title: Anwendungsmöglichkeiten und Praktikabilität der Independent Component Analysis (ICA) in der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT)
title: Application and practicability of Independent Component Analysis (ICA) with functional Magnet Resonance Imaging (fMRI)
Creators: name: Wiedemeyer, Christian
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2011
Subjects: fMRI
Unabhängige Komponentenanalyse
Medizin, Gesundheit
Independent Component Analysis
Funktionelle MR-Tomographie
ICA

description: Die in dieser Arbeit behandelte
      Thematik gibt einen Überblick über den Nutzen und die
      Anwendungsmöglichkeiten der Independent Component Analysis
      (ICA) mit Hilfe von computerbasierenden Auswerteverfahren.
      Eine Voraussetzung für die statistische Auswertung von
      zerebralen Vorgängen ist die Aufnahme von Bildserien mit
      Hilfe der MRT, die Einblicke in Struktur und Funktionsweise
      des menschlichen Gehirns erlaubt. Darauf folgt eine
      Weiterverarbeitung der Bildserien durch statistische Methoden
      wie das Allgemeine Lineare Modell (GLM). Jedoch treten neue
      Methoden der Datenauswertung wie die ICA vermehrt in den
      Mittelpunkt des Interesses. Die ICA gestattet es, statistisch
      unabhängige Komponenten aus einem Datensatz zu extrahieren.
      Der Vorteil der ICA gegenüber GLM-Ansätzen besteht darin auf
      a priori Annahmen verzichten und explorativ arbeiten zu
      können. Dieser Vorteil reiht die ICA in eine Gruppe von
      Auswertemethoden ein, die als Blind Source Separation (BSS)
      bekannt sind. Der hier genutzte Algorithmus nutzt die von
      Christian F. Beckmann eingeführte Probabilistic Independent
      Component Analysis (PICA) und das zugehörige MELODIC
      Programm. Mit Hilfe visueller und motorischer Stimuli wurde
      die Fähigkeit der ICA zum Auffinden von Signalkomponenten aus
      MRT-Datensätzen des Cortex untersucht. Hierzu fand als
      Paradigma sowohl ein einfaches Fingertapping, die Projektion
      eines Schachbrettmusters als auch die vom Probanden
      willkürlich veränderte Respiration in Hypo- Normo- und
      Hyperventilation Verwendung. Für zukünftige Anwendungen der
      ICA ist die vorgestellte Methode der Artefaktbereinigung
      unter Einbeziehung eines GLM-Modells von Datensätzen ein viel
      versprechender Ansatz, um Auswertungen, die auf bisherige
      Standardmethoden beruhen, zu verbessern.
description: This work gives an overview of the
      benefit and forms of application of the ICA via computer
      based analyse methods. FMRI offers an opportunity to achieve
      information of cerebral structure and function without the
      disadvantage of x-ray exposure. Accustomed, the recorded
      fMRI-Data is evaluated with an approach like the General
      Linear Model (GLM). Albeit, new methods to analyze fMRI data
      like the ICA excite more interest in the scientific
      community. ICA permits to measure statistically independent
      components from a given set of data. The advantage of an ICA
      driven method compared with the GLM approach is the
      opportunity to elide a priori data and to work as an
      explorative tool which needs no further data input to find
      statistically independent components. This advantage enqueues
      the ICA with a group of other methods, which are well known
      as Blind Source Separation (BSS). The approach of this work
      uses the Probabilistic Independent component Analysis (PICA)
      and the belonging MELODIC program-suite. The method was
      introduced by Christian F. Beckmann and steadily established.
      The possibilities of the PICA were examined using different
      forms of visual and motorical stimuli of the cortex. Thus we
      used a simple finger tapping paradigm, the projection of a
      checkerboard task and the arbitrary changed forms of
      ventilation like normo-, hypo- and hyperventilation to
      validate the PICA model. Furthermore, we used the ventilation
      data for our method of data adjustment, which offers a
      solution to improve the evaluation of GLM based data in
      prospective studies.