Biostatistische Modellierung und Analyse kombinierter fMRT- und EEG-Messungen
Final Report Abstract
Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) und Elektroenzephalographie (EEG) liefern komplementäre Information über die Lokation und zeitliche Variation neuronaler Aktivität und können bei simultaner Messung zu vertieftem Wissen über die Funktionsweise des Gehirns beitragen. In diesem Projekt wurde ein sogenannter asymmetrischer Ansatz verfolgt: Lässt sich die räumlich-zeitliche Information des EEG nützen um die Performanz von fMRT-Verfahren zur Aktivierungserkennung zu verbessern? Dazu wurden zwei Ansätze gewählt, die beide auf den aus SPM (Statistical Parametric Mapping) bekannten Regressionsmodellen für fMRT basieren und diese erweitern, um EEG-Information mit einzubeziehen. Der erste Ansatz besteht darin, voxelspezifische Aktivierungseffekte im Regressionsmodell durch priori-Wahrscheinlichkeiten mit zusätzlicher räumlicher und EEG-Information für Aktivierungsindikatoren zu ergänzen. Dies resultiert in einem Bayesianischen Modell, mit dem posteriori-Aktivierungskarten erstellt werden können. Simulationsuntersuchungen und die Anwendung auf ein akustisches Oddball-Experiment weisen darauf hin, dass dieser Ansatz bereits ohne EEG-Information die Performanz existierender Methoden deutlich verbessern kann. Bei zusätzlicher EEG-Information wird jedoch keine so deutliche weitere Verbesserung erzielt wie eigentlich erhofft. Der zweite Ansatz untersucht die zeitlich-räumliche Variabilität von Aktivierungseffekten und inwieweit diese durch EEG-Information erklärbar ist. Dazu wird das fMRT-Regressionsmodell, das zeitliche Konstanz voraussetzt, durch die Methodik semiparametrisch variierender (Aktivierungs-) Effekte erweitert. Es werden zunächst ohne Verwendung von EEG-Information klare Cluster von zeitvariierenden Aktivierungseffekten mit verschiedenen funktionalen Mustern identifiziert, die sich auch aus neurowissenschaftlicher Sicht gut interpretieren lassen. Es wurde versucht, solche Muster durch aus dem EEG extrahierte, zeitvariierende Vigilanzscores zu erklären. Alternativen zu diesen Vigilanzscores konnten im zeitlichen Rahmen des Projekts aber nicht mehr studiert werden.
Publications
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Czisch, M, Wehrie, R., Harsay, H. A., Wetter, T. C , Holsboer, F., Sämann, P. G., Drummond, S. P.
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(2013): Regression: Models, Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin
Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S., Marx, B.
