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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/1077
Title: Echtzeitmonitoring des Nervus facialis - die automatisierte Analyse der intraoperativen Elektromyographie - [kumulative Habilitation]
Author(s): Prell, Julian Konrad Theodor
Advisor(s): Schramm, Johannes, Prof. Dr.
Tatagiba, Marcos, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2014
Extent: Online-Ressource (71 Bl. = 2,60 mb)
Type: Hochschulschrift
Type: Habilitation
Exam Date: 15.04.2014
Language: German
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-11764
Subjects: Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: Es wurde ein Algorithmus entwickelt, der pathologische Muster („A-trains“) im Fazialis-Elektromyogramm (EMG) bei der Operation an Akustikusneurinomen identifizieren kann. Die Quantität der A-trains zeigte sich prädiktiv für das postoperativ funktionelle Ergebnis. Es folgte eine Übertragung des Verfahrens in den Operationssaal als Echtzeit-Monitoring der A-train Quantität. Im Anschluss wurde die Zahl der simultan untersuchten EMG-Kanäle von drei auf neun erhöht. Die Ergebnisse konnten so deutlich verbessert werden. Das Verfahren markiert eine hochgradig repräsentative, wenn auch kleine Stichprobe der visuell identifizierbaren A-train Aktivität. Bereits mit den ersten A-trains ergibt sich ein (zunächst noch moderates) Risiko für eine Fazialisparese, welches dann rasch einen Wert von ca. 40% erreicht und im weiteren Verlauf zunächst nur langsam ansteigt. Erst bei sehr hohen Trainzeit-Werten steigt das Risiko dann sprunghaft an und erreicht 100%.
An algorithm for the identification of pathological patterns („A-trains“) of the facial nerve electromyogramm (EMG) during surgery for acoustic neuroma was developed. The quantity of A-trains was found to be predictive for postoperative functional outcome. This new method was then transferred to the operating room as a means for realtime-monitoring of A-train quantity. As a next step, the number of simultaneously analyzed EMG-channels was raised from three to nine, leading to significantly better results. The algorithm identifies a highly representative, yet small sample of overall visually identifiable A-train activity. Already with the first A-trains, a risk for facial nerve palsy results, which is low at first. With rising A-train quantity however, this risk rises to 40% quickly, and gradually continues to rise further from there. The last (and abrupt) rise of this risk with rapid approximation to 100% is observed very late with vast amounts of A-train quantity.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/7976
http://dx.doi.org/10.25673/1077
Open Access: Open access publication
Appears in Collections:Chirurgie und verwandte medizinische Fachrichtungen

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