Gehirnwellen

Das zentrale Nervensystem endet im Gehirn in zwei Ausläufern in der rechten und linken Gehirnhälfte. Das Gehirn verschaltet sich im Laufe eines Lebens fünfmal umfassend neu. Jeweils im Alter von etwa 9, 32, 66 und 83 Jahren gibt es bestimmte Wendepunkte der neuronalen Vernetzung.

EEG - Verfahren

Das Gehirn wird über bestimmte Gehirnwellen gesteuert. Die gemessenen Gehirnwellen sind elektrische Schwingungen (Oszillationen), die durch die synchrone Aktivität von Nervenzellen entstehen und über ein EEG (Elektroenzephalogramm) messbar sind. Synchronisierte postsynaptische Potenziale in der Rinde (dipolarer Strom) breiten sich über Volumenleitung durch den Schädel aus und werden als Potenzialdifferenz an der Kopfhaut gemessen.

• Ein EEG misst nicht das Aktionspotenzial eines einzelnen Neurons, da dieses zu schwach ist.
• EEG-Signale entstehen hauptsächlich durch die synchronisierte synaptische Aktivität von Tausenden bis Millionen von Pyramidenzellen in der Großhirnrinde (Neokortex).

Diese Pyramidenzellen sind vertikal zur Gehirnoberfläche ausgerichtet. Wenn sie gleichzeitig exzitatorische (erregende) oder inhibitorische (hemmende) postsynaptische Potenziale (PSP) erzeugen, entsteht ein kleiner elektrischer Dipol. Die Summe dieser Dipole erzeugt ein messbares elektrisches Feld.

• Die elektrischen Felder breiten sich vom Kortex durch das Gehirngewebe, den Liquor (Gehirnflüssigkeit), die Hirnhäute, den Schädelknochen und die Kopfhaut bis zu den Elektroden aus.
• Die Gewebeschichten wirken als passiver Leiter (Volumenleiter), der die Signale "verschmiert". Der Schädelknochen wirkt dabei als Widerstand, der die Signale stark abschwächt.
• Ein Signal an einer bestimmten Elektrode auf der Kopfhaut ist eine Summe aus vielen verschiedenen, simultan aktiven Hirnquellen
• Die Elektroden auf der Kopfhaut messen die winzigen Potenzialdifferenz (im Mikrovolt-Bereich) zwischen zwei Punkten (z.B. zwischen einer aktiven Elektrode und einer Referenzelektrode). Da die Signale durch den Schädelknochen sehr schwach sind, müssen sie durch EEG-Verstärker verstärkt werden.
• Um den Zusammenhang exakt zu modellieren, werden zwei Verfahren genutzt:
  • Vorwärtsproblem : Ausgehend von angenommenen Dipolen im Gehirn wird berechnet, wie das Signal an der Kopfhaut aussehen müsste. Dies erfordert Kenntnisse über die Leitfähigkeit der verschiedenen Gewebeschichten.
  • Inversenproblem): Hierbei versucht man, aus den gemessenen EEG-Signalen an der Kopfhaut zurückzurechnen, welche Gehirnregionen (Quellen) diese verursacht haben. Dies ist mathematisch komplex, da eine bestimmte Spannungsverteilung auf dem Kopf durch verschiedene Konfigurationen im Gehirn erzeugt werden kanm.

Wachsamkeit

EEG-Messwerte schwanken im Wachzustand zwischen zwei Hauptmustern. Das erste ist ein niedervoltiges (ca. 10–30 Mikrovolt), schnelllaufendes (16–25 Hz) Muster, oft als Aktivierungs- oder asynchrones Muster bezeichnet. Das zweite Muster, mit einer Frequenz zwischen 8 und 12 Hz (die meisten Menschen liegen im 8-Hz-Bereich, während 12 Hz bei Studierenden häufig vorkommen), weist eine Spannung von 20–40 Mikrovolt auf und wird als Alpha-Muster bezeichnet. Das Alpha-Muster ist in der Regel dominant, wenn eine Person entspannt ist und die Augen geschlossen hat. Das Aktivierungsmuster tritt auf, wenn eine Person wach ist, die Augen geöffnet hat und die Umgebung visuell abtastet. Der Messwert hängt vom Ausmaß der visuellen Abtastung und dem EMG-Wert ab und kann je nach Muskelspannung hoch oder mittel sein.

Non-REM-Schlaf

Der Non-REM-Schlaf wird in vier Stadien unterteilt.

