LORETA-Neurofeedback: Wie das Z-Score-Training Gehirnnetzwerke analysiert

Eine Stadt lässt sich auf zwei Arten untersuchen. Man kann an einer stark befahrenen Kreuzung stehen und die Autos zählen. Oder man betrachtet eine Live-Verkehrskarte der gesamten Stadt und erkennt, wo der Verkehr gut fließt, wo er stockt und wie sich die einzelnen Stadtteile gegenseitig beeinflussen. Klassisches Neurofeedback orientiert sich eher an der ersten Sichtweise. LORETA-Neurofeedback, insbesondere LORETA-Z-Score-Neurofeedback, versucht, die zweite Sichtweise zu bieten: eine Karte der Hirnaktivität in vielen Hirnregionen gleichzeitig, verglichen mit einem Referenzwert.

In diesem Artikel erklären wir die Ursprünge von LORETA, was ein Z-Score ist, was die aktuelle Forschung dazu sagt, wo die Grenzen liegen und wie wir diese Methode bei Neurofeedback Luxembourg anwenden. Der Artikel richtet sich an Erwachsene, Eltern und Fachkräfte, die die Methode verstehen möchten, bevor sie sich für ein Trainingsprogramm entscheiden.

Woher LORETA kommt: eine kurze Geschichte

Von der Kopfhaut bis ins Innere des Gehirns

Die Geschichte beginnt mit dem Elektroenzephalogramm (EEG). Seit den ersten Aufzeichnungen am Menschen durch Hans Berger in den 1920er-Jahren misst das EEG die geringe elektrische Aktivität des Gehirns mithilfe von Sensoren auf der Kopfhaut. Jahrzehntelang blieben diese Informationen an der Oberfläche. Ein Sensor auf der Kopfhaut erfasst eine Mischung von Signalen aus vielen darunterliegenden Strukturen. Er kann allein nicht bestimmen, wo im Gehirn ein Signal seinen Ursprung hat.

Wissenschaftler bezeichnen diese Frage als das „inverse Problem“: Können wir anhand von Messungen an der Oberfläche die Quellen im Inneren des Kopfes abschätzen? Eine eindeutige Antwort gibt es nicht, da viele verschiedene Quellmuster dasselbe Muster auf der Kopfhaut erzeugen können (Grech et al., 2008). Jede Methode zur Lösung des inversen Problems muss Annahmen treffen.

1994: Elektromagnetische Tomographie mit niedriger Auflösung

1994 veröffentlichten Roberto Pascual-Marqui, Christoph Michel und Dietrich Lehmann in der Schweiz eine Methode namens Low Resolution Electromagnetic Tomography (LORETA) (Pascual-Marqui, Michel & Lehmann, 1994). Die Idee war einfach und elegant: Benachbarte Bereiche der Hirnrinde weisen tendenziell gemeinsame Aktivität auf. Die Methode sucht daher nach der gleichmäßigsten Aktivitätsverteilung, die die Daten der Kopfhaut erklärt. Das Ergebnis ist eine dreidimensionale Schätzung der Aktivitätsherkunft in Tausenden kleiner Volumeneinheiten, sogenannten Voxeln.

Der Begriff „niedrige Auflösung“ ist wichtig und ehrlich gemeint. LORETA liefert kein scharfes Bild wie eine MRT-Aufnahme. Es liefert eine unscharfe, aber dennoch nützliche Schätzung des Quellorts.

Arbeiten mit LORETA: sLORETA, eLORETA und swLORETA

Die Methode hat sich mehrfach weiterentwickelt:

• sLORETA (standardisiertes LORETA) wurde im Jahr 2002 veröffentlicht. Es standardisiert die Schätzungen so, dass unter idealen Testbedingungen der Standort einer einzelnen Quelle mit einem Lokalisierungsfehler von Null geschätzt wird (Pascual-Marqui, 2002).
• eLORETA (exakte LORETA) folgte im Jahr 2007 und verbesserte die Schätzungen weiter, auch bei Vorhandensein von Rauschen (Pascual-Marqui, 2007).
• swLORETA (standardisiertes gewichtetes LORETA) wurde 2007 von Palmero-Soler und Kollegen beschrieben. Es fügt einen Gewichtungsschritt hinzu, der die Schätzungen für tiefer liegende Quellen robuster machen soll (Palmero-Soler et al., 2007).

