EEG (အီးအီးဂျီ စမ်းသပ်ခြင်း)

အီးအီးဂျီ (EEG) စမ်းသပ်ခြင်းသည် ဦးနှောက်၏ လျှပ်စီးလှိုင်းများကို ပုံရိပ်ဖော်စစ်ဆေးသည့် နည်းလမ်းဖြစ်၍ Electroencephalography ကို အတိုကောက်ခေါ်ခြင်းဖြစ်သည်။ နှလုံးကို စစ်ဆေးသည့် အီးစီဂျီ (ECG) စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် သဘောတရားချင်း ဆင်တူသည်ကို တွေ့ရသည်။ အီးအီးဂျီသည် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းပြီး နာကျင်မှုမရှိသော စမ်းသပ်မှုဖြစ်ကာ အတက်ရောဂါများနှင့် ဦးနှောက်၏ ယေဘုယျလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ချက်ကို သိရှိရန်အတွက် အဓိကအသုံးပြုသည်။

ပြုလုပ်ရန်လိုအပ်သော ရောဂါနှင့်အခြေအနေများ

အီးအီးဂျီကို အောက်ပါဦးနှောက်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ရောဂါအခြေအနေများကို စစ်ဆေးရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။

• အတက်ရောဂါဟု သတ်မှတ်လိုလျှင် သို့မဟုတ် အတက်ပုံစံအမျိုးအစား ခွဲခြားရန်
• တချို့အတက်လက္ခဏာများကို သေချာစေရန် စမ်းသပ်နိုင်ရန်
• ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း၏ ယေဘုယျ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုကို သိရှိရန်
• ဦးနှောက်ထိခိုက်ဒဏ်ရာရခြင်း၊ ဦးနှောက်အကျိတ်များ၊ ဦးနှောက်ရောင်ခြင်းနှင့် လေဖြတ်ခြင်းစသည့် အခြေအနေများ ရှာဖွေရာတွင် ရောဂါတည်ရှိရာနေရာနှင့် သဘောသဘာဝကို မှန်းဆနိုင်ရန်
• ဦးနှောက်သေဆုံးခြင်း သို့မဟုတ် ဦးနှောက်၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာအားလုံး ရပ်ဆိုင်းသွားခြင်း (Brain death) ဖြစ်ကြောင်း အထောက်အထားတစ်ခုအနေဖြင့် အတည်ပြုသိရှိရန် အီးအီးဂျီ ရိုက်ကူးနိုင်သည်

စမ်းသပ်မှုပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်

ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန်အချက်များ

• အိပ်စက်မှုဆိုင်ရာအခြေအနေ
  အီးအီးဂျီစမ်းသပ်ခြင်းသည် ဦးနှောက်၏ မတူညီသောအခြေအနေများ (အိပ်နေစဉ်နှင့် နိုးကြားနေစဉ်) တွင် စမ်းသပ်နိုင်လျှင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရလဒ်ကို ရရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် အီးအီးဂျီမရိုက်မီညတွင် နောက်ကျမှ အိပ်ရာဝင်ခြင်း၊ ရိုက်မည့်မနက်တွင် စောစောထခြင်းဖြင့် စမ်းသပ်နေစဉ် ကလေးအား မြန်ဆန်စွာ အိပ်စက်စေနိုင်သည်။
• တစ်ကိုယ်ရေသန့်ရှင်းရေး
  အီးအီးဂျီမရိုက်မီ ခေါင်းလျှော်လာရန် လိုအပ်သည်။ သနပ်ခါး၊ အုန်းဆီ၊ ခေါင်းလိမ်းဆီများ လိမ်းကျံခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ရမည်။
• ဆေးဝါးသုံးစွဲမှု
  အခြေအနေအရ လိုအပ်ပါက ကလေးအိပ်စေရန် သို့မဟုတ် ငြိမ်စေရန်အတွက် ဆေးဝါးအချို့ လိုအပ်နိုင်သည်ကို ဆရာဝန်မှ ရှင်းပြဆွေးနွေးထားမည်။

