Einleitung in die Thematik: Erläuterung der Grundbegriffe EEG (Elektroenzephalografie) und qEEG (quantitative Elektroenzephalografie) Das menschliche Gehirn ist eine ausserordentlich komplexe Struktur, welche ständig elektrische Signale generiert. Um diese Aktivitäten zu messen und besser zu verstehen, bedienen sich Neurologen und Forscher verschiedener Methoden. Zwei solcher Methoden sind das EEG, also die Elektroenzephalografie, sowie das darauf aufbauende qEEG, die quantitative Elektroenzephalografie. Die Elektroenzephalografie (EEG) ist ein nicht-invasives Verfahren zur Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des Gehirns über die Kopfhaut. Hierbei werden kleine Metallelektroden auf der Kopfhaut angebracht, um Spannungsschwankungen zu messen, welche durch die synchronisierte Aktivität von Neuronen entstehen. Diese Schwankungen werden als Wellen oder Oszillationen bezeichnet und können in verschiedene Frequenzbänder eingeteilt werden: Delta-, Theta-, Alpha-, Beta- und Gammawellen. Jedes dieser Bänder steht in Zusammenhang mit verschiedenen Bewusstseinszuständen oder kognitiven Prozessen. Das EEG liefert so ein Echtzeitbild der Gehirnaktivität und wird in vielen Bereichen eingesetzt – von der Diagnostik bei Epilepsie bis hin zur Schlafforschung. Auch in neurologischen Kliniken ist es unentbehrlich für die Untersuchung von Patientinnen und Patienten mit unterschiedlichsten Erkrankungen oder Hirnschädigungen. Die quantitative Elektroenzephalografie (qEEG) geht noch einen Schritt weiter. Es handelt sich hierbei um eine computerunterstützte Analyse des konventionellen EEGs. Die im EEG erfassten Daten werden mittels mathematischer Verfahren analysiert und quantifiziert – also in Zahlen umgewandelt. Dies ermöglicht es uns, Muster innerhalb der Gehirnwellen mathematisch genauer zu beschreiben und statistisch auszuwerten. Durch das qEEG können wir Informationen über die Verteilung bestimmter Wellentypen im Gehirn gewinnen oder deren Kohärenz untereinander feststellen – was Hinweise auf neuronale Netzwerke liefert. So kann man etwa Asymmetrien zwischen den Hemisphären erkennen oder spezifische Auffälligkeiten lokalisieren, was besonders für diagnostische Zwecke wertvoll ist. Der Hauptunterschied zwischen dem traditionellen EEG und dem qEEG liegt also in der Detailtiefe und Objektivität der Analyse: Während das EEG vor allem visuell durch Fachpersonal interpretiert wird, bietet das qEEG eine tiefere Einsicht durch objektive Datenanalyseverfahren. Insgesamt ergänzen sich beide Verfahren hervorragend: Das EEG gibt einen schnellen Überblick über die Hirnaktivität; das qEEG vertieft dieses Bild durch
Das Potenzial des qEEG in der modernen Medizin qEEG, oder quantitative Elektroenzephalographie, ist eine fortschrittliche Technik, die die Gehirnaktivität in Echtzeit aufzeichnet und quantitativ auswertet. Diese Technologie wird zunehmend von Fachleuten sowohl in der Medizin als auch in der Forschung genutzt, um genauere Diagnosen zu ermöglichen und maßgeschneiderte Therapieansätze zu erstellen.
Was ist qEEG? qEEG baut auf dem herkömmlichen EEG auf, indem es nicht nur die Hirnströme erfasst, sondern auch Daten quantitativ analysiert. Es transformiert das klassische EEG-Bild in eine detaillierte, numerische Analyse der Gehirnaktivität, die Ärzten hilft, spezifische neurologische Bedingungen zu diagnostizieren und zu behandeln.
Einsatzmöglichkeiten von qEEG Die Anwendungen von qEEG sind vielfältig und reichen von der Diagnostik und Monitoring bei Epilepsie über ADHS bis hin zu Schlafstörungen. Zusätzlich findet es Anwendung in der psychiatrischen Behandlung von Depressionen und Angststörungen, um Therapieeffekte zu messen und Behandlungspläne zu optimieren.