Dies sind Werkzeuge zur Quellenschätzung. Sie stellen an sich keine Trainingsmethode dar. Der Schritt von der Bildgebung zum Training erfolgte aus einem anderen Forschungsgebiet: normativen Datenbanken und Z-Scores. Heute bezeichnet der Begriff swLORETA-Neurofeedback (manchmal auch „Neurofeedback swLORETA“ geschrieben) üblicherweise Trainingssysteme, die das swLORETA-Quellenmodell mit dieser Art von Feedback kombinieren.

Normative Datenbanken und der Z-Score-Ansatz

Ab den 1970er Jahren erstellten Forscher wie Robert Thatcher und E. Roy John umfangreiche Datenbanken mit EEG-Aufzeichnungen von gesunden Personen unterschiedlichen Alters. Mithilfe einer solchen Datenbank lässt sich das quantitative EEG (qEEG) einer Person mit einer altersentsprechenden Referenzgruppe vergleichen. Thatcher und Kollegen entwickelten später eine Normdatenbank für LORETA-Quellen und testeten deren Reliabilität und Validität (Thatcher, North & Biver, 2005).

Um 2006 bis 2009 übertrugen Thomas Collura, Robert Thatcher und Kollegen diese Ideen auf das Echtzeittraining. Ihr „Live-Z-Score“-Ansatz berechnet Z-Scores aus dem EEG mehrmals pro Sekunde und gibt während der Sitzung Feedback dazu (Collura et al., 2010). Die Kombination von Live-Z-Scores mit LORETA-Quellen führte zum sogenannten LORETA-Z-Score-Neurofeedback.

Was ist ein Z-Wert, einfach ausgedrückt?

Ein Z-Wert ist ein Maß für die Abweichung von einem Durchschnitt. Er gibt an, wie weit ein Wert vom Mittelwert einer Referenzgruppe entfernt ist, in Einheiten der Standardabweichung.

• Ein Z-Wert von 0 bedeutet, dass der Wert genau dem Durchschnitt der Referenzgruppe entspricht.
• Ein Z-Wert von +1 oder -1 Das bedeutet, dass der Wert eine Standardabweichung über oder unter dem Durchschnitt liegt. Ungefähr zwei Drittel der gesunden Personen in der Referenzgruppe liegen zwischen -1 und +1.
• Ein Z-Wert von +2 oder -2 ist weniger häufig. Etwa 95 % der Referenzgruppe liegen zwischen -2 und +2.

Ist ein höherer Z-Wert also gut oder schlecht? An sich weder noch. Ein Z-Wert ist keine Note. Er besagt lediglich, dass dieser Wert im Vergleich zu Gleichaltrigen ungewöhnlich ist. Ein ungewöhnlicher Wert kann eine Stärke, eine Kompensation oder einfach eine individuelle Abweichung sein. Deshalb müssen Z-Werte immer im Zusammenhang mit den Zielen, der Vorgeschichte und den Erfahrungen der Person interpretiert werden. Es gibt keinen generell „guten“ Z-Wert. Für Trainingszwecke sind Werte, die weit von null entfernt sind, diskussionswürdig.

Beim Z-Score-Neurofeedback analysiert die Trainingssoftware gleichzeitig viele Messgrößen: die Leistung in jedem Frequenzband (Frequenzbereich), die Balance zwischen den Bändern und die Koordination zwischen Arealen oder Regionen (oft auch Kohärenz und Phase genannt). Feedback wird gegeben, wenn sich mehr dieser Messgrößen dem Referenzbereich annähern.

Oberflächentraining und Quelltraining: zwei Ebenen der Karte

Klassisches Amplitudentraining

Klassisches Neurofeedback arbeitet üblicherweise mit ein bis vier Sensoren. Es trainiert die Amplitude eines Frequenzbandes an einer bestimmten Stelle, beispielsweise verstärkt einen bestimmten Rhythmus und schwächt einen anderen an einem Punkt der Kopfhaut ab. Dies entspricht dem Schnittpunkt in unserer Stadtmetapher. Es ist einfach und hat von den drei Ansätzen die längste Forschungsgeschichte.

