Echtzeitmonitoring des Nervus facialis - die automatisierte Analyse der intraoperativen Elektromyographie - [kumulative Habilitation]

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.