Technische Herausforderungen und Fortschritte Die Technologie hinter qEEG konfrontiert Mediziner und Techniker mit einigen Herausforderungen, vor allem bei der Standardisierung der Interpretationsmethoden und der Erhöhung der diagnostischen Präzision. Neue Entwicklungen in der Software und verbesserte Sensoren sind jedoch dabei, diese Probleme zu lösen und die Zuverlässigkeit von qEEG zu erhöhen.
Zukunftsperspektiven des qEEG Die Zukunft des qEEG sieht vielversprechend aus, da Forscher weiterhin Wege erforschen, um diese Technik in klinischen und Forschungsumgebungen effektiver zu nutzen. Es wird erwartet, dass verbesserte Algorithmen und eine größere Datenintegration das Verständnis und die Behandlung von Gehirnerkrankungen revolutionieren werden.
Abschließende Gedanken qEEG bietet eine Fülle von Möglichkeiten für die medizinische Diagnostik und Therapie und hat das Potenzial, die neurologische Gesundheitsversorgung wesentlich zu verbessern. Mit weiteren Forschungen und technologischen Fortschritten wird diese Methode noch zugänglicher und nützlicher für Ärzte und Patienten weltweit.
Die historische Entwicklung des Elektroenzephalogramms (EEG) hat einen langen Weg zurückgelegt, seit Hans Berger 1924 die erste EEG-Aufzeichnung beim Menschen durchführte. Dieses nicht-invasive Verfahren zur Messung der elektrischen Hirnaktivität revolutionierte unser Verständnis vom Gehirn und dessen Funktionen. In den Anfängen wurde das EEG in Form von analogen Kurven auf Papier aufgezeichnet. Die Interpretation war damals stark von der Erfahrung und dem Wissen der auswertenden Neurologen abhängig. Sie suchten nach Abweichungen von normalen Wellenmustern, um Diagnosen wie Epilepsie zu stellen oder Schlafstadien zu unterscheiden. Mit dem Aufkommen der Computertechnologie in den 1980er Jahren begann sich das EEG weiterzuentwickeln. Die Digitalisierung ermöglichte es, die elektrischen Signale des Gehirns effizienter zu verarbeiten und zu speichern. Das quantitative EEG (qEEG) entstand als Erweiterung des traditionellen EEGs, bei welchem nun computergestützte Analysen zum Einsatz kamen. Das qEEG nutzt mathematische Algorithmen, um die komplexen Datenmengen auszuwerten und objektiv darzustellen. Es bietet eine detaillierte Analyse der Frequenzbänder (Delta, Theta, Alpha, Beta), Amplitudenverteilungen und Kohärenzwerte zwischen verschiedenen Hirnarealen. Diese quantitativen Daten können dann normativen Datenbanken gegenübergestellt werden, um Auffälligkeiten besser identifizieren zu können. Die Vorteile des qEEGs liegen klar auf der Hand: Objektive Messdaten reduzieren die subjektive Komponente der Auswertung erheblich. Es ermöglicht eine genauere Diagnostik und kann sogar bei der Behandlung von neurologischen Störungen helfen – beispielsweise durch Neurofeedback-Therapieansätze. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das traditionelle EEG durch seine Quantifizierung mittels qEEG bedeutend an diagnostischer Präzision gewonnen hat. Während das klassische EEG weiterhin wertvolle Dienste leistet - vor allem in akuten medizinischen Situationen -, erweitert das qEEG unsere Möglichkeiten zur Untersuchung und zum Verständnis komplexer Hirnfunktionen im Alltag sowie in klinischen Studien.
Zusammenfassung und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der elektroenzephalographischen Forschung im Kontext des Vergleichs von qEEG und traditionellem EEG: Vorteile und Grenzen In den letzten Jahren hat die Elektroenzephalographie (EEG) als nichtinvasive Methode zur Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns bedeutende Fortschritte erlebt.. Besonders hervorzuheben ist dabei die Entwicklung des quantitativen EEGs (qEEG), welches eine detaillierte Analyse der erfassten EEG-Daten ermöglicht.
Posted by on 2024-04-22
Die Quantitative Elektroenzephalographie (qEEG) ist eine Technologie, die zunehmend in der psychiatrischen Diagnostik und Behandlung eingesetzt wird.. Sie ermöglicht es, elektrische Aktivitäten im Gehirn zu messen und zu analysieren, was wertvolle Einblicke in neuronale Prozesse bietet.
