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DOI: 10.1055/s-0038-1640348
Epidurale Ableitungen von Auditorisch Evozierten Potentialen bei Cochlea-Implantat-Trägern
Einleitung:
Auf lange Sicht ist es für CI-Träger wünschenswert, ihr Gerät in einem geschlossenen Regelkreis mittels Signalen des Gehirns anzusteuern. Ein vielversprechender Ansatz ist der Gebrauch von Auditorisch Evozierten Potentialen (AEP), wie verschiedene Studien gezeigt haben. Diese Studien basieren auf nicht invasiven Messmethoden, welche die äußerliche Applikation von EEG-Elektroden erfordern. Für CI-Träger bietet sich hingegen die Anwendung von implantierten Elektroden an, da diese im Alltag bequemer sind und bei der Insertion des CIs mit wenig Mehraufwand und geringem zusätzlichem Risko gelegt werden können. Auch können bei implantierten Elektroden eine bessere Signalqualität und weniger Beeinträchtigung durch Artefakte erwartet werden.
Methode:
In diesem Projekt werden epidurale Elektroden temporär während der CI-Insertion platziert und intraoperativ werden BERA und MLR abgeleitet. In den Tagen nach der Operation werden verschiedene AEPs abgeleitet (BERA, MLR, CERA, MMN, P300). Nach einigen Tagen werden die Elektroden wieder entfernt.
Ergebnisse:
Die ersten Datensätze, die bei bisher zehn Patienten erhoben wurden, zeigen vielversprechende Ergebnisse. Die epidural aufgezeichneten Potentiale wurden mit den Aufzeichnungen über unseren klinischen Standard-Aufbau mit Oberflächenelektroden verglichen. Gerade bei der CERA wurden epidural klarere Wellen gefunden, die auch bei niedrigeren Stimulationsintensitäten deutlich erkennbar waren.
Fazit:
Insgesamt ist der hier verfolgte Ansatz der epiduralen Aufzeichnungen gut durchführbar und lieferte klar erkennbare AEP-Wellen. Die Signalqualität ist bei den epiduralen Aufzeichnungen deutlich besser als bei Oberflächenelektroden. Zukünftige CI-Systeme sollten über diese Ableitungssysteme mit entsprechenden Elektroden verfügen.
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Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
18. April 2018 (online)
© 2018. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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