EEG, Augenbewegungen, Atmung und Muskelaktivität während des Schlafs

• Stadium 1. Das Alpha-Muster nimmt ab, das Aktivierungsmuster ist selten, während das EEG eine niedrige Spannung und ein gemischtes Aktivitätstempo im Bereich von 3–7 Hz anzeigt und langsame Augenbewegungen vorhanden sind. Der EMG-Wert ist mittel bis niedrig.
• Stadium 2. Im Gegensatz zum kontinuierlichen Hintergrund eines niedrigen elektrischen Potenzials treten im EEG charakteristische Aktivitätsausbrüche im Frequenzbereich von 12–14 Hz auf, sogenannte Schlafspindeln . Augenbewegungen sind selten, und der EMG-Wert ist niedrig bis mittel.
• Stadium 3. Im EEG-Signal erscheint eine Welle mit hoher Amplitude (über 75 mV), die als Delta-Welle bezeichnet wird, während die EOG- und EMG-Werte unverändert bleiben.
• Stadium 4. Die Deltawelle beginnt zuzunehmen, bis sie zur Haupt- und massiven Welle auf der EEG-Skala wird.

Auf Grundlage von Studien zu Gehirnwellen während des Schlafs wurde der Schlaf in fünf Phasen unterteilt:

• Das Non-Rapid-Eye-Movement-Stadium (NREM) 1 ist das Gähnen und die erste Schlafphase sowie der Übergang zur zweiten Schlafphase.
• Non-REM-Schlaf 2, in dem das Bewusstsein für äußere Ereignisse abnimmt; diese Phase macht 45 bis 55 % der gesamten Schlafzeit aus.
• Der Non-Rapid-Eye-Movement-Schlaf (NREM-Schlaf) macht nur etwa 5 % der gesamten Schlafzeit aus.
• Der Non-Rapid-Eye-Movement-Schlaf (NREM-Schlaf) macht 15 % der gesamten Schlafzeit aus und gilt als Tiefschlafphase, aus der man nur schwer aufwachen kann.

Beeinflussung

Die Gehirnwellen repräsentieren verschiedene Bewusstseinszustände, von hoher Konzentration (Beta/Gamma) über entspannte Wachheit (Alpha) bis hin zum Schlaf (Theta/Delta). Ihre Frequenz bestimmt den mentalen Zustand, der durch Meditation oder Technologie (wie z.B. binaurale Beats) beeinflusst werden kann.

• Gehirnwellen können durch Meditation, Hypnose oder gezielte akustische Reize (Brainwave Entrainment) beeinflusst werden.
• Neurofeedback wird genutzt, um die Gehirnaktivität sichtbar zu machen und trainierbar zu machen.
• Die Frequenzmuster helfen dem Gehirn, zwischen wichtigen und unwichtigen Reizen zu unterscheiden (selektive Aufmerksamkeit).

Haupttypen

Die fünf Haupttypen der Gehirnwellen sind:

Gamma-Wellen

(>30 Hz): Sie werden im Kortex generiert und treten bei der höheren Verarbeitung von visuellen Informationen auf. Im menschlichen EEG sind sie relativ schwierig zu messen, da ihr Frequenzbereich sich schon mit dem von Muskel - Aktivitäten überlagert und ihre Amplitude sehr gering ist.
  Sie sind mit Höchstleistungen, intensiver Informationsverarbeitung und starker Konzentration verbunden. Sie wurden z.B. bei fortgeschrittenen Mönchen im Vajrayana und während der Vipassana-Meditation festgestellt, wo nach langjähriger Meditationspraxis über 30-fach erhöhte Amplituden gemessen wurden.
  Nach einem Forscherteam um Dr. Ursula Voss von der Goethe-Universität Frankfurt am Main und dem Vitos Waldkrankenhaus Köppern und Walter Paulus vom Universitätsklinikum Göttingen, die aktuell im Fachjournal "Nature Neuroscience" (DOI: 10.1038/nn.3719) berichten, sind unsere normalen Träume deshalb so unkontrollierbar, weil im Traumzustand der Verstand als kontrollierender Filter ausgeschaltet ist. Diesbezüglich wurden erfolgreich Gammawellen in das Gehirn mittels äußerlicher Elektroden durch den Schädelknochen übertragen. Die minimalen elektrischen Impulse in verschiedenen Frequenzen zwischen 2 und 100 Hertz führten bei Frequenzen von 25 und 40 Hertz bei mehreren Versuchspersonen zu Klarträumen, in denen der Träumer sich dessen bewusst ist, dass er träumt.

Beta-Wellen

(12–30 Hz): Kennzeichnen einen wachen, aufmerksamen Geisteszustand, aber auch Stress oder Angst (auch Inkohärenz). Sie spielen vor allem bei der motorischen Steuerung eine Rolle.

Alpha-Wellen

(8–12 Hz): Treten im wachen Ruhezustand auf, bei geschlossenen Augen, und fördern Entspannung und Kreativität. Sie haben in kortikalen Netzwerken und zwischen Kortex und Thalamus vielschichtige Bedeutungen. Sie fungieren als Rückkopplungsmechanismen und können Verbeitungsprozesse hemmen (hohe Alphaaktivität) oder anregen ( niedrige Alphaaktivität). Sie sind Indiz für kortikale Aktivität und von Bedeutung bei perzeptuellen Prozessen, Aufmerksamkeit und Gedächtnis. Die Oszillationen im Alpha-Band haben eine charakteristische Wellenform bei relativ hoher Amplitude und lassen sich gut nachweisen.