19-Kanal-Oberflächen-Z-Score-Training

Mit 19 Kanälen und dem vollständigen Standard-Satz von 10–20 Sensorpositionen kann das Training alle Kopfhautstellen umfassen. Das Feedback spiegelt nun wider, wie die gesamte Oberflächenkarte im Vergleich zur Referenz abschneidet, einschließlich der Verbindungen zwischen den Stellen. Warum 19 Kanäle? Weil dies die Standardmontage ist, die zum Aufbau der meisten normativen qEEG-Datenbanken verwendet wird. Das Training mit derselben Montage wie die Datenbank gewährleistet einen konsistenten Vergleich.

LORETA Z-Score-Training: Schätzung der Quellen

Das LORETA-Z-Score-Training geht noch einen Schritt weiter. Es nutzt die 19 Kopfhautsignale, um die Aktivität in Hirnregionen im Kopf zu schätzen und vergleicht diese geschätzten Werte anschließend mit der Normdatenbank. Als Trainingsziele können spezifische Regionen von Interesse oder Netzwerke von Regionen dienen, die bekanntermaßen zusammenarbeiten.

Netzwerke und Hubs

Die moderne Neurowissenschaft beschreibt die Hirnfunktion weniger als Ansammlung einzelner Hirnareale, sondern vielmehr als Netzwerk. Einige Regionen fungieren als Knotenpunkte: Ähnlich wie große Bahnhöfe führen viele Wege durch sie hindurch. Beispiele für häufig untersuchte Netzwerke sind das Ruhezustandsnetzwerk (aktiv im Ruhezustand und bei inneren Gedanken), das Salienznetzwerk (das hilft, Wichtiges zu erkennen) und das zentrale Exekutivnetzwerk (das fokussiertes, zielgerichtetes Arbeiten unterstützt).

Ziel des netzwerkbasierten Trainings ist nicht die „Reparatur“ eines einzelnen Problembereichs. Vielmehr geht es darum, dem Gehirn gleichzeitig Rückmeldung über die Koordination mehrerer Regionen und Knotenpunkte zu geben, damit es ein flexibleres und ausgewogeneres Funktionsmuster erlernen kann.

Ansatz	Anzahl der Sensoren	Was wird ausgebildet?	Stadtmetapher
Klassisches Amplitudentraining	1 bis 4	Amplitude eines Frequenzbandes an einem Standort	Eine Kreuzung
19-Kanal-Oberflächen-Z-Score	19	Kopfhautmessungen und Verbindungen im Vergleich zu einem Referenzwert	Die Karte der Hauptstraßen
LORETA Z-Score	19	Geschätzte Quellaktivität in Regionen und Netzwerken im Vergleich zu einem Referenzwert	Die Verkehrskarte der Bezirke unterhalb der Straßen

Was sagt die Forschung heute?

Neurofeedback insgesamt verfügt über eine umfangreiche, in über 50 Jahren entstandene Forschungsliteratur. LORETA- und Z-Score-Neurofeedback sind deutlich jünger, und die Forschungsgrundlage ist kleiner und entwickelt sich noch. Es ist sinnvoll, drei Aspekte zu unterscheiden: Was haben Studien ergeben, was ist noch unklar und was ist noch eine Hypothese?.

Studienergebnisse

• Thatcher und Kollegen berichteten, dass die aus einer normativen Datenbank berechneten LORETA-Quellenschätzungen eine akzeptable Zuverlässigkeit und Validität für die Verwendung als Referenz aufwiesen (Thatcher, North & Biver, 2005).
• Collura und Kollegen veröffentlichten Fallstudien, die zeigten, dass Live-Z-Score-Training in der Praxis durchführbar war und dass sich die Z-Scores im Laufe der Sitzungen dem Referenzbereich annäherten (Collura et al., 2010).
• Wigton und Krigbaum berichteten über eine Pilotstudie in einer Praxisumgebung, in der Teilnehmer mit Aufmerksamkeitsstörungen, die ein 19-Kanal-Z-Score-Neurofeedback absolvierten, Verbesserungen in den Bereichen Aufmerksamkeit, exekutive Funktionen und Verhalten zeigten. Die qEEG-Messwerte näherten sich dem Referenzwert an (Wigton & Krigbaum, 2019). Es handelte sich um eine Pilotstudie ohne Kontrollgruppe.
• Krigbaum und Wigton erörterten, wie die Wahl der Trainingsmodalität, z. B. Oberflächen- oder Quellentraining, das Trainingsziel beeinflussen kann (Krigbaum & Wigton, 2014), und untersuchten später den Einsatz von qEEG zur Steuerung von Neurofeedback-Protokollen (Wigton & Krigbaum, 2015).

