much higher for the outcome error, we used a weighted SVM in this case, which assigns different cost factors to the classes. We obtained best results when the cost factor C is 5 times higher for outcome errors than for noError trials. Based on the output of the SVM, a probabilistic output was assigned (Lin et al., 2007) and a weighted average of the last three probabilistic outputs was computed and taken as a final value. If this value was above a specified threshold, the current window was classified as an error.

3. Results

3.1. Neurophysiological Analysis of Error-Related Potentials

The average event-related potentials for NoError trials, execution errors, and outcome errors are shown in Figure 2, along with the significant differences between execution and outcome error. Figure 3 shows the average difference waveform of execution error and outcome error at electrode FCz for all subjects, as well as the topographic distribution of the potential. It can be seen that a clear potential is visible for both kinds of error. The topographic distribution is similar for both errors and all subjects, with the maximum around electrode FCz and Cz. However, the waveform shape of the two error potentials differs strongly. For the execution error, we found a positive peak at 229 ms, a negative peak at 287 ms, a positive peak at 367 ms, and a small negative peak at 461 ms. In contrast, the outcome ErrP starts with a negative peak at 2 ms, followed by a positive peak at 268 ms, a negative peak at 486 ms, and a small positivity at 742 ms.

Regarding the frequency spectra of the observed error potentials (see Figure 4), we found activity mainly in the delta (1–4 Hz) and theta (5–7 Hz) frequency band for both errors, but the errors show a different spatial power distribution. For the execution error, the activity in both bands is strictly located at electrode Cz. For outcome errors, activity in the delta band can be seen mainly around Cz, while Fz and FCz show activity in the theta band.

By analyzing the execution error with regard to its severity, we did not find any significant effect (after correcting for multiple comparisons). Since the execution error does not differ depending on the degree, we did not show executions ErrPs separated by severity in this paper.

3.2. Event-Locked Classification

The results for the event-locked classification of the different error potentials can be seen in Table 1. For execution vs. outcome error, the mean accuracy over all subjects varied between 70.6 and 75.5% depending on the features that were used. While the classification for outcome error against noError reached mean accuracies between 73.9 and 75.6%, the classification of execution errors against noError trials was significantly worse (p < 0.05, Wilcoxon’s ranksum test) with accuracies between 64.2 and 66.0%.

When comparing the use of different features, the combination of time- and frequency domain features gives overall the best results, but the difference compared to either time- or frequency domain features is not significant (p > 0.05).

For each classification result, we performed a permutation test (1200 permutations) to assess significance and found that all of the results presented in Table 1 are significantly above chance level (p < 0.05).

To check if the classification might be related to eye or finger movement, we also repeated the classification process on EOG data and the position data of the thumbstick. For execution errors and noError trials, we achieved an average accuracy of 50.9% based on EOG and 52.5% based on the thumbstick position. For outcome error against noError trials, average accuracies of 54.9% (EOG) and 56.0% (thumbstick) could be reached. For the classification of the two error types, execution error and outcome error, we obtained average accuracies of 56.4% (EOG) and 55.3% (thumbstick). For the majority of the subjects, the results were not significantly above chance level.

To answer the question if the severity of an error can be detected based on EEG recordings, we tested different degrees of the execution error against each other by using a cross-validation. Since the angle of the movement was randomly modified with different degrees, we also tested if execution errors with a different degree can be classified, e.g., 45° against 180°. Classification results were around chance level (average accuracies between 47.1 and 50.5%), which is why they are not shown in detail in this paper.

3.3. Asynchronous Classification

Due to the highly imbalanced nature of this asynchronous classification task, with much more time segments being correct than containing an error, we did not use classification accuracy for performance evaluation, but used a different method. We defined windows containing an error as positive and windows without error as negative. Thereby, a true positive (TP) is a window which was correctly classified as containing an error, while a false negative (FN) is a window that contains an error, but was not classified as such. As a performance measure, we calculated the sensitivity given by the number of TP divided by the total number of windows containing an error, and we calculated the specificity given by true negatives (TN) divided by the total number of windows containing no error. To obtain a performance measure that is independent of the threshold, we calculated sensitivity and specificity for different thresholds ranging from 0 to 1 in 0.01 steps and used the area under the curve (AUC) for performance evaluation. Since AUC is a rather abstract performance measure that makes it hard to catch a glimpse of how well the classification would work in an application centered scenario, we calculated the positive seconds rate for a threshold of 0.8, denoted by PSR_0.8. This value gives the percentage of seconds, in which an error is present and an error was classified. NSR_0.8 denotes the negative seconds rate for a threshold of 0.8, which gives the percentage of seconds in which no error has happened and in which no error was classified.