စမ်းသပ်စစ်ဆေးပုံ အဆင့်ဆင့်

အီးအီးဂျီကို တိတ်ဆိတ်ငြိမ်သက်သော အခန်းတစ်ခုတွင် ရိုက်လေ့ရှိသည်။

• လျှပ်ကူးပစ္စည်း တပ်ဆင်ခြင်း
  စမ်းသပ်ခံမည့်သူကို အိပ်ရာပေါ်တွင် လဲလျောင်းစေခြင်း သို့မဟုတ် မိခင်အပေါ်တွင် ထိုင်စေခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ဝိုင်ယာကြိုးငယ်များ၏ ထိပ်တွင်ရှိသော Electrode ဟုခေါ်သည့် စတီးပြားခွက်ငယ်များကို ဦးခေါင်းတွင် ဂျယ်လီတစ်မျိုးသုံး၍ ကပ်ရသည်။
• နည်းပညာ တိုးတက်မှုများ
  မကြာသေးမီက တိုးတက်လာသော အိတ်ဆောင် သို့မဟုတ် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူသော စက်များ (Portable/Handheld Systems) နှင့် ကြိုးမဲ့ (Wireless) ကိရိယာများကြောင့် EEG စမ်းသပ်ခန်းတွင်သာ ကန့်သတ်စစ်ဆေးရန်မလိုတော့ဘဲ မွေးကင်းစအဆောင် သို့မဟုတ် အရေးပေါ်ဌာနများတွင်သာမက မိမိအိမ်၌ပင် စစ်ဆေးနိုင်သည်အထိ တိုးတက်လာသည်ကို တွေ့ရသည်။
• ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း
  ဦးနှောက်မှပေးပို့သည့် လျှပ်စီးလှိုင်းများကို အီးအီးဂျီစက်မှ အလိုအလျောက် ပုံရိပ်ဖော်သွားသည်။
• ကြာချိန်နှင့် လှုံ့ဆော်မှုများ
  ပုံမှန်အားဖြင့် မိနစ်(၃၀) မှ တစ်နာရီခန့် ကြာမြင့်သည်။ အတက်လှိုင်းများ ပိုမိုသေချာစွာ တွေ့စေရန်အတွက် ကလေး၏အခြေအနေအရ မျက်စိအပိတ်အဖွင့် လုပ်စေခြင်း၊ အသက်ပြင်းပြင်း ရှူစေခြင်း သို့မဟုတ် မီးရောင်တဖျပ်ဖျပ်ထိုး၍ လှုံ့ဆော်ခြင်း စသည်တို့ကို လုပ်ဆောင်ရသည်။ ကျန်အချိန်များတွင် ကလေးသည် ငြိမ်သက်နေရန် လိုသည်ကို သတိပြုရမည်။

ရိုက်ကူးနေစဉ် မိဘများမှ လိုက်နာရန်
အီးအီးဂျီရိုက်ကူးနေစဉ် ကလေးအား ငြိမ်သက်စွာထားရမည်။ ကလေး၏ ခန္ဓာကိုယ်အား လှုပ်ရမ်းခြင်း၊ ပုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် တယ်လီဖုန်းအသုံးပြုခြင်း စသည်တို့သည် အီးအီးဂျီလှိုင်းများကို ဖတ်ရှုချိန်တွင် အနှောင့်အယှက်ပေးသဖြင့် ရှောင်ကြဉ်သင့်သည်။ မိဘနှင့်ကလေး အတူနေနိုင်သည်။

သိရှိနိုင်သောအဖြေများ

အီးအီးဂျီသည် ဦးနှောက်၏ လျှပ်စီးလှိုင်းများကို စစ်ဆေးခြင်းဖြစ်သောကြောင့် အတက်ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် အတက်အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းတို့အတွက် များစွာအသုံးဝင်သည်။ ၎င်းအဖြေအပေါ် မူတည်ပြီး အတက်ကျဆေးများကို ရွေးချယ်ရသည်။ ဦးနှောက်တစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း၏ ယေဘုယျ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုကို သိရှိနိုင်သောကြောင့် ဦးနှောက်ရောင်ခြင်း၊ ဦးနှောက်အကျိတ် စသည်တို့ကို မှန်းဆရာတွင်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဦးနှောက်လျှပ်စီးလှိုင်းများ စစ်ဆေးဖတ်ရှုခြင်း
သမားရိုးကျစစ်ဆေးဖတ်ရှုမှုမှသည် ခေတ်မီနည်းပညာများ အသုံးပြုသည့် အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအထိ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်ကို တွေ့ရသည်။