Was weiterhin ungewiss bleibt

Im Jahr 2019 veröffentlichten Coben, Hammond und Arns eine kritische Übersichtsarbeit mit dem Titel: „19-Kanal-Z-Score- und LORETA-Neurofeedback: Bestätigt die Evidenz den Hype?“ (Coben, Hammond & Arns, 2019). Die Autoren kamen zu dem Schluss, dass die meisten publizierten Daten aus Fallserien und unkontrollierten Studien stammen und dass gut kontrollierte Studien weiterhin fehlen. Sie stellten außerdem fest, dass standardisierte, etablierte Protokolle für bestimmte Ziele eine stärkere Evidenzbasis aufweisen. Übersichtsarbeiten zu klassischen Protokollen, wie beispielsweise die von Arns, Heinrich und Strehl (2014), zeigen, wie langwierig der Weg zu soliden Belegen sein kann, selbst für Methoden, die seit Jahrzehnten erforscht werden.

Wir halten diese Kritik für hilfreich. Sie erinnert alle daran, dass eine neue Methode kontrollierte Studien benötigt, nicht nur Begeisterung. Manche Webseiten stellen LORETA als durch Hunderte von Studien validiert oder als die fortschrittlichste Methode in allen Fällen dar. Die korrekte Position ist bescheidener: LORETA Source Imaging ist ein gut dokumentiertes Forschungsinstrument, während LORETA Z-Score Training ein vielversprechender Ansatz ist, dessen Evidenzbasis stetig wächst.

Hypothesen, die getestet werden

Einige Ideen sind noch Hypothesen. Eine besagt, dass das Training von Netzwerken anstelle einzelner Areale möglicherweise weniger Sitzungen erfordert. Eine andere, dass Quelltraining tieferliegende Strukturen gezielter erreichen kann als Oberflächentraining. Diese Ideen sind plausibel, wurden aber noch nicht durch kontrollierte Studien bestätigt.

Die Grenzen, klar erklärt

Jede Karte hat einen Maßstab, und jede Karte kann stellenweise fehlerhaft sein. LORETA bildet da keine Ausnahme.

• Das inverse Problem. Quellenschätzungen sind Schätzungen, und es gibt keine perfekte Lösung. Verschiedene Methoden treffen unterschiedliche Annahmen, und keine kann die genauen Quellen allein aus Kopfhautdaten ermitteln (Grech et al., 2008).
• Räumliche Auflösung. Mit nur 19 Sensoren ist die Auflösung gering. Nahe beieinander liegende Bereiche können ineinander verschwimmen. Tiefere Strukturen lassen sich schwieriger erfassen als die äußere Hirnrinde.
• Abhängigkeit von der normativen Datenbank. Ein Z-Score ist nur so gut wie die Referenzgruppe. Altersspanne, Aufnahmebedingungen, Software und Qualität der Datenbank spielen allesamt eine Rolle.
• Datenqualität. Augenbewegungen, Muskelverspannungen und schlechter Sensorkontakt können das Signal verfälschen. Sorgfältige Aufzeichnung, gute Signalqualität und die Überprüfung von Artefakten durch geschultes Fachpersonal sind daher unerlässlich.
• Ein Z-Wert ist kein Ziel an sich. Es geht nicht darum, alle Zahlen gegen Null zu bewegen. Ziel ist es, die eigenen Ziele der Person zu unterstützen, und die Zahlen sind ein Hilfsmittel unter vielen.

Wie wir LORETA Z-Score-Neurofeedback bei Neurofeedback Luxemburg einsetzen

Unser Ansatz folgt einem einfachen Prinzip: Um etwas zu verändern, muss man es zunächst messen. Wir nutzen das LORETA-Z-Score-Training als Teil eines messorientierten Programms, nicht als eigenständige Methode.

Schritt 1: Verstehen Sie Ihre Ziele

Jedes Programm beginnt mit einem Gespräch. Was möchten Sie in Ihrem Alltag verändern? Mehr Konzentration im Beruf, mehr Gelassenheit in stressigen Situationen, einen regelmäßigeren Schlafrhythmus oder Unterstützung in einer anspruchsvollen Phase? Ihre Ziele bestimmen alles Weitere.