The AUC for the asynchronous classification of the two errors is shown in Figure 5. On average, the AUC for execution error is 0.692, while for the outcome error we obtained an average AUC of 0.657. More detailed results for all subjects can be found in Table 2. The AUC is significantly above chance level for all subjects (p < 0.05, permutation test).

4. Discussion and Conclusion

In this study, we looked at error-related potentials during a video game task with continuous feedback and could show that the two different kinds of error that appeared in this task also produced distinct ErrPs that differ in waveform, latency of its components, and its spectral content. Based on these differences we could use machine learning methods to detect those errors and discriminate between them.

4.1. Execution ErrP/Interaction ErrP

The execution ErrP found in this study showed four peaks, with the negative peak at 287 ms likely being a FRN, the Pe appearing at around 367 ms and an N400 with a maximum deflection at 486 ms. The shape of the execution ErrP and its topographical distribution is very similar to the typical interaction ErrP described from BCI studies with discrete feedback, in which the user received erroneous feedback from the BCI (Ferrez and del R Millan, 2008; Kreilinger et al., 2012; Spüler et al., 2012a). Comparing the execution ErrP from this study with the results from Krigolson and Holroyd (2007a), who investigated the error-related response during a continuous tracking task, there are notable differences in ErrP waveforms. Krigolson and Holroyd (2007a) introduced errors in which the interface was not responding and found a FRN at 248 ms and a Pe at around 450 ms. While it was shown that the latencies of the ErrP components are task-dependent and that the task can also influence the amplitude of the N400 (Iturrate et al., 2013), there is also evidence that the appearance of the first positive peak and the N400 is not visible in all BCI tasks (Spüler et al., 2012b). Therefore, the differences in waveform and latencies of the potential can likely be explained by the differences in the tasks between the studies.

In the presented study, we additionally analyzed the spectral properties of the EEG signal and found an error-related spectral response, mainly in the delta and theta band. This frequency range is similar to the low frequency component identified by Milekovic et al. (2012) in ECoG recordings and similar to the frequency range used by Omedes et al. (2014).

4.1.1. Influence of Error Severity

Although we investigated possible effects of the severity of an execution error on the ErrP, we did not find any significant effects and were not able to detect the severity of an execution error (e.g., deflection by 45° or 180°) based on the EEG. This is in contrast to earlier works by Bernstein et al. (1995) and Falkenstein et al. (1996), who showed that the amplitude of the ErrP depends on the difference between the expected and the actual feedback. That we could not find an effect of the severity might be explained by our task design and that the error might be perceived as equally severe by the subject, although the degree of deflection is greater in the 180° condition than in the 45° condition. In a future study, it might be worth investigating different smaller degrees of error (e.g., 15°, 30°, and 45°) and to make sure that these different error degrees are also perceived as differently severe by the subjects.

4.2. Outcome ErrP

When looking at the topographic distribution of execution and outcome error, both seem similar with a maximum around electrode FCz and Cz, which indicates that the activity might originate from anterior cingulate cortex (ACC). However, the shape of both ErrPs is very different. The outcome ErrP shows a broad negativity around 2 ms after feedback. That the ERN appears so early, can be explained by the subjects recognizing that a collision is going to happen in advance of the collision actually happening. This is in line with the results by Krigolson and Holroyd (2007b) who have found that predictive feedback leads to an earlier latency of the ERN.

The latency of the Pe for outcome errors at around 264 ms is also about 100 ms earlier than the Pe during execution errors. In contrast, the N400 appears about the same time in both errors, but has a stronger and broader deflection in the outcome error. 742 ms after the error has happened, there is also a small positive deflection.

Since the outcome error shows in general a longer response (from 0 to 750 ms after error), and has lower-frequency peaks than the execution error (happening 200–500 ms after error), these difference enabled us to use machine learning methods to discriminate both errors in time-domain and spectral-domain.

4.3. Classification

For classification of the ErrPs, we could show that in an event-locked classification a window of 200 ms to 900 ms gave the best results and execution errors could be detected with an average accuracy around 65%, while the classification of outcome errors achieved an average accuracy around 75%. Also, the two different types of error could be discriminated well with an average accuracy around 75%. Regarding the choice of features, there was no significant difference if temporal and/or spectral features were used for classification.

In the case of an asynchronous classification, the results were different. Although the results were not shown in detail in this publication, the use of only spectral features yielded much higher classification performance in the asynchronous case, which is not astounding, since the data is not event-locked anymore (which is important for time-domain classification). Also, we found that a much shorter window of 100 ms to 500 ms gave optimal results for an asynchronous classification.

