Novel multivariate data analysis techniques to determine functionally connected networks within the brain from EEG or MEG data (2014)

Die Funktionsweise des Gehirns wird maßgeblich durch das Zusammenspiel von verschiedenen Gehirnregionen bestimmt. Ein Kommunikationsmechanismus ist dabei die Synchronisation von oszillatorischen Signalen, die von großen Neuronenpopulationen erzeugt werden. Mit ihrer hervorragenden zeitlichen Auflösung im Bereich von Millisekunden und ihrer Nicht-Invasivität sind die elektrophysiologischen Messmodalitäten Elektroenzephalografie (EEG) und Magnetoenzephalografie (MEG) gut geeignete Werkzeuge, um diese Synchronisationseffekte zu untersuchen. Die Sensoren an der Kopfoberfläche messen jedoch eine Mischung der im Gehirn generierten Quellsignale. Durch diesen sogenannten Volumenleitungseffekt ist es weder möglich, die Quellen aus den Sensorsignalen eindeutig zu rekonstruieren noch Beziehungen (Konnektivität) zwischen ihnen abzuleiten. Die vorliegende Arbeit stellt ein Reihe multivariater Datenanalysemethoden vor, um Synchronisation und damit Interaktionen zwischen verschiedenen Gehirnarealen zu erfassen. Alle Methoden basieren auf einem Konzept, dass einem etablierten Konnektivitätsmaß, dem sogenannten Imaginärteil der Kohärenz (englische Abkürzung: ImCoh), zu Grunde liegt. Der ImCoh vernachlässigt gleichzeitig stattfindende Synchronisationseffekte, da sie höchstwahrscheinlich auf Volumenleitungsartefakten beruhen, während echte neuronale Synchronisation im Gegensatz dazu zeitversetzt stattfindet. Im Wesentlichen werden in dieser Arbeit vier verschiedenen Methoden präsentiert, die nacheinander benutzt werden können. Zunächst wird die Maximierung des ImCohs durch einen optimalen räumlichen Filter beschrieben. Damit wird das Signal-Rausch-Verhältnis der Daten für anschließende Konnektivitätsanalysen und für die Quellrekonstruktion verbessert. Weiterhin werden aus der vorgestellten Theorie dieser Maximierung verschiedene neue Konnektivitätsmaße abgeleitet, auf die die eigentliche Mischung der Quellsignale in die Sensoren keinerlei Einfluss hat. Mit einem dieser Maße, dem Global Interaction Measure (GIM) lassen sich aufgrund dieser Eigenschaften die Messmodalitäten EEG und MEG valide vergleichen. Weiterhin können mit dem GIM versuchspersonenspezifische Frequenzbänder, bei denen eine neuronale Synchronisation stattfindet, automatisch detektiert werden. In einem zweiten Schritt werden die Gehirnquellen in dem zuvor bestimmten Frequenzband mit einem neuen Analyseverfahren namens Self Consistent Multiple Signal Classification (SC Music) lokalisiert. Dieses stellt eine algorithmische Erweiterung des bereits bestehenden Verfahrens Rap Music (Recursively Applied Multiple Signal Classification) dar. Im Vergleich zu Rap Music verringert SC Music den Einfluss anderer synchroner Quellen und verbessert so die Lokalisation. Drittens adressiert die neu eingeführte Methode Wedge Music die Frage, welche der vorher bestimmten Quellen wirklich interagieren. Es wird gezeigt, dass sowohl SC Music als auch Wedge Music im Gegensatz zu Maßen die auf dem eigentlichen ImCoh basieren in der Lage sind, Interaktionsunterschiede zwischen verschiedenen experimentellen Bedingungen zu ermitteln. Viertens wird eine Methode zur statistischen Validierung der Ergebnisse vorgestellt. Dies geschieht mit Hilfe von Surrogatdaten, die auf Basis gemessener Daten erzeugt werden. Bei den Surrogatdaten werden jegliche zu Grunde liegende Interaktionen künstlich zerstört, während andere statistische Eigenschaften der Daten erhalten bleiben. Alle angesprochenen Methoden werden theoretisch eingeführt und in Simulationen evaluiert. Weiterhin wird die Anwendbarkeit exemplarisch anhand von echten EEG and MEG Daten demonstriert.