Abschliessende Betrachtungen zum Stellenwert einer qualifizierten Ausbildung für die Zukunft der neurologischen Diagnostik: In unserer sich rasant entwickelnden Welt, in der technologische Fortschritte das Gesundheitswesen kontinuierlich transformieren, wird die Bedeutung einer qualifizierten Ausbildung im Bereich der neurologischen Diagnostik immer evidenter.. Insbesondere das quantitative Elektroenzephalogramm (qEEG), als wertvolles Instrument in der Neurologie, erfordert ein fundiertes Wissen und spezialisierte Fähigkeiten, um korrekt eingesetzt und interpretiert zu werden. Fortbildungen und Zertifizierungen sind essentiell für Medizintechniker und Neurologen, um ihre Kompetenzen im Umgang mit qEEG-Technologien zu vertiefen.
Titel: Technische Grundlagen und Messverfahren: EEG vs. qEEG Das Elektroenzephalogramm (EEG) ist eine etablierte Methode in der Neurologie, die es ermöglicht, die elektrische Aktivität des Gehirns zu erfassen und zu analysieren. Seit dessen Einführung hat diese Technik zahlreichen Patientinnen und Patienten geholfen, eine Reihe von neurologischen Zuständen besser zu verstehen und zu behandeln. In den letzten Jahren hat sich jedoch das quantitative EEG (qEEG) als Erweiterung der konventionellen EEG-Aufzeichnung entwickelt. Dieser Essay beleuchtet die Unterschiede zwischen diesen beiden Verfahren unter besonderer Berücksichtigung der technischen Grundlagen und Messmethoden. Die konventionelle EEG-Aufzeichnung ist ein nicht-invasives Verfahren, bei dem mittels auf der Kopfhaut platzierten Elektroden Hirnströme gemessen werden. Diese Ströme werden als Wellen auf einem Bildschirm oder Papier dargestellt. Das konventionelle EEG liefert einen direkten Einblick in die neuronale Aktivität in Echtzeit und wird häufig zur Diagnose von Epilepsie, Schlafstörungen sowie zur Überwachung des Gehirnzustands nach einem Schlaganfall oder während Operationen eingesetzt. Das qEEG hingegen geht einen Schritt weiter: Es nimmt die im traditionellen EEG gesammelten Daten und unterzieht sie einer weiterführenden Analyse. Hierbei werden mathematische Algorithmen angewendet, um aus den Rohdaten quantifizierbare Werte zu extrahieren – wie etwa spektrale Leistungsdichten oder Kohärenzen zwischen verschiedenen Hirnregionen. Die gewonnen Informationen werden oft in farbigen Karten (sogenannten Brainmaps) visualisiert, welche die Verteilung bestimmter Frequenzbänder über den Cortex darstellen. Der Hauptunterschied zwischen dem herkömmlichen EEG und dem qEEG liegt somit vor allem in der Bearbeitungs- und Interpretationstiefe der Daten. Beim klassischen EEG interpretiert meist ein/e Facharzt/-ärztin für Neurologie die visuellen Muster direkt; beim qEEG hingegen ermöglicht die numerische Analyse eine objektivere Bewertung des Hirnzustandes durch Vergleiche mit Referenzdatensätzen oder Normwerten gesunder Personen. Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft auch den Zeitaufwand. Während eine traditionelle EEG-Sitzung bereits wertvolle Einsichten liefern kann, benötigt das qEEG zusätzliche Zeit für Datenauswertung und -interpretation abseits der eigentlichen Aufnahmesession. Schlussendlich bietet das qEEG durch seine Quantifizierungsmethodik neue Möglichkeiten für klinische Anwendungen sowie Forschungszwecke an – insbesondere dort, wo komplexe Analysen gefragt sind wie bei kognitiven Störungen oder zur Effektivitätsüberprüfung von therapeutischen Interventionen
Das Elektroenzephalogramm (EEG) und das quantitative Elektroenzephalogramm (qEEG) sind beides nicht-invasive Methoden zur Erfassung der elektrischen Aktivität des Gehirns. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Neurologie und Psychiatrie, indem sie wertvolle Einblicke in die Funktion des Zentralnervensystems geben. Anwendungsgebiete von EEG und qEEG: Das traditionelle EEG wird häufig eingesetzt, um Epilepsie zu diagnostizieren und die Art sowie den Ursprungsort epileptischer Anfälle zu bestimmen. Es ist auch nützlich bei der Beurteilung anderer Zustände wie Schlafstörungen, Enzephalopathien, Hirnentzündungen oder Traumata. Ferner kann es zum Monitoring der Gehirnaktivität während Operationen oder auf Intensivstationen genutzt werden. Im Gegensatz dazu wird das qEEG oft als Forschungsinstrument verwendet, kann aber auch klinisch relevante Informationen liefern. Durch die statistische Analyse der EEG-Daten können Muster erkannt werden, die im herkömmlichen EEG nicht offensichtlich sind. Dies ermöglicht es Ärzten, subtile Veränderungen in der Gehirnfunktion zu identifizieren, was besonders bei psychiatrischen Erkrankungen wie Depressionen oder Angststörungen hilfreich sein kann. Diagnostischer Wert von EEG und qEEG: Der diagnostische Wert des EEGs liegt vor allem in seiner Fähigkeit, elektrische Störungen im Gehirn schnell und direkt sichtbar zu machen. Bei Patienten mit Verdacht auf Epilepsie liefert ein EEG entscheidende Informationen über die Art ihres Anfallsleidens. Das qEEG hingegen bietet eine detailliertere quantitative Analyse des gesamten Frequenzspektrums des EEGs. Es ermöglicht einen Vergleich mit Referenzdatenbanken und kann dadurch Normabweichungen feststellen. Diese Methode ist besonders wertvoll für langfristige Studien zur Überwachung der Wirksamkeit von Medikamenten oder anderen Behandlungsformen. Unterschiede zwischen EEG und qEEG: Das Hauptunterscheidungsmerkmal zwischen einem konventionellen EEG und einem qEEG ist die Art der Datenverarbeitung und -interpretation. Während ein Standard-EEG meist visuell ausgewertet wird und stark auf die Erfahrung des auswertenden Arztes angewiesen ist, nutzt das qEEG mathematische Algorithmen zur Auswertung der Daten. Zusammenfassend lässt sich sagen: Sowohl das konventionelle EEG als auch das qEEG sind unverzichtbare Werkzeuge in der klinischen Praxis für die Beurteilung neurologischer Funktionen sowie psychischer Zustände. Der Einsatz dieser Technologien hängt jedoch stark vom jeweiligen Krankheitsbild ab sowie vom Ziel, welches mit ihrer Hilfe erreicht werden soll – sei es eine schnelle Diagnosestellung oder eine tiefer
Interpretation der Daten: Wie sich die Analysemethoden bei EEG und qEEG-Daten unterscheiden Das konventionelle Elektroenzephalogramm (EEG) ist eine etablierte Methode in der Neurologie und wird häufig zur Diagnose von Epilepsie, Schlafstörungen oder Hirnschädigungen eingesetzt. Es misst die elektrische Aktivität des Gehirns durch kleine Elektroden, die auf der Kopfhaut platziert werden. Die aufgezeichneten Signale geben Aufschluss über den funktionellen Zustand des Gehirns. Die Analyse dieser EEG-Daten erfolgt oft visuell durch erfahrene Fachpersonen, welche die Rohdaten in Form von Wellenmustern betrachten und interpretieren. Dabei suchen sie nach Anomalien wie Spitzen oder Wellen, die auf bestimmte neurologische Zustände hinweisen können. Diese Interpretation ist allerdings subjektiv und kann je nach Erfahrung des Beurteilenden variieren. Das quantitative Elektroenzephalogramm (qEEG) hingegen stellt eine Weiterentwicklung dar, indem es computergestützte Analysen verwendet, um das EEG zu quantifizieren. Dies geschieht in der Regel durch digitale Bearbeitung der aufgezeichneten Daten, welche statistisch analysiert werden können. Durch diese Methodik lassen sich Muster erkennen, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind. Ein wesentlicher Unterschied zwischen EEG und qEEG liegt also in der Art und Weise, wie Daten verarbeitet und interpretiert werden: Während das traditionelle EEG stark von der Qualifikation und Erfahrung des auswertenden Experten abhängt, bietet das qEEG objektive Analyseverfahren anhand mathematischer Algorithmen. Das qEEG ermöglicht zudem eine genauere Lokalisierung von Quellen neuronaler Aktivität im Gehirn sowie die Untersuchung komplexer Netzwerkfunktionen durch Frequenzanalyse oder Kohärenzuntersuchungen. So kann beispielsweise festgestellt werden, ob verschiedene Hirnregionen synchron arbeiten oder ob es Disparitäten gibt – ein Aspekt, der insbesondere für Forschungszwecke sowie für differenziertere therapeutische Ansätze wertvoll sein kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Verfahren ihre Berechtigung haben. Das klassische EEG bleibt ein unverzichtbares Werkzeug für viele klinische Anwendungen; jedoch eröffnet das qEEG neue Horizonte in Sachen Präzision und Objektivität bei der Dateninterpretation – ein Fortschritt, der sowohl diagnostisch als auch therapeutisch zunehmend genutzt wird.
