QEEG prinieslo nové techniky extrakcie funkcií EEG signálov: analýzu špecifického frekvenčného pásma a zložitosti signálu, analýzu konektivity a sieťovú analýzu. Klinické využitie QEEG je rozsiahle, vrátane neuropsychiatrických porúch, epilepsie, mŕtvice, demencie, traumatického poranenia mozgu, porúch duševného zdravia a mnohých ďalších. Digitálne údaje sa štatisticky analyzujú a tieto hodnoty sa porovnávajú  s „normatívnymi“ referenčnými hodnotami databázy.

Informácie z QEEG môžu odborníci interpretovať a používať ako klinický nástroj na hodnotenie funkcie mozgu a na sledovanie zmien vo funkcii mozgu.Techniky spracovania kvantitatívnej elektroencefalografie (QEEG) a použitie moderného analytického softvéru na spracovanie QEEG nám dáva možnosť vidieť dynamické zmeny prebiehajúce v mozgu počas kognitívneho spracovania úloh. Tento nový prístup nám pomáha určiť, ktoré oblasti mozgu sú zapojené a takto ich efektívne spracovávať.

 V modernej klinickej aplikácii QEEG existujú rôzne analytické prístupy, ako je Independent Component Analysis (ICA).

Odpovede mozgu (evokované potenciály) na psychologické úlohy sa rozkladajú na nezávislé komponenty. Tieto komponenty sú spojené s charakteristickými psychologickými operáciami.Porovnanie amplitúdy a latencie komponentov s normatívnymi údajmi poskytuje nový pohľad na rôzne fázy spracovania informácií u pacientov. Porovnanie amplitúdy a latencie komponentov s normatívnymi údajmi poskytuje nový pohľad na rôzne štádiá spracovania informácií u pacientov.

Štádia toku informácií v mozgu sú merané potenciálmi súvisiacimi s udalosťami (ERP). Na rozdiel od EEG rytmov je nevyhnutnou podmienkou pre vyvolanie ERP časové uzamknutie určitej udalosti, či už podnetu alebo pohybu. Úlohy, ktoré sa používajú na vyvolanie ERP, pokrývajú širokú škálu ľudských zmyslových, motorických a kognitívnych funkcií. Zahŕňajú rôzne typy testov detekcie a rozpoznávania v rôznych senzorických modalitách, testy oneskorenej odozvy na meranie pracovnej pamäte, testy GO/NOGO na hodnotenie vykonávacích funkcií a mnohé ďalšie.

Počas záznamu EEG pomocou špeciálneho zariadenia a softvéru a časovej synchronizácie, pacient sleduje obrazovku, na ktorej sa v pravidelných intervaloch zobrazujú jednoduché úlohy (napríklad porovnávanie obrázkov alebo riešenie matematických úloh). Odpoveď je daná stlačením tlačidla. Proces trvá asi pol hodiny a je nutné dokončiť a spracovať dostatok úloh, aby sa dosiahol dostatočný kontrast výsledku.
Analýzu potom vykoná vyškolený personál.

Metóda ERPs bola zavedená do kognitívnej neurovedy viac ako pred 60-timy rokmi. Nedávno objavené metódy objektívnej separácie komponentov (ako je nezávislá analýza komponentov ICA) odstránili nevýhodu starých metód a otvárajú nový horizont v tejto oblasti.

Keď Hans Berger v 20. rokoch minulého storočia objavil EEG (elektroencefalogram), nevedel si predstaviť, že mozgové vlny sa budú využívať na diagnostiku problémov duševného zdravia. Pokrok výpočtovej techniky a sofistiko-vanejšia analýza signálov umožnila vytváranie normatívnych databáz mozgu.

Mozgové vlny ako biomarkery

Zatiaľ čo moderné zobrazovacie techniky ako fMRI (funkčné zobrazovanie magnetickou rezonanciou) umožňujú študovať vzťah medzi neurobiologickými procesmi v mozgu a kogníciou, správaním a emóciami, na široké uplatnenie v praxi sú potrebné oveľa jednoduchšie a lacnejšie metódy. Vďaka modernému spracovaniu signálov a počítačom podporovaným analytickým postupom je teraz možné informačné procesy v mozgu odvodiť s veľkou presnosťou z EEG. Takéto systémy sú teraz cenovo dostupné pre každú prax. Výzvou je, samozrejme, identifikovať vzory v mozgových vlnách, ktoré sú typické pre určité choroby. Ak je štatistická významnosť takýchto vzorov dostatočná, potom ich možno definovať ako biomarkery, ktoré tvoria základ pre objektívnu diagnostiku a cielenú liečbu.

Analýza založená na databáze

    Aby bolo možné urobiť presné závery z pozorovania mozgovej aktivity, je potrebné porovnanie s normatívnou databázou. Tu je nevyhnutné, aby sa okrem samoorganizačných procesov mozgu, determinovaných analýzou EEG v bdelom kľudovom stave („resting EEG“), analyzovali aj procesy počas spracovania informácií. Tie sa zisťujú na základe pozorovania aktivácie rôznych oblastí mozgu („evokované potenciály“ – ERP) pri opakovanom riešení štandardizovaných úloh.
Databáza HBImed AG obsahuje procesy samoorganizácie a spracovania informácií niekoľkých tisícok zdravých osôb vo veku od 7 do 87 rokov, ako aj rôznych skupín pacientov, zvyčajne s viac ako jednou úlohou, vďaka čomu je najväčšia a najpresnejšia svojho druhu. Databáza HBimed je jediný softvér na trhu, ktorý obsahuje QEEG (spektrálne dáta) a tiež ERP (evokované potenciálne dáta) s veľmi vysokým pomerom signálu k šumu, čo má za následok bezkonkurenčnú štatistickú významnosť.

Už vyvinuté biomarkery na detekciu podtypov porúch pozornosti dosahujú rozlišovací index zdravých jedincov nad 90 %. To umožňuje presnejšiu diagnostiku a tiež jasnejšiu indikáciu terapie (napr. pri výbere vhodného lieku a terapie). Biomarkery pre iné ochorenia, ako je schizofrénia (vrátane včasnej detekcie), depresia a stres, sa pripravujú. Hoci sa analýza založená na databáze od HBImed používa už v mnohých klinikách vo svete, prielom v oblasti biomarkerov ešte len príde. Databázový a analytický softvér HBImed AG bol schválený ako zdravotnícka pomôcka v Európe a USA. Preto je cesta pre ďalšiu validáciu biomarkerov a ich schvaľovanie uvoľnená.

Metodika HBimed umožňuje analyzovať fungujúci mozog prostredníctvom sledovania toku informácií a ich porovná-vania s  normatívnou databázou. Databáza HBimed je najpokročilejšou databázou svojho druhu. Vyvinuté analytické nástroje umožňujú na jednej strane identifikovať biomarkery a na druhej strane cielene interpretovať QEEG záznamy.