However, the overall classification accuracies obtained in this study are lower than in studies using non-continuous BCIs (c.f. Spüler et al., 2012a). As an established method was used for the time-locked classification and the results presented here are lower than in studies using the same method (Spüler et al., 2012a), the classification method itself can be ruled out as a reason for the discrepancy. Since (Holroyd et al., 2009) found the amplitude of the FRN to depend on the degree of which the outcome is perceived to be influenced by the subjects’ behavior, one could argue that the lacking influence of the subject on the execution errors is the reason for a weaker ErrP and thereby lower classification accuracies. However, this explanation is less likely since in BCI studies the majority of errors are made by the BCI system and thereby out of the subjects’ control. While the simple fact that the difference between continuous and non-continuous feedback could lead to lower classification accuracies would be one explanation, we think the main reason for the lower classification accuracy is the task complexity. Compared to using a BCI, the video game task in this study is rather complex and will likely lead to higher workload than the use of standard BCI systems. Since workload was found to negatively correlate with ERP amplitude (Allison and Polich, 2008), this could be one explanation for the lower classification accuracy, but the relationship between workload and ErrP amplitude, respectively classification accuracy, still needs to be clarified.

4.4. Implications for BCI

At last, it needs to be discussed what implications this study has for current BCI research. Since the observed execution ErrP is similar to the ErrPs observed in BCI applications, we expect that results from this task can be transferred to BCI applications and that this data¹ can be used to improve methods toward ErrP detection in continuous BCIs. For synchronous BCIs giving discrete feedback, ErrPs have been utilized for error correction (Spüler et al., 2012a) and adaptation (Spüler et al., 2012b). By showing that ErrPs can be detected asynchronously during continuous feedback, ErrP-based correction and adaptation can be used for asynchronous EEG-based BCIs and be used to improve existing adaptive decoding methods (Gürel and Mehring, 2012). The fact that execution and outcome errors can be discriminated allows to combine adaptation and error-correcting mechanisms in one BCI system. If an execution error is detected, this information can be used for adaptation of the system, while the detection of an outcome error can be used for error correction. The asynchronous classification also gives a first estimate what accuracies can be expected. This is important information for the design of ErrP-based adaptation algorithms for continuous BCI systems, since the amount of uncertainty in the ErrP detection is a crucial factor that influences the reliability of the adaptation.

4.5. Conclusion

Regarding the three questions we mentioned in the introduction and that we wanted to answer with this study, we can conclude the following: (i) ErrPs can be measured in EEG during a cursor control task with continuous feedback, as well as a spectral error-related response (mainly in delta and theta band). They further can be classified in an event-locked, as well as in an asynchronous manner. (ii) The different kinds of errors show a different potential in the EEG with different latency and characteristic of the ErrP components, as well as a different spectral response, which allows a discrimination between execution and outcome errors. (iii) We did not find any significant effect regarding the severity of an error and therefore could not detect it.

Author Contributions

MS conceived and designed the study, performed the analysis, supervised the work and wrote the paper. CN collected the data, performed the analysis and contributed to writing the paper.

Conflict of Interest Statement

The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.

Acknowledgments

The authors would like to thank Johannes Anufrienko for programming the experimental task. We acknowledge support by Deutsche Forschungsgemeinschaft and Open Access Publishing Fund of University of Tübingen. This study way funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF, BFNT F*T, Grant UTü 01 GQ 0831), the Baden-Württemberg Stiftung (GRUENS), and the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Grant RO 1030/15-1, KOMEG). Preliminary results of this study were presented as short paper at the 6th International Brain-Computer Interface Conference in Graz (Spüler et al., 2014).

Footnotes

1. ^The data will be made publicly available on the website of the first author.

References

Falkenstein, M., Hohnsbein, J., and Hoormann, J. (1996). “Differential processing of motor errors,” in Recent Advances in Event-Related Brain Potential Research, eds C. Ogura, Y. Koga, and M. Shimokochi (Amsterdam: Elsevier Science), 579–585.

Falkenstein, M., Hohnsbein, J., Hoormann, J., and Blanke, L. (1990). Effects of errors in choice reaction tasks on the erp under focused and divided attention. Psychophysiol. Brain Res. 1, 192–195.

Vapnik, V. N. (1998). Statistical Learning Theory, Vol. 2. New York, NY: Wiley.