Schritt 2: Messung mit einem 19-Kanal-qEEG BrainMap

Anschließend zeichnen wir ein 19-Kanal-EEG im Ruhezustand auf und analysieren es quantitativ anhand einer normativen, altersentsprechenden Datenbank qEEG BrainMap Das Programm umfasst auch kognitive Tests und Fragebögen, und Sie erhalten einen schriftlichen Bericht. BrainMap dient der Orientierung und Trainingsplanung, nicht der medizinischen Diagnose.

Schritt 3: Besprechen Sie die Ergebnisse gemeinsam

Wir nehmen uns Zeit, Ihnen die Hirnkarte in verständlicher Sprache zu erklären, und Sie erhalten zusätzlich eine schriftliche Beschreibung der Ergebnisse. Wir analysieren, welche Muster nahe am Referenzwert liegen, welche weiter davon entfernt sind und inwiefern dies mit Ihren Erfahrungen zusammenhängen könnte. Diese Interpretation erfordert die Begutachtung durch Experten. Z-Werte werden nicht isoliert betrachtet. Ein Wert, der weit vom Durchschnitt abweicht, ist erst dann relevant, wenn er im Kontext Ihrer Ziele und Ihrer Vorgeschichte Sinn ergibt.

Schritt 4: Erstellen Sie einen qEEG-gestützten Trainingsplan

Basierend auf der BrainMap und der Diskussion entwerfen wir ein personalisiertes Neurofeedback-Training Plan. In vielen Fällen kombiniert er zwei Ebenen:

• Klassisches Amplitudentraining an ausgewählten Standorten, für gut durchdachte, klar definierte Ziele.
• LORETA Z-Score-Netzwerktraining mit 19 Kanälen, um gleichzeitig Feedback zur Koordination mehrerer Hirnregionen und Knotenpunkte zu geben.

Jede Neurofeedback-Trainingseinheit dauert eine Stunde. Während jeder Einheit sitzen Sie bequem, während die Software Ihre Gehirnaktivität in Echtzeit analysiert. Sobald sich mehr der trainierten Messwerte in die gewünschte Richtung bewegen, erhalten Sie Feedback, beispielsweise wird ein Film schärfer oder ein Ton bleibt länger zu hören. Im Laufe der Einheiten lernt das Gehirn durch dieses Feedback. Dieser Lernprozess basiert auf operanter Konditionierung und Neuroplastizität, der Anpassungsfähigkeit des Gehirns. Wenn Sie Methoden vergleichen möchten, finden Sie in unserem Leitfaden weitere Informationen Arten von Neurofeedback erläutert die wichtigsten Optionen.

Schritt 5: Am Ende erneut prüfen

Am Ende des Programms erstellen wir eine neue BrainMap und vergleichen sie mit der ersten. Wir betrachten auch erneut Ihre Ziele und Fragebögen. Diese erneute Auswertung zeigt, welche Veränderungen sich in den Ergebnissen der BrainMap und im Alltag ergeben haben, und hilft bei der Festlegung der nächsten Schritte. Mehr über die einzelnen Phasen erfahren Sie auf unserer Website Prozessseite.

Ein anschauliches Beispiel

Das Folgende ist eine beispielhafte Collage, kein realer Kunde. Stellen Sie sich einen berufstätigen Erwachsenen vor, der sich an langen Arbeitstagen ruhiger und konzentrierter fühlen möchte. Die Gehirnkarte zeigt in Regionen, die zu einem aufmerksamkeitsbezogenen Netzwerk gehören, mehrere Messwerte, die weit vom Referenzwert abweichen, während die meisten anderen Messwerte nahe am Durchschnitt liegen. Gemeinsam entscheiden wir uns für eine Kombination aus einem kurzen Block klassischen Amplitudentrainings und einem auf dieses Netzwerk fokussierten LORETA-Z-Score-Training. Nach dem Programm werden die finale Gehirnkarte und die Fragebögen mit den ersten verglichen. Im Gespräch geht es darum, welche Erfahrungen die Person im Alltag macht. Die Erfahrungen sind individuell verschieden, und es kann kein bestimmtes Ergebnis garantiert werden.

Blick in die Zukunft: von Momentaufnahmen zu lebendigen Karten

Als 1994 die erste Veröffentlichung zu LORETA erschien, benötigte die Methode leistungsstarke Computer und stundenlange Analysen. Heute lassen sich Quellenschätzungen während einer Trainingssitzung mehrmals pro Sekunde berechnen. Allein diese Entwicklung verdeutlicht, wie rasant sich das Gebiet weiterentwickelt.

