Brain monitoring : real time localization of neuronal activity Magnetoenzephalographie (MEG) eignet sich mit seiner hohen zeitlichen Auflösung als Messverfahren für neuronale Aktivität. Die Kombination eines MEG Systems mit einer Software zur Echtzeit Datenanalyse würde daher vielfältige neue Möglichkeiten eröffnen. Beispielsweise könnten Stimulationen bereits während des Experimentes hinsichtlich ihrer zeitlichen Abstimmung und anderer Parameter an die kontinuierlich analysierte Gehirnaktivität angepasst werden. Darüber hinaus könnte der Arbeitsablauf der Datenanalyse insbesondere bei klinischen Studien effektiver gestaltet werden. Zur Realisierung einer solchen Echtzeit Datenanalyse stellen sich zwei Herausforderungen: der geringe Signal Rausch Abstand (SNR) und das für die notwendigen Berechnungen kurze Zeitfenster. Diese Arbeit präsentiert neue Lösungsansätze um diese Herausforderungen zu meistern. Ein geringer SNR reduziert die Zahl der Quellen die zuverlässig unterschieden werden können. In dieser Arbeit wird ein Lösungsansatz präsentiert welcher den Quellraum basierend auf einem kortikalen Gehirnatlas reduziert und es damit erlaubt Quellen auch unter höherem Rauschen zu unterscheiden. Jede kortikale Region wird durch einen kleinen Satz von Dipolen repräsentiert welcher mit Hilfe eines Clusteralgorithmus bestimmt wurde. Die vorgestellte Technik führt verglichen mit Standardverfahren welche in der Regel gleichverteilte Quellverteilungen zu Grunde legen