Подскажите есть ли доля вероятности что результат ээг ошибка

анонимно, Женщина, 30 лет

Здравствуйте, в 30 лет, Я сегодня узнала что в меня эпилепсия есть. Это для меня шок если честно. Меня начали мучать ночные приступы в виде резкого пробуждения и когда я открываю гдаза, чувствую дикий страх и когда встаю с кровати, начинается дикое сердцебиение и дрожж во всем теле. Я пропила год вальдоксан и постепенно от него ухожу, уже пью пол таблетки раз в день. Я подумала что это опять начались панические атаки и обратилась к психотерапевту, он посоветовал сделать ЭЭГ. Подскажите пожалуйста что мне делать дальше? И что это за эпилепсия? Может ли быть у меня пртступ с потерей сознания и с судорогами? Муж постоянно в командировках, а я одна почти всегда живу с детьми, страшно теперь очень сильно. Плачу прям

функциональная диагностика

Здравствуйте! Вы не совсем по адресу, в приведенном вами заключении ЭЭГ действительно описаны изменения которые могут быть признаками эпилепсии. Если у вас уже поставлен такой диагноз вряд ли я могу что-то «поверх» по ЭЭГ подсказать. Ваша тактика: невролог — который подбирает вам противоэпилептические препараты, и психотерапевт чтобы «убрать» страх и панику. Поверьте во-первых не все «эпи-признаки на ЭЭГ» обязательно проявляются клиническими приступами, по данным литературы 10-15, а у некоторых авторов и 20% таких людей «клинически здоровы»; во-вторых эпилепсия если не лечиться, то во всяком случае компенсируется медикаментозно. То-есть задача невролога подобрать такие препараты в такой дозировке чтобы у человека не было приступов. Если у вас дети и вы за них отвечаете, значит надо взять себя в руки и не паниковать а решить проблему!

Расшифруйте заключение ЭЭГ

Узнайте, как расшифровать заключение ЭЭГ и определить наличие отклонений или патологий в работе мозга. Получите подробную информацию о методах и интерпретации результатов ЭЭГ и избавьтесь от ненужных тревог и опасений!

Многие пациенты, которые проходят электроэнцефалограмму (ЭЭГ), задаются вопросом о том, как понять заключение врача и что оно означает. Ведь заключение может содержать множество технических терминов и аббревиатур, которые не всегда понятны обычному человеку.

В данной статье мы постараемся разобраться в том, как читать заключение ЭЭГ и как понять, какие результаты считаются нормальными, а какие свидетельствуют о наличии патологии в работе мозга. Мы также расскажем о том, какие факторы могут повлиять на результаты ЭЭГ и как подготовиться к исследованию.

Обращаем ваше внимание, что данная статья имеет исключительно информационный характер и не заменяет консультацию и назначение лечения со стороны врача-невролога.

Что такое ЭЭГ?

Электроэнцефалография (ЭЭГ) – это метод исследования, позволяющий оценить электрическую активность мозга. Она используется как в клинической медицине, так и в научных исследованиях.

В процессе ЭЭГ исследования на голову пациента надевают электроды. Эти электроды фиксируют электрические импульсы, передаваемые мозгом. Информация затем обрабатывается компьютером, и результаты отображаются на электроэнцефалограмме – графическом изображении электрической активности мозга.

ЭЭГ часто используется для диагностики различных заболеваний центральной нервной системы, таких как эпилепсия, нарушения сна и др. Она может помочь выявить необычную электрическую активность мозга, которая может указывать на наличие болезней или других состояний.

Этот метод недорогой, быстрый и неинвазивный, что делает его пожалуй самым удобным способом изучения мозга для многих пациентов и исследователей.

Как проводят ЭЭГ и на что нужно обратить внимание?

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это метод исследования электрической активности мозга, который позволяет диагностировать различные патологии. Проведение ЭЭГ процедуры несложно, но есть несколько важных моментов, на которые нужно обратить внимание.

Подготовка к исследованию: перед процедурой необходимо соблюдать ряд условий. Во-первых, за 24 часа до проведения ЭЭГ нужно отказаться от употребления алкоголя, кофе, чая и других стимуляторов, которые могут повлиять на электроактивность мозга. Во-вторых, на день исследования необходимо принять душ и не использовать никаких косметических средств, которые могут повлиять на качество контакта электродов с кожей.

Проведение процедуры: ЭЭГ проводится с помощью электродов, которые накладываются на голову пациента. За несколько минут до начала процедуры врач-нейрофизиолог очистит заклинившиеся зоны кожи с помощью изопропилового спирта и помажет кремом для максимального качественного контакта. Электроды соединяются с устройством, регистрирующим электрические сигналы, и пациент начинает выполнять заранее оговоренные условные рефлексы и задания, которые позволяют получить информацию о работе различных областей мозга.

Что нельзя делать во время процедуры: во время проведения ЭЭГ важно не двигать головой и не шуметь, так как любое движение может повлиять на качество записи электрических сигналов. Также нужно быть готовым, что процедура может продлиться до 40 минут, поэтому важно заранее снять усталость и подготовиться к длительному сидению в неподвижном состоянии.