1. သမားရိုးကျ EEG စစ်ဆေးဖတ်ရှုခြင်း (Traditional EEG Analysis)
   သမားရိုးကျ EEG စစ်ဆေးဖတ်ရှုမှုတွင် ဦးနှောက်အာရုံကြော အထူးကုဆရာဝန်များမှ မှတ်တမ်းတင်ထားသော လျှပ်စီးလှိုင်းပုံရိပ်များကို မျက်စိဖြင့် တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။
   • စစ်ဆေးပုံ
     စက္ကူ သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာမျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ပုံဖော်ထားသော ဦးနှောက်လှိုင်းများ၏ ပုံသဏ္ဌာန် (Morphology)၊ ကြိမ်နှုန်း (Frequency) နှင့် လှိုင်းအမြင့် (Amplitude) တို့ကို အကဲဖြတ်ပြီး၊ ပုံမှန်လှိုင်းများနှင့် အတက်လှိုင်းများ၊ ဦးနှောက်လုပ်ငန်းဆောင်တာ ယိုယွင်းနေသည့် လက္ခဏာရပ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်သည်။
   • အဓိကအားသာချက်
     ဦးနှောက်လှိုင်းများ၏ သေးငယ်ပြီး အရေးပါသော လှိုင်းပြောင်းလဲမှုများကို ဦးနှောက်နှင့်အာရုံကြော အထူးကုဆရာဝန်မှ အသေးစိတ် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်။
   • ကန့်သတ်ချက်
     EEG ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော ဦးနှောက်နှင့်အာရုံကြောအထူးကုဆရာဝန်များ၏ တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး၏ အတွေးအမြင်၊ အတွေ့အကြုံများ မတူညီနိုင်သောကြောင့် EEG အဖြေသည် ပညာရှင်တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦးကြား ကွာခြားနိုင်ခြင်း (Subjectivity) နှင့် အချိန်ကြာမြင့်ခြင်းတို့ ရှိနိုင်သည်။
2. အဆင့်မြင့် EEG ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နည်းပညာများ
   သမားရိုးကျနည်းလမ်းများ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားရန်နှင့် ရောဂါရှာဖွေမှု တိကျမှုကို ပိုမိုမြင့်မားစေရန်အတွက် အောက်ပါနည်းပညာများကို အသုံးပြုလာကြသည်
   • ကိန်းဂဏန်းကိုအခြေခံ၍ စစ်ဆေးဖတ်ရှုသော အီးအီးဂျီ (Quantitative Electroencephalography – QEEG)
     QEEG နည်းပညာသည် EEG အချက်အလက်များကို ကွန်ပျူတာတွင် ကိန်းဂဏန်း (Quantitative) များကို အခြေခံ၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြစ်သည်။
     • သမားရိုးကျ EEG အချက်အလက်များကို ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာညီမျှခြင်းများဖြင့် တွက်ချက်ခြင်း (ဥပမာ – Fourier Transform)၊ စာရင်းအင်းပိုင်းအရ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဆိုပါရလဒ်များကို ပုံမှန်လူများ၏ အချက်အလက်များ (Normative Database) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း ပြုလုပ်သည်
     • ၎င်းနည်းလမ်းသည် ရောဂါရှာဖွေမှု တိကျမှုကို ပိုမိုမြင့်မားစေသည်သာမက၊ စိတ်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုများ (ဥပမာ _ စိုးရိမ်စိတ်၊ စိတ်ကျရောဂါ) ၏ ဦးနှောက်အတွင်းပိုင်း အကြောင်းရင်းများကို သိရှိနိုင်ရန်အတွက် အထောက်အကူပြုသည်
   • ဉာဏ်ရည်တု (AI) အသုံးပြုသောစနစ်
     ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် နက်ရှိုင်းစွာထိုးထွင်းလေ့လာမှု စနစ်များကို EEG မှတ်တမ်းများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် ကျယ်ပြန့်စွာ အသုံးပြုလာပြီဖြစ်သည်။
     • AI စနစ်များသည် EEG မှတ်တမ်းများအတွင်းမှ အတက်လှိုင်းပုံစံများ သို့မဟုတ် အခြားသော ပုံမှန်မဟုတ်သည့် လှိုင်းပုံစံများကို အလိုအလျောက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာနှင့် တိကျစွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်သည်
     • ၎င်းသည် ဦးနှောက်အာရုံကြောဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေချိန်ကို လျှော့ချပေးပြီး၊ တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ကုသမှု (Personalized Treatment) အစီအစဉ်များ (ဥပမာ _ အတက်ကျဆေးရွေးချယ်ခြင်း) ရေးဆွဲရာတွင် ဆရာဝန်များကို အကောင်းဆုံး အထောက်အကူပြုသည်

