Anwendung trilinearer Komponentenanalyse auf die Analyse ereignisbezogener EEG-Potentiale
Final Report Abstract
An der Kopfhaut gemessene ereignisbezogene EEG-Potentiale bestehen aus mehreren Komponenten, die sich überlagern. Um aus den gemessenen Daten die ihnen zugrundeliegenden Komponenten zu schätzen, wurde vor 30 Jahren die Hauptkomponentenanalyse (PCA) als Methode der Wahl empfohlen. Jedoch kann die PCA (und auch ihr "jüngeres Geschwister", die ICA) nicht ohne weitere Einschränkungen zu einer eindeutigen Zerlegung der Daten gelangen. Diese Einschränkungen sind im Allgemeinen formal, z.B. dass eine Komponente auf möglichst wenige Messzeitpunkte konzentriert sein soll (Varimax- und Promax- Rotation), und führen nicht unbedingt zu einer physiologisch sinnvollen Zerlegung. Im Projekt wurde anhand realer Daten und einer substanzwissenschaftlich interessierenden Fragestellung Möglichkeiten und Grenzen einer alternativen Methode zur Komponentenzerlegung ausgetestet, der "Trilinearen Komponenten-Analyse" (TCA). Attraktiv an der Methode schien, dass sie eine inhaltlich sinnvolle Definition von Komponenten benutzt, nämlich, dass eine Komponente über die Beobachtungen hinweg die gleiche Topografie auf der Kopfhaut haben soll. Die Fragestellung war, ob es einen Rückgang der Vorbereitungs negativierung "CNV" nach dem erwarteten Reiz gibt oder ob die CNV mit dem Reiz abbricht und die Komponenten danach von ihr unabhängig sind. In der Anwendung zeigte sich, dass die Methode u.U. klarer als andere Methoden die den Daten innewohnende Varianz zerlegt und darstellt, dass sie aber genau wie andere Methoden formalen Beschränkungen unterliegt, die zu Lösungen führen, die nicht unbedingt inhaltlich plausibel sind. Sich daran anschließende Fragen konnten leider nicht mehr im Rahmen des Projekts bearbeitet werden.
Publications
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(2012) Parafac and go/no-go: Disentangling CNV return from the P3 complex by trilinear component analysis. International Journal of Psychophysiology, e-pub ahead of print
Verleger, R., Paulick, C, Möcks, J., Smith, J. L., & Keller, K.