Вывод: проведение ЭЭГ — это несложная процедура, которая позволяет получить много полезной информации о работе мозга. Главное, соблюдать все рекомендации врача и не нарушать правила во время процедуры, чтобы получить наилучший результат.

Шифры и сокращения в заключении ЭЭГ

В заключении ЭЭГ могут встретиться шифры и сокращения, которые могут быть непонятны для пациента. Однако, если вы знаете значение этих сокращений, то вы сможете лучше понять своё здоровье.

Одним из самых частых сокращений в заключении ЭЭГ является ВПР (волны повышенной ритмичности). Это указывает на то, что активность мозга усиленная, что может быть связано с повышенной возбудимостью нервной системы.

Ещё один распространённый термин — рассинхронизация, сокращенно РСХ. Это означает, что активность мозга разнонаправленная, это может характеризоваться при болезнях мозга, мигрени, эпилепсии и т. д.

Также в заключении ЭЭГ может встретиться термин «сверхфронтальные ритмы», что означает, что электрическая активность сосредоточена в области лба. Это может свидетельствовать о повышенной возбудимости лобной части мозга.

Существует множество других сокращений и терминов, которые могут быть указаны в заключении ЭЭГ. Поэтому очень важно, чтобы ваш невролог объяснил значение этих понятий, чтобы вы могли лучше понимать своё здоровье.

Что означает амплитуда в заключении ЭЭГ?

Амплитуда – это величина, которая показывает силу и направление электрического потенциала, записываемого при проведении ЭЭГ и выраженную в микровольтах.

В заключении ЭЭГ амплитуда может быть выше или ниже нормы. Повышенная амплитуда может указывать на наличие патологических изменений в работе мозга, связанных, например, с эпилепсией, инсультом и другими заболеваниями. Пониженная амплитуда может свидетельствовать о различных процессах, например, уменьшении активности мозга при гипоксии или утомлении.

Однако, высокая амплитуда может также свидетельствовать о наличии артефактов – искажений данных, вызванных внешними факторами, такими как движение глаз, мускульное напряжение лица и шеи или электрическими помехами. Поэтому, понимание амплитуды всегда должно осуществляться в контексте других параметров ЭЭГ и медицинских симптомов пациента.

Значение амплитуды является одним из важных показателей при оценке состояния мозга и позволяет оценить эффективность лечения некоторых неврологических заболеваний.

Как расшифровать частоту в заключении ЭЭГ?

ЭЭГ (электроэнцефалография) — это метод диагностики, позволяющий на основе регистрации электрических потенциалов мозга выявить некоторые заболевания и нарушения его функционирования. Одним из ключевых показателей в заключении ЭЭГ является частота.

Частота в заключении ЭЭГ указывает на то, как быстро изменяется электрическая активность мозга в определенном диапазоне частот. Обычно, этот параметр выражается в герцах (Гц) и может варьироваться от 0,5 до 70 Гц.

Частота разделяется на несколько диапазонов:

• Дельта-волны (0-4 Гц) — характеризуют глубокий сон и наркоз.
• Тэта-волны (4-8 Гц) — обычно наблюдаются у детей, медитирующих людей и пациентов с некоторыми психическими заболеваниями.
• Альфа-волны (8-12 Гц) — часто возникают при расслабленном состоянии и закрытых глазах человека.
• Бета-волны (12-30 Гц) — характеризуют активность мозга в бодрствующем состоянии.
• Гамма-волны (30-70 Гц) — связаны с высшей нервной деятельностью и рассматриваются в научных исследованиях.

Значения частоты в заключении ЭЭГ могут иметь различные интерпретации в зависимости от симптомов и жалоб пациента. Например, увеличенная дельта-активность может быть связана с эпилепсией или другими неврологическими заболеваниями, а повышенная бета-активность может указывать на тревогу или нарушения концентрации внимания.

Важно отметить, что расшифровку заключения ЭЭГ должен проводить врач-невролог или другой квалифицированный специалист, который сможет оценить все сопутствующие факторы и предоставить правильную интерпретацию результатов и рекомендации по лечению, если они требуются.

Выявление эпилептических разрядов в заключении ЭЭГ

Одной из важных задач ЭЭГ является выявление признаков эпилептической активности в мозге. Наиболее характерным признаком являются эпилептические разряды, которые отображаются в заключении ЭЭГ.

Эпилептические разряды выглядят как короткие (обычно не более 1 секунды) изменения активности в мозге, которые проявляются в виде резких изменений амплитуд, частот и форм волн ЭЭГ. Количество и интенсивность эпилептических разрядов может использоваться для оценки тяжести эпилепсии и выбора соответствующего лечения.

