Entwicklung, Validierung und Anwendung von Verfahren zur Bestimmung der Konnektivität zwischen Hirnstrukturen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In diesem Projektvorhaben wurden neue Verfahren für die EEG und MEG Quellenanalyse (für sowohl Vorwärts- wie auch inverses Problem) entwickelt, validiert und in verschiedenen Anwendungsbereichen evaluiert. Die Validierung unserer Finiten Elemente Volumenleitermodellierungstechniken wurde erstmals umfangreich im Tierexperiment durchgeführt. Wir legten Wert auf hochgenauen MEG-EEG-Kaninchen-Experimente, die so bisher nicht in der Literatur berichtet wurden. Eine miniaturisierte, implantierbare, koaxiale Dipolquelle wurde konstruiert und zur kontrollierten Simulation von Gehirnaktivität eingesetzt. An der Schädeloberfläche wurden räumlich hoch aufgelöst MEG- und EEG-Signale gemessen. Nach einer Referenzmessung mit intaktem Schädel wurden zwei Löcher im Schädel erzeugt. Diese wurden mit einem, speziell entwickeltem leitfähigen Agar-Material gefüllt, um Gewebe zu simulieren. Die MEG-EEG-Messungen wurden für eine Reihe von Quellpositionen relativ zu den Schädeldefekten wiederholt. Die genaue Position der Dipolquelle wurde aus einer Computertomographie des Kaninchenkopfes am Ende des Experimentes bestimmt. Alle Komponenten des experimentellen Aufbaus wurden mittels eines stereotaktischen Lokalisationsgerätes geometrisch koregistriert. Zum ersten Mal konnte ein substanzieller Einfluss von Schädeldefekten auf MEG-Signale in einem in vivo Experiment nachgewiesen werden. Die MEG-Signalamplitude war bis zu 20% reduziert für Quellen, die unter einem leitfähigen Schädeldefekt lagen. Die Topographieänderung des MEG- Feldbildes war abhängig von der relativen Position der Quelle zu den Schädeldefekten und der Defektgeometrie. Die EEG-Signalamplitude wurde durch die Schädeldefekte verstärkt und erreichte bis zu zehnfache Größe. Wir segmentierten den Kopf eines Kaninchens aus einem hoch-aufgelösten (0,4 mm3) MRT- und dem koregistrierten CT-Datensatz. Es konnten charakteristische Quellenrekonstruktionsfehler durch das Vernachlässigen von Schädeldefekten im Kopfmodell nachgewiesen werden. In einer Sensitivitätsstudie wurde der Einfluss der Gewebeleitfähigkeit auf die Quellenrekonstruktion im hochgenauen FE Modell nachgewiesen. Mit diesen Ergebnissen gelang uns die Validierung der FE- Modellierungstechniken mittels experimentell gemessener Daten in physiologischem Gewebe. Die Genauigkeit der Quellenlokalisierung lag deutlich unter 1 mm. Im Rahmen des Teilprojektes wurde eine neuartige vollautomatische EEG/MEG Modellgenerierungs-Pipeline für den menschlichen Kopf entwickelt und umfangreich evaluiert. Diese Pipeline basiert auf frei verfügbarer Software (Freesurfer, SPM) und erreicht durch geeignete Kombination und Anpassung der verschiedenen Pakete eine sehr gute anatomische Genauigkeit und algorithmische Stabilität. Innerhalb der Pipeline werden basierend auf der Kombination von MRT-Daten mit drei verschiedenen Wichtungen (T1, T2 und DWI) individuelle Volumenleiter-Modelle generiert. Dabei wird eine automatische Segmentierung des Kopfes in fünf verschiedene Gewebeschichten: Haut, Knochen, CSF, weiße und graue Hirnsubstanz und Luft erreicht. Die Leitfähigkeit der weißen Substanz wird mittels der Diffusionstensoren der DWI-MRT-Daten anisotrop modelliert. Die Pipeline wurde erfolgreich zur Segmentierung der 30 Hirndatensätze dieser Studie verwendet. Es wurde zwei parallele MEG-Studien zur Verarbeitung einfacher und komplexer syntaktischer Zusammenhänge durchgeführt. Die Fähigkeit zur Verarbeitung komplexerer syntaktischer Konstruktionen wird erst im Jugendalter abschließend erworben. Deshalb haben wir Daten von einer Gruppe junger Erwachsener mit Daten von zehnjährigen Kindern verglichen. Die aus den MEG-Daten berechnete Hirnaktivität der Gruppe der zehnjährigen Kinder zeigte keine statistisch signifikanten Effekte bezüglich der Syntaxvariation. Die berechnete Hirnaktivität der Erwachsenen zeigte dagegen hypothesen-konform signifikant erhöhte Aktivität für die syntaktisch komplexere Bedingung in den Brodmann-Arealen BA44 und BA45.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Early auditory sensory processing of voices is facilitated by visual mechanisms. Neuroimage, 77:237–245, 2013
S. Schall, S.J. Kiebel, B. Maess, and K. von Kriegstein
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.03.043) - Comparison of three-shell and simplified volume conductor models in magnetoencephalography. Neuroimage, 94:337-48, 2014
Stenroos M, Hunold A, Haueisen J
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.01.006) - Magnetoencephalography signals are influenced by skull defects. Clinical Neurophysiology 125:1653-1662, 2014
Lau S, Flemming L and Haueisen J
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/2014TC003599) - Analysis of Transcranial Magnetic Stimulation Based on the Surface Integral Equation Formulation, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 62, no. 6, pp. 1535-1545, June 2015
Cvetkovic M, Poljak D, Haueisen J
(Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1109/TBME.2015.2393557) - Combined EEG/MEG Can Outperform Single Modality EEG or MEG Source Reconstruction in Presurgical Epilepsy Diagnosis. PLoS ONE 10(3): e0118753, 2015
Aydin Ü, Vorwerk J, Dümpelmann M, Küpper P, Kugel H, Heers M, Wellmer J, Kellinghaus C, Haueisen J, Rampp S, Stefan H, Wolters CH
(Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118753) - Primary somatosensory contextual modulation is encoded by oscillation frequency change. Clinical Neurophysiology
Volume 126, Issue 9, September 2015, Pages 1769-1779
Götz T, Milde T, Curio G, Debener S, Lehmann T, Leistritz L, Witte OW, Witte H, Haueisen J
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.clinph.2014.12.028)