Die Rolle der Software bei der Analyse von EEG-Daten
Elektroenzephalographie (EEG) und quantitative Elektroenzephalographie (qEEG) sind beides Verfahren, die in der Neurologie zur Untersuchung der elektrischen Aktivität des Gehirns eingesetzt werden. Obwohl sie auf ähnlichen Grundprinzipien basieren, bieten sie unterschiedliche Informationen und haben ihre eigenen Vor- und Nachteile. **Genauigkeit:** Das herkömmliche EEG ist ein etabliertes diagnostisches Werkzeug, das Muster der elektrischen Aktivität im Gehirn aufzeichnet. Es wird häufig verwendet, um Anomalien wie Epilepsie oder andere Störungen zu erkennen. Die Genauigkeit des EEGs hängt stark von der Erfahrung des auswertenden Neurologen ab. Visuelle Interpretationen können subjektiv sein und zu Variationen in den Diagnosen führen. Im Gegensatz dazu wandelt das qEEG die EEG-Daten in Zahlen um und nutzt statistische Analysen, um Abweichungen von normativen Datenbanken zu ermitteln. Diese quantitativen Analysen können präzisere Informationen über Gehirnfunktionen liefern und dabei helfen, subtilere Dysfunktionen zu entdecken, die möglicherweise nicht durch ein herkömmliches EEG erkennbar sind. **Kosten:** Ein Standard-EEG ist weit verbreitet und tendenziell kostengünstiger als ein qEEG. Dies liegt daran, dass für ein qEEG spezialisierte Software und eine Datenbank mit Normwerten benötigt werden sowie Expertise in der Interpretation der quantitativen Daten. **Verfügbarkeit in Kliniken:** In Schweizer Kliniken ist das klassische EEG allgemein verfügbar und gilt als Standardverfahren für viele neurologische Untersuchungen. Inzwischen findet auch das qEEG zunehmend Verbreitung, jedoch ist es noch nicht so weit verbreitet wie das traditionelle EEG – vor allem wegen höherer Kosten und speziellen Schulungsbedarfen für medizinisches Personal. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Verfahren ihre Daseinsberechtigung haben: Das EEG bietet einen schnellen Überblick über die elektrische Aktivität des Gehirns zu relativ geringen Kosten und ist weit verbreitet zugänglich; das qEEG hingegen ermöglicht eine detailliertere Analyse dieser Aktivitäten mittels objektiver numerischer Datenanalysemethoden. Im Idealfall ergänzen sich beide Methoden, indem Ärzte je nach Bedarf entweder die breitere Verfügbarkeit und niedrigeren Kosten des EEGs oder die größere Präzision des qEEGs nutzen können.
Aktuelle Forschungstrends und Zukunftsaussichten für EEG- und qEEG-Technologien Das Elektroenzephalogramm (EEG) ist eine bewährte Methode, um die elektrische Aktivität des Gehirns zu messen. Es spielt seit Jahrzehnten eine wichtige Rolle in der Neurologie, der psychologischen Forschung und anderen medizinischen Disziplinen. Das quantitative Elektroenzephalogramm (qEEG) hingegen ist eine Weiterentwicklung des herkömmlichen EEGs; es wandelt die gemessenen Daten in Zahlen um, welche dann statistisch analysiert werden können. Unterschiede zwischen EEG und qEEG liegen vor allem im Detailgrad und in der Art der Datenverarbeitung. Während ein traditionelles EEG oft als grafische Darstellung von Wellenmustern interpretiert wird, ermöglicht das qEEG einen tiefergehenden Einblick durch quantitative Analyse. Diese numerische Herangehensweise kann Muster aufdecken, die sonst möglicherweise unentdeckt bleiben würden. Aktuelle Forschungstrends zeigen ein zunehmendes Interesse an der Verbindung zwischen EEG-Signalen und spezifischen kognitiven Prozessen sowie neuropsychiatrischen Störungen. Die Verbesserung von Algorithmen für Machine Learning und Big Data hat es ermöglicht, aus den komplexen Signalen des Gehirns noch präzisere Informationen zu extrahieren. Insbesondere das Feld der personalisierten Medizin profitiert von diesen Fortschritten: Patientenspezifische Muster im EEG könnten zukünftig dabei helfen, individuell