Identification of neuromagnetic responses for real-time analysis in magnetoencephalography

• Identifikation von Neuromagnetischen Hirnaktivitäten zur Echtzeitanalyse in Magnetoenzephalographie

Breuer, Lukas; Shah, Nadim Joni (Thesis advisor); Steland, Ansgar (Thesis advisor)

Aachen (2016)
Doktorarbeit

Dissertation, RWTH Aachen, 2015

Kurzfassung

Die Magnetoenzephalographie (MEG) ist ein ideales nicht-invasives Verfahren zur in vivo Untersuchung der raumzeitlichen Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn. Basierend auf echtzeitfähige Brain-Computing-Interfaces wurden kürzlich Studien vorgestellt, die es erlauben, schnelle elektrophysiologische Prozesse im Gehirn interaktiv zu analysieren. Solche Echtzeitanalysen in Kombination mit Neurofeedback-Stimulationen bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten zu Diagnose- und Therapieverfahren im Bereich der Neurologie und Psychiatrie. Echtzeitanalysen in der Magnetoenzephalographie sind aufgrund der Komplexität der Quellenanalyse anspruchsvoll und zeitaufwendig. Insbesondere, die Datenmenge und das geringe Signal-zu-Rauschverhältnis stellen für die Quellenlokalisation unter Echtzeitbedingungen eine große Herausforderung dar. In den bislang publizierten Studien hatte man sich daher bei MEG-basierten Echtzeitanalysen auf vordefinierte "Regions-of-Interest" beschränkt, während die Artefaktunterdrückung entweder vernachlässigt oder nur rudimentär durchgeführt wurde. In dieser Doktorarbeit wird ein neuer Ansatz zur Echtzeitanalyse für MEG Daten vorgestellt. Die Echtzeitanalysen in dieser Arbeit, umfassen neue Konzepte zur Artefaktunterdrückung sowie zur Quellenlokalisation, die Signale vom ganzen Hirn in der Quellenanalyse einbeziehen. Getestet wurde das neue Verfahren an MEG Daten von sechs Probanden. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen, dass mit den neuen Konzepten die Echtzeitanalyse auf dem gesamten Gehirn möglich ist. Somit leistet die vorliegende Dissertation einen wichtigen Beitrag um elektrophysiologische Informationsprozesse mittels MEG in Echtzeit entschlüsseln zu können.

Einrichtungen

• [535000-5]
• Lehrstuhl für Stochastik und Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik [116110]
• Fachgruppe Mathematik [110000]