В заключении ЭЭГ обычно указывается количество эпилептических разрядов, их тип (глубокие или поверхностные), а также их распределение в мозге. Наличие эпилептических разрядов может свидетельствовать о присутствии эпилептических очагов в мозге, что требует дальнейшего обследования и лечения.

Важно понимать, что эпилептические разряды могут проявляться не только в процессе проведения ЭЭГ, но и в повседневной жизни человека. Это может проявляться в виде приступов, судорог и других симптомов.

Таким образом, выявление эпилептических разрядов в заключении ЭЭГ очень важно для диагностики и оценки эпилепсии, а также для выбора наиболее эффективного лечения. Если вы обнаружили у себя признаки эпилептической активности, то обратитесь к врачу-неврологу для консультации и дальнейшего обследования.

Как интерпретировать результаты функциональных проб в заключении ЭЭГ?

Функциональные пробы – это особый вид исследования мозговой активности, проводимый в рамках ЭЭГ. Пробы позволяют оценить работу мозга в различных условиях, например, при физической нагрузке или изменении положения тела.

В заключении ЭЭГ результаты функциональных проб обычно указываются отдельно. Их интерпретация может быть несколько сложнее, чем простая оценка базовой активности мозга.

Перед тем как начинать анализировать результаты функциональных проб, необходимо убедиться, что они были проведены правильно. В идеале, пробы проводятся в специальном кабинете с определенными условиями, чтобы исключить влияние внешних факторов.

Если результаты функциональных проб выглядят необычно или вызывают какие-то вопросы, лучше всего обратиться к врачу-неврологу. Он сможет проанализировать заключение ЭЭГ и дать дополнительные рекомендации по дальнейшему лечению.

В целом, интерпретация результатов функциональных проб в заключении ЭЭГ может быть сложной задачей. Однако, правильная оценка этих данных может помочь обнаружить нарушения мозговой активности и принять меры для их коррекции.

Особенности заключения ЭЭГ у детей

ЭЭГ является одним из основных методов диагностики нервной системы у детей. В отличие от взрослых, детские показатели могут отличаться и требуют особого внимания. Заключение ЭЭГ у детей имеет несколько особенностей, которые следует учитывать:

1. Детский мозг находится в стадии развития, поэтому некоторые показатели могут быть нормой для детей, но аномальными для взрослых.
2. Дети могут быть более подвержены стрессовым ситуациям, поэтому результаты ЭЭГ могут быть искажены в случае страха или беспокойства.
3. В связи с этим, проведение процедуры ЭЭГ у детей может потребовать значительной доли терпения и понимания со стороны родителей и медицинского персонала.

Важно помнить, что детские заключения ЭЭГ требуют особого внимания и интерпретации со стороны опытного специалиста. Для правильной диагностики необходимо учитывать возраст и особенности всего организма ребенка. В случае непонятных результатов, следует обратиться к более опытному специалисту или повторить процедуру, объяснив ребенку ее необходимость для его здоровья.

В целом, заключение ЭЭГ для детей требует более тщательного анализа и терпения, чем для взрослых. Понимание особенностей детского мозга и правильное использование методики помогут добиться наиболее точной и полезной информации для диагностики и лечения.

Необходимость консультации специалиста при расшифровке ЭЭГ

Результаты ЭЭГ — это всего лишь бумажка с графиками, которые могут показаться пациенту сложными и непонятными. Для того чтобы полностью расшифровать заключение ЭЭГ, необходимо обратиться к врачу-неврологу, который владеет достаточными знаниями и опытом в этой области.

Консультация специалиста необходима для уточнения диагноза и проведения дальнейшего лечения. Не следует делать собственных выводов и самолечения на основе интернет-статей и общей информации. Это может привести к неправильному лечению и ухудшению состояния пациента.

Врач-невролог, расшифровывающий ЭЭГ, учитывает множество факторов, которые могут повлиять на результаты и помочь в постановке диагноза, такие как возраст пациента, наличие сопутствующих заболеваний, принимаемых лекарств. В некоторых случаях для дополнительной диагностики потребуется проведение других исследований.

Таким образом, консультация специалиста при расшифровке ЭЭГ — это необходимый шаг для точной диагностики и определения правильного лечения. Не стоит откладывать визит к врачу-неврологу, если у вас возникли какие-либо вопросы по поводу результатов ЭЭГ.

Как сделать выводы из заключения ЭЭГ и что дальше делать?

Для того чтобы понять, что значит ваше заключение ЭЭГ, нужно обратить внимание на определенные показатели.