angepasste Therapien zu entwickeln. Ein weiterer Trend liegt in der Miniaturisierung und Mobilität von EEG-Geräten. Tragbare Systeme erlauben mittlerweile die Aufzeichnung von Hirnströmen außerhalb klassischer Laborumgebungen – ein Schritt hin zur Integration dieser Technologie in den Alltag für Monitoring-Zwecke oder sogar zur Steuerung von Geräten durch Gedanken. Die Zukunftsaussichten für EEG- und qEEG-Technologien sind vielversprechend: Mit fortschreitender Entwicklung könnten diese Werkzeuge weit über ihre bisherigen Anwendungsgebiete hinaus genutzt werden. Zum Beispiel könnten sie bei frühzeitiger Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen wie Alzheimer eine Schlüsselrolle spielen oder beim Biofeedback zum Einsatz kommen, um Menschen dabei zu unterstützen, ihr Stresslevel besser zu regulieren. Schließlich deuten Entwicklungen darauf hin, dass wir uns einer Ära nähern könnten, in welcher das Zusammenspiel aus tragbaren Sensoren, fortgeschrittener Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz neue Wege eröffnet – sei es in der medizinischen Diagnostik oder im Bereich Brain-Computer Interfaces (BCI), wo Gedanken Maschinen steuern könnten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl das herkömmliche EEG als auch das qEEG essenzielle Instrumente
Die Elektroenzephalographie, kurz EEG, ist eine weit verbreitete Methode zur Aufzeichnung der elektrischen Aktivität des Gehirns. Sie wird in der Medizin vor allem zur Diagnose von Epilepsien und anderen neurologischen Erkrankungen eingesetzt. Die quantitative Elektroenzephalographie, oder qEEG, ist eine Weiterentwicklung dieser Technik und bietet zusätzliche Einblicke in die Gehirnaktivität. Der grundlegende Unterschied zwischen EEG und qEEG liegt in der Art und Weise, wie die Daten analysiert und interpretiert werden. Das EEG liefert eine grafische Darstellung der elektrischen Aktivität des Gehirns durch Wellen unterschiedlicher Frequenz und Amplitude. Diese Wellenformen können visuell von Ärzten oder Neurophysiologen ausgewertet werden, um nach Auffälligkeiten zu suchen. Das qEEG hingegen nimmt diese Rohdaten und unterzieht sie einer weiterführenden statistischen Analyse. Durch die Quantifizierung der EEG-Signale kann das qEEG Muster erkennen, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind. Dies schließt fortgeschrittene Berechnungen ein wie Spektralanalysen, Leistungsdichtespektren oder Kohärenzmessungen zwischen verschiedenen Hirnregionen. Diese Analysen ermöglichen es Fachleuten nicht nur zu sehen, ob Anomalien vorliegen, sondern auch ein präziseres Bild davon zu bekommen, wie verschiedene Hirnareale miteinander kommunizieren. Ein weiterer wichtiger Unterschied besteht darin, dass das qEEG oft normative Datenbanken verwendet. Diese beinhalten Messwerte von gesunden Personen verschiedener Altersgruppen und erlauben es somit, das EEG eines Patienten mit diesen Referenzwerten zu vergleichen. Solch ein Vergleich kann helfen festzustellen, ob die Hirnaktivität einer Person innerhalb eines normalen Bereichs liegt oder signifikant abweicht. Nebst den analytischen Vorteilen bietet das qEEG auch praktische Vorzüge: Es kann benutzt werden um Behandlungserfolge zu überwachen oder Therapiepläne anzupassen; zum Beispiel in der Biofeedback-Therapie bei ADHS oder Schlafstörungen. Zusammenfassend lässt sich sagen: Während das herkömmliche EEG ein wichtiges diagnostisches Werkzeug bleibt und schnelle Ergebnisse bezüglich der elektrischen Aktivität im Gehirn liefert, erweitert das qEEG dieses Spektrum durch tiefgreifende Analysen und Vergleiche mit Normdatensätzen. Damit wird es möglich komplexere neuronale Zusammenhänge zu verstehen sowie personalisierte therapeutische Ansätze zu entwickeln basierend auf quantitativen biometrischen Messungen des Gehirns.