Hd-SleepCleaner: Feier Artefaktentfernung für hochauflösende Schlaf-EEG-Aufzeichnungen

Hochauflösende Elektroenzephalographie (hd-EEG) mit bis zu 256 Kanälen ist ein unverzichtbares Werkzeug in der Schlafforschung. Die dabei anfallenden Datenmengen machen die Identifikation und Entfernung von Artefakten jedoch zu einer grossen Herausforderung.

Available on GitHub: github.com/HuberSleepLab/Hd-SleepCleaner

Hd-SleepCleaner ist ein frei zugängliches MATLAB-Tool speziell für die Bereinigung von Schlaf-hd-EEG-Daten. über eine grafische Benutzeroberfläche können Forschende alle Kanäle und Epochen gleichzeitig anhand von vier schlafspezifischen Signalqualitätsmarkern (SQMs) beurteilen. Das Tool bietet zudem automatische Ausreißer-Erkennung, EEG-Visualisierung und topografische Darstellung — und ermöglicht so eine transparente, effiziente und kontrollierte Artefaktentfernung. Die Verarbeitung erfolgt in mehreren Schritten:

1. Automatische Ausreisser-Erkennung: Zwei integrierte Algorithmen erkennen extreme Ausreißerwerte kanal- und epochenweise und entfernen offensichtliche Artefakte automatisch.
2. Manuelle Überprüfung mit EEG- und Topographie-Visualisierung: Die Nutzenden begutachten auffällige SQM-Werte, betrachten das EEG-Signal und die topografische Verteilung jeder Epoche und entscheiden, ob diese als artefaktbehaftet markiert wird.
3. Epochenweise Interpolation: Schlechte Kanäle werden nur in den Epochen interpoliert, in denen sie artefaktbehaftet sind — so wird ein Maximum an nutzbaren Daten wiederhergestellt, ohne ganze Epochen oder Kanäle verwerfen zu müssen.

Gruppenleitung: Prof. Dr. Reto Huber
Projektleitung: Sven Leach
Mitautorin: Georgia Sousouri

Institution: Universitäts-Kinderspital Zürich & Universität Zürich

Schweizerischer Nationalfonds (SNF, Projektnummer 320030_179443)