Theta-Wellen

(4–8 Hz): Charakteristisch für den leichten Schlaf, Meditation oder Dämmerzustände zwischen Wachen und Schlafen. Sioe werden in verschiedenen Regionen des Hirnstamms generiert und treten im Kortex und Hippocampus auf. Hohe Theta-Aktivität in diesen Hirnregionen wurden bei Gedächtnisleistungen und virtueller Navigation gemessen.

Delta-Wellen

(<4 Hz): Dominieren im Tiefschlaf und sind wichtig für Regeneration und Heilung. Sie werden im neokortikalen und thalamo-kortikalen Netzwerk generiert und integrieren die Verarbeitung im Kortex. Dieses Frequenzband spielt bei der syntaktischen Verarbeitung von Sprache eine Rolle.

Kohärenz

Mit dem Begriff „Kohärenz“ bezeichnet man in den Neurowissenschaften gleiche Schwingungen (Oszillationen), die zwischen Hirnarealen entstehen.
Die neuere Forschung ergab, dass Kohärenz einfach dadurch entsteht, dass einzelne Neuronen in einem Bereich aktiv sind und (synaptische) Impulse in anderen Bereichen erzeugen. Dies hat zur Folge, dass die elektrischen Signale in den einzelnen Bereichen auf vorhersehbare Weise kohärent werden. Mit einer mathematischen Formel konnte bewiesen worden, dass Kohärenz keine Voraussetzung für Kommunikation, sondern vielmehr eine direkte Folge der anatomischen Verbindung zwischen zwei Hirnbereichen und der Signalstärke ist. Die Kohärenz wird hauptsächlich durch das sendende Gehirnareal bestimmt. Die interareale Kohärenz skaliert mit der Schwingungsstärke des Senders (alpha), der Verbindungsstärke (w), der Synchronisation der Neuronen in der Senderegion (phi) und der Anzahl der projizierenden Neuronen.

Kohärenzanalyse

Die Kohärenzanalyse stellt die funktionellen Beziehungen(Koppelung/Entkoppelung) zwischen verschiedenen Nervenzell-Ensembles dar. Damit können Korrelationen zwischen Signalen verschiedener Hirnregionen innerhalb einer Frequenz gewonnen werden und somit Information über die Synchronisation und Desynchronisierung zwischen verschiedenen Zell-Ensembles und Hirnregionen. Diese Kohärenz liefert eine Aussage bezüglich der gemeinsamen Leistung zweier EEG-Signale an einer Frequenz. Das Ansteigen von Kohärenz kann dann als zunehmende funktionelle Verkoppelung und damit auch als zunehmende funktionelle Kooperation von Zell-Verbänden interpretiert werden.

Literatur

• Gehirnkohärenz (Eso-Sichtweise!)
• Sciencedirect : Volume conduction effects in EEG and MEG, .P van den Broek, F Reinders, M Donderwinkel, M.J Peters
• IDW-Cell : Wie Hirnströme entstehen (Modeling the Spatial Reach of the LFP)
• Kohärenzanalyse von EEG-Daten, Jan-Frederik Feldheim
• Cell :A mechanism for inter-areal coherence through communication based on connectivity and oscillatory power, Marius Schneider, Ana Clara Broggini1, Benjamin Dann2, Swathi Sheshadr, Hansjörg Scherberger, Martin Vinck
• Abhängigkeit des Alpha-Rhythmus im EEG von Augenschluss, Objektvariablen und mentaler Aktivierung, K. Waerder 2015
• PMC : Occipital gamma activation during Vipassana meditation
• PMC : Time estimation and beta segregation: An EEG study and graph theoretical approach
• Pubmed : Conversion from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease is predicted by sources and coherence of brain electroencephalography rhythms
• EEG-Kohärenzanalysen zu kognitiven Prozessen im Arbeitsgedächtnis, Nuria Vath
• Neue Messgrößen für geistige Prozesse und Leistungen aus der Elementaranalyse der menschlichen Informationsverarbeitung, W. Krause
• PSD based Coherence Analysis of EEG Signals for Stroop Task, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 95– No.16, June 2014
• Zusammenhänge von Achtsamkeit mit kardiovaskulärer Aktivität, Sonja Trenker 2011
• Körpererfahrung, Bewegungs- und Bewusstseinsentwicklung, Helmut Grözinger

Weblinks

• Sciencedirect Bain Waves
• PMC : Long-term meditators self-induce high-amplitude gamma synchrony during mental practice
• Pubmed : Investigation of mindfulness meditation practitioners with voxel-based morphometry
• The gamma power to control our dreams
• Strukturelle und funktionelle Veränderungen durch Achtsamkeit/Meditation
• Effect of rosary prayer and yoga mantras on autonomic cardiovascular rhythms: comparative study, BMJ 2001;323:1446 / doi: https://doi.org/10.1136/bmj.323.7327.1446 (22 December 2001)
• Wiki : Dynamic functional connectivity
• Youtube : Non-invasive Methods in Neuroscience, fMRI, MEG, EEG