အရေးကြီးသည့် သတိပြုရန်အချက်
အီးအီးဂျီအဖြေတွင် အတက်‌လက္ခဏာရှိသည်ဟု အဖြေထွက်လာသော်လည်း လူနာ၏ ရောဂါလက္ခဏာနှင့် ယှဉ်တွဲစဉ်းစားပြီးမှ ကုသရသည်။ အတက်ရောဂါရှိသူအချို့တွင် EEG အဖြေ ပုံမှန်ဟု ထွက်နိုင်သလို ပုံမှန်လူများတွင်လည်း EEG အဖြေ ပုံမမှန်ဟု ထွက်နိုင်သည်။

နောက်ဆက်တွဲဆိုးကျိုးများ

အီးအီးဂျီရိုက်ကူးခြင်းသည် အန္တရာယ်မရှိသလို ရေရှည်တွင်လည်း ခန္ဓာကိုယ်နှင့် ဦးနှောက်ကို ထိခိုက်မှုမရှိစေ။ ရိုက်ကူးနေစဉ် နာကျင်ခြင်းလည်း မရှိပေ။

• ယာယီ နာကျင်ခြင်း/နီရဲခြင်း _ ဂျယ်လီနှင့် ကပ်ထားသော စတီးပြားငယ်များ ဦးခေါင်းမှ ပြန်ခွာစဉ်ခဏ အနည်းငယ်နာ၍ ဦးရေပြား နီရဲတတ်သည်
• မျက်လုံးကျိန်းခြင်း _ မီးရောင်ဖြင့် ထိုးစဉ် မျက်လုံးကျိန်းတတ်သည်

သို့သော် ဤဆိုးကျိုးများအားလုံးသည် ခဏတာမျှသာဖြစ်ပြီး ပြန်လည်သက်သာသွားတတ်သောကြောင့် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။

ဆက်လက်ဖတ်ရှုရန်

• ကလေးများ အဖျားကြီး၍ တက်ခြင်း (Febrile seizure)
• ကလေးများတွင် ဖြစ်သော အတက်ရောဂါများ (Childhood Epilepsy)
• တက်နေသောကလေးကို ရှေးဦးကုသခြင်း (First aid for seizures in children)
• အတက်နှင့်တူသောရောဂါအခြေအနေများ (Seizures mimics)

References:

1. Mayo Clinic. (n.d.). EEG (electroencephalogram). Retrieved July 17, 2025, from https://www.mayoclinic.org/tests-procedures/eeg/about/pac-20393875
2. Website, N. (2025). Electroencephalogram (EEG). nhs.uk. Retrieved July 17, 2025, from https://www.nhs.uk/conditions/electroencephalogram/
3. Advanced EEG analysis techniques for neurological disorders. (2024). Frontiers Research Topic. Retrieved July 17, 2025, from https://www.frontiersin.org/research-topics/63454/advanced-eeg-analysis-techniques-for-neurological-disorders/magazine
4. Neurotech, L. (2024). Technological advancements in routine EEG care. Neurotech, LLC®. https://www.neurotecheeg.com/news-resources/technological-advancements-in-routine-eeg-care/45587
5. Islam, M. K., & Rastegarnia, A. (2023). Editorial: Recent advances in EEG (non-invasive) based BCI applications. Frontiers in Computational Neuroscience, 17. https://doi.org/10.3389/fncom.2023.1151852
6. Popa, L. L., Dragos, H., Pantelemon, C., Rosu, O. V., & Strilciuc, S. (2020). The role of quantitative EEG in the diagnosis of neuropsychiatric disorders. Journal of Medicine and Life, 13(1), 8–15. https://doi.org/10.25122/jml-2019-0085
7. Portable wireless EEG/PSG recorder – Neuron-Spectrum-AM. (n.d.). Neurosoft. Retrieved July 17, 2025, from https://neurosoft.com/en/catalog/eeg/1680
8. Biondi, A., Santoro, V., Viana, P. F., Laiou, P., Pal, D. K., Bruno, E., & Richardson, M. P. (2022). Noninvasive mobile EEG as a tool for seizure monitoring and management: A systematic review. Epilepsia, 63(5), 1041–1063. https://doi.org/10.1111/epi.17220

Published: 30 August 2024

Last updated: 11 November 2025