В первую очередь следует оценить характер электрической активности головного мозга (АЭГ). Нормальный трассат ЭЭГ должен быть ритмичным и симметричным, при этом различают следующие виды ритмов:

• альфа-ритмы (8-12 Гц) — связаны с отдыхом и снастью
• бета-ритмы (14-30 Гц) — связаны с мышечной активностью и психической и мыслительной деятельностью
• ти-ритмы (4-7 Гц) — связаны с глубоким сном и психической депрессией
• дельта-ритмы (менее 4 Гц) — связаны с глубоким сном и патологиями головного мозга

Если в вашем заключении ЭЭГ обнаружены отклонения от нормы, то необходимо обратиться к неврологу, который сможет провести дополнительное обследование и назначить соответствующее лечение. Важно помнить, что только квалифицированный специалист может сделать точный диагноз и назначить эффективную терапию.

В заключение стоит отметить, что при необходимости можно обратиться к другим специалистам, таким как психиатр, психолог или нейрофизиолог, которые смогут дать рекомендации и помощь в решении проблем со здоровьем головного мозга.

Видео по теме:

Около 30 % пациентов, поступающих в эпилептологические центры с диагнозом «эпилепсия», в реальности не болеют эпилепсией – эти данные получены в ведущих мировых клиниках. Формула, приводящая к диагностическим ошибкам, чаще всего выглядит так:

Неспецифические симптомы + нормальная ЭЭГ, расцененная, как патологическая = ошибочный диагноз «эпилепсия»

Последствием этого является ненужное и опасное лечение, которое пациент получает долгие годы, причем повторные нормальные ЭЭГ не отменяют диагноз. «ЭЭГ как биопсия, а диагноз эпилепсия как рак», — такие сравнения приводятся врачами: будучи однажды поставленными, подобные диагнозы уже не снимаются. Только повторный пересмотр первой ЭЭГ, по которой был выставлен диагноз, может выявить ошибку, а в остальных случаях пациент будет нести за собой диагноз «эпилепсия» всю жизнь, он будет долгие годы принимать препараты, имеющие значительные побочные эффекты, страдать от социальной стигмы и ограничений, которые накладывает диагноз эпилепсия. Человек не сможет водить машину, для него будут закрыты некоторые виды работ и должностей.

Врачи-эпилептологи всего мира сходятся в одном (и надо отметить, что это, пожалуй, единственное, в чем они действительно согласны!): лучше поставить диагноз эпилепсии позже, чем поставить его «профилактически».

В чем же причина подобной гипердиагностики, если, по данным большинства исследований, только 1-2 % ЭЭГ могут быть расценены как ложноположительные? По мнению специалистов, первая причина в «человеческом факторе»: в отсутствие должного уровня знаний и опыта. Зачастую неверный диагноз бывает поставлен по одной единственной ЭЭГ, на которой известные доброкачественные эпилептиформные паттерны и варианты нормальной ЭЭГ были расценены как патологические. К таким паттернам относятся: микроспайки, ритмическая тета-активность в височных отведениях, возникающая при дремоте, 14 и 6 Гц позитивные острые волны, 6 Гц фантомные спайк-волны, ритмическая дельта-активность при гипервентиляции и т.д. Большинство этих паттернов были описаны еще в пятидесятых годах XX века, и их выявление не представляет трудности для специалистов, работающих с ЭЭГ.

Однако, на практике данные паттерны встречаются достаточно редко, в подавляющем большинстве случаев ошибочно интерпретируются артефакты, брешь-ритм (breach-rhythm), или «безымянные варианты», которые являются вариациями нормальной ритмики, в результате чего возникают колебания заостренной конфигурации или фрагменты альфа-активности, которые не вписываются в легко узнаваемые ЭЭГ-феномены. Эти безымянные колебания нормального фона были описаны под разными названиями и их можно найти в большинстве ЭЭГ. Дифференцировать нормальные варианты из значимых спайков и острых волн иногда бывает сложно, но существуют определенные рекомендации, которым надо следовать. Избежать этих ошибок могут только обученные опытные врачи эпилептологи/нейрофизиологи, в противном случае пишутся расплывчатые трактовки и нормальная ЭЭГ описывается как патологическая. Здесь складывается ситуация, типичная для человеческой психики: чем меньше знания и опыт, тем с большим вниманием человек относится к незначительным изменениям на ЭЭГ (что в зарубежной литературе называется «Overriding EEG» и «Looking too hard syndrome»). «Снисходительность приходит с опытом», как и понимание того, насколько вариабельна норма на ЭЭГ. Точно так же, как терапевт найдет больше изменений на ЭКГ, чем кардиолог, так же и неопытный врач нейрофизиолог скорее опишет больше патологической активности на ЭЭГ, чем опытный эпилептолог.

Как мы можем исправить существующее положение вещей и уменьшить частоту ошибок, связанных с анализом ЭЭГ?

Здесь необходимо отметить, что в Америке и странах Европы чтением ЭЭГ занимаются неврологи, которые обучаются этому в рамках прохождения резидентуры (аналог российской ординатуры, только длительностью 4-7 лет). В связи с этим, за рубежом проблема неверного анализа ЭЭГ связывается с низким уровнем знаний врачей об ЭЭГ и умением ее интерпретировать. С учетом данной особенности, одно из предложений зарубежных коллег — оценка ЭЭГ не неврологом, а опытным нейрофизиологом. В России ЭЭГ в большинстве клиник описывается специалистами функциональной диагностики, которые в части случаев вообще имеют не медицинское образование, тогда как врач невролог зачастую не знаком даже с основами ЭЭГ. И, надо сказать, данный путь также порочен: процент диагностических ошибок в нашей стране не меньше, если не больше, так как в этом случае отсутствует интерпретация ЭЭГ в контексте клинических данных.

Неверный анализ ЭЭГ врачом-неврологом за рубежом и отсутствие анализа результатов ЭЭГ с позиции клиники — обе ситуации одинаково плохи.

Наверное, наиболее оптимальным вариантом является другое решение, которое также обсуждено в статье Benbadis S.R.:

так как в повседневной практике невролог и психиатр сталкивается с пароксизмальными состояниями и, в частности, с эпилепсией достаточно часто, то трудно представить, чтобы врач не умел читать ЭЭГ и не умел анализировать данные, с которыми работает. Но если мы считаем, что описание ЭЭГ — прерогатива врачей, то система обучения должна быть в корне изменена. ЭЭГ в рамках последипломной подготовки неврологов и психиатров должно уделяться больше времени и внимания. Нужен курс, обучающий врачей анализу ЭЭГ, затем должна быть практика под руководством опытных специалистов, а после — возможность в ходе самостоятельной работы обращаться к специалисту для разбора сложных случаев.

По мнению авторов, к описанию ЭЭГ должна быть применена система, используемая при описании ЭКГ или рентгенографии грудной клетки. Они могут быть оценены экстренно врачами скорой помощи, терапевтами, реаниматологами, но затем должны быть повторно проанализированы специалистами — кардиологами или рентгенологами, для того, чтобы избежать ошибок и неверных диагнозов.

Другой важный методологический прием — первичный анализ ЭЭГ «вслепую», то есть без клинических данных о пациенте (при этом, безусловно, клиническая трактовка в последующем дается с учетом всей информации о заболевании. Так предлагают описывать ЭЭГ многие ведущие эпилептологи мира, чтобы избежать синдрома «слишком тщательного анализа» (“looking too hard” syndrome).

Улучшить ситуацию может:

1. улучшение качества анализа ЭЭГ путем более высокого уровня обучения неврологов и психиатров а, главное, введением контроля уровня знаний

2. обучение «консервативному» чтению ЭЭГ, при котором должна быть описана только четкая эпилептиформная активность, а сомнительные вопросы должны решаться в пользу нормы или дообследования с изменением дизайна исследования

3. обязательная клиническая интерпретация ЭЭГ-данных в тех случаях, когда это возможно

4. создание более четких рекомендаций и руководств по описанию ЭЭГ

5. повторная оценка ЭЭГ специалистом-нейрофизиологом или эпилептологом.

Итак, вернемся к формуле:

Неспецифические симптомы + неверно интерпретированная нормальная ЭЭГ = ошибочный диагноз «эпилепсия»

Надо понимать, что четкая клиническая картина приступов при нормальной ЭЭГ скорее подтверждает диагноз эпилепсии, чем неспецифические симптомы и острые волны на ЭЭГ. Неспецифические симптомы и неубедительная патологическая активность на ЭЭГ (как например, «заостренные двухфазные потенциалы» или «ирритативные знаки») ни в коем случае не должны приводить к диагнозу «эпилепсия».

Материал подготовлен Фоминых В.В., Гриненко О.А., Троицким А.А. на основе следующих статей:

1. Benbadis SR. «Just like EKGs!» Should EEGs undergo a confirmatory interpretation by a clinical neurophysiologist? Neurology. 2013;80(1 Suppl 1):S47-51.

2. Benbadis SR. Errors in EEGs and the misdiagnosis of epilepsy: importance, causes, consequences, and proposed remedies. Epilepsy Behav. 2007;11(3):257-62.

3. Markand ON. Pearls, perils, and pitfalls in the use of the electroencephalogram. Semin Neurol. 2003;23(1):7-46.