Die nächsten Schritte sehen vielversprechend aus. Es werden größere normative Datenbanken aufgebaut. Verbesserte Kopfmodelle, mehr Sensoren und eine optimierte Artefaktbehandlung könnten die Auflösung der Karte verbessern. Forscher konzipieren kontrollierte Studien, um zu testen, welche Personen am meisten von netzwerkbasiertem Training profitieren und wie viele Sitzungen dafür nötig sind. Die Netzwerkneurowissenschaft trägt außerdem zu einem besseren Verständnis bei, wie Knotenpunkte und Netzwerke Aufmerksamkeit, Emotionen und Erholung unterstützen.

Wir sehen LORETA-Z-Score-Neurofeedback als Teil einer umfassenderen Bewegung: vom Training einzelner Punkte hin zum Verständnis und zur Unterstützung des Gehirns als vernetztes System. Neurofeedback kann Stress und Angstzustände reduzieren und die Konzentration vieler Menschen verbessern. Netzwerkbasierte Methoden ermöglichen ein präziseres und individuelleres Training. Die Zusammenhänge werden jedes Jahr deutlicher, und wir freuen uns, Menschen dabei zu helfen, ihre eigenen Zusammenhänge zu verstehen.

Ihr nächster Schritt

Wenn Sie wissen möchten, ob LORETA Z-Score-Neurofeedback zu Ihren Zielen passen könnte, ist der erste Schritt einfach:

1. Ein kostenloser Anruf um über Ihre Ziele zu sprechen und Ihre Fragen zu beantworten.
2. Eine qEEG-Gehirnkarte um Ihre Gehirnaktivität zu messen und zu besprechen.
3. Ein personalisiertes Trainingsprogramm, wenn es für Sie Sinn macht.

Sie erreichen uns unter +352 42 31 55 44 oder [email protected]Die Sitzungen finden in unseren Büroräumen in Luxemburg-Gare statt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist LORETA-Neurofeedback?

LORETA-Neurofeedback ist eine Form des Neurofeedbacks, die mithilfe von 19 EEG-Sensoren und niedrigauflösender elektromagnetischer Tomographie die Aktivität in Hirnregionen im Kopf misst. Das Training kann sich dann auf spezifische Regionen oder Netzwerke von Regionen konzentrieren, anstatt auf einen einzelnen Punkt auf der Kopfhaut.

Was ist Z-Score-Neurofeedback?

Z-Score-Neurofeedback vergleicht Ihre Hirnaktivität in Echtzeit mit einer normativen Referenzgruppe gleichaltriger Personen. Jeder Messwert wird als Z-Score ausgedrückt: die Abweichung vom Durchschnitt der Referenzgruppe. Feedback wird gegeben, sobald sich mehr Messwerte dem Referenzbereich annähern.

Worin besteht der Unterschied zwischen sLORETA, eLORETA und swLORETA?

Es handelt sich um Varianten desselben Quellabbildungsverfahrens. sLORETA (2002) standardisiert die Schätzungen, eLORETA (2007) strebt unter idealen Bedingungen eine exakte Lokalisierung an, und swLORETA (2007) fügt einen Gewichtungsschritt hinzu, der die Robustheit bei tiefer liegenden Quellen verbessern soll. Alle liefern Schätzungen mit geringer räumlicher Auflösung.

Ist qEEG-Hirnkartierung real?

Ja. Quantitatives EEG ist eine etablierte Methode zur Messung und Analyse der elektrischen Hirnaktivität und zum Vergleich mit Normdaten. Die Interpretation erfordert Sorgfalt. Bei Neurofeedback Luxembourg dient die Gehirnkarte der Orientierung und Trainingsplanung, nicht der medizinischen Diagnose.

Ist LORETA-Z-Score-Neurofeedback wissenschaftlich belegt?

Die Forschungsgrundlage ist vielversprechend, aber noch im Aufbau. Bisherige Studien sind überwiegend Fallserien und Pilotstudien, kontrollierte Studien sind weiterhin erforderlich (Coben, Hammond & Arns, 2019). Wir stellen es als einen auf veröffentlichter Forschung basierenden Trainingsansatz vor und kombinieren ihn mit bewährten klassischen Protokollen.

Für wen ist LORETA-Neurofeedback geeignet?

LORETA-Neurofeedback für Erwachsene, Jugendliche und Kinder wird stets individuell geplant. Menschen kommen zu uns, um Unterstützung bei Konzentrationsproblemen, Stressbewältigung, Entspannung, Schlafrhythmus oder Leistungssteigerung zu erhalten. Ob diese Methode Ihren Zielen entspricht, besprechen wir in einem kostenlosen Telefongespräch und entscheiden nach der quantitativen EEG-Gehirnanalyse (qEEG BrainMap).

Wie viele Sitzungen sind erforderlich?

Die Anzahl der Trainingseinheiten richtet sich nach Ihren Zielen und Ihrem Trainingsfortschritt. Unsere Programme umfassen 10 oder 15 einstündige Einheiten, jeweils mit einer BrainMap-Analyse zu Beginn und einer abschließenden Bewertung. Wir besprechen Ihre Fortschritte während des Programms gemeinsam.

Referenzen

• Arns, M., Heinrich, H., & Strehl, U. (2014). Evaluation von Neurofeedback bei ADHS: Der lange und kurvenreiche Weg. Biologische Psychologie, 95, 108–115.
• Coben, R., Hammond, DC, & Arns, M. (2019). 19-Kanal-Z-Score und LORETA-Neurofeedback: Bestätigen die Ergebnisse den Hype? Angewandte Psychophysiologie und Biofeedback, 44(1), 1–8.
• Collura, TF, Guan, J., Tarrant, J., Bailey, J., & Starr, F. (2010). EEG-Biofeedback-Fallstudien mit Live-Z-Score-Training und einer normativen Datenbank. Zeitschrift für Neurotherapie, 14(1), 22–46.
• Grech, R., Cassar, T., Muscat, J., Camilleri, KP, Fabri, SG, Zervakis, M., Xanthopoulos, P., Sakkalis, V. & Vanrumste, B. (2008). Übersicht über die Lösung des inversen Problems bei der EEG-Quellenanalyse. Zeitschrift für Neuroengineering und Rehabilitation, 5, 25.
• Krigbaum, G., & Wigton, NL (2014). Spielt die Modalität bei der Diskussion über Neurofeedback eine Rolle? Neuroregulation, 1(1).
• Palmero-Soler, E., Dolan, K., Hadamschek, V., & Tass, PA (2007). swLORETA: Ein neuartiger Ansatz zur robusten Quelllokalisierung und Synchronisationstomographie. Physik in Medizin und Biologie, 52(7), 1783–1800.
• Pascual-Marqui, RD (2002). Standardisierte elektromagnetische Hirntomographie mit niedriger Auflösung (sLORETA): Technische Details. Methoden und Befunde in der experimentellen und klinischen Pharmakologie, 24(Ergänzung D), 5–12.
• Pascual-Marqui, RD (2007). Diskrete, verteilte, lineare 3D-Bildgebungsverfahren zur Erfassung elektrischer neuronaler Aktivität. Teil 1: Exakte, fehlerfreie Lokalisierung. arXiv-Preprint arXiv:0710.3341.
• Pascual-Marqui, RD, Michel, CM, & Lehmann, D. (1994). Elektromagnetische Tomographie mit niedriger Auflösung: Eine neue Methode zur Lokalisierung elektrischer Aktivität im Gehirn. Internationale Zeitschrift für Psychophysiologie, 18(1), 49–65.
• Thatcher, RW, North, D., & Biver, C. (2005). Evaluation und Validität einer LORETA-normativen EEG-Datenbank. Klinisches EEG und Neurowissenschaften, 36(2), 116–122.
• Wigton, NL, & Krigbaum, G. (2015). Ein Überblick über qEEG-gestütztes Neurofeedback. NeuroRegulation, 2(3).
• Wigton, NL, & Krigbaum, G. (2019). Aufmerksamkeit, exekutive Funktionen, Verhalten und elektrokortikale Funktionen verbesserten sich signifikant durch 19-Kanal-Z-Score-Neurofeedback in einem klinischen Umfeld: Eine Pilotstudie. Zeitschrift für Aufmerksamkeitsstörungen, 23(4), 398–408.

---

Neurofeedback ist Gehirntraining und kein Ersatz für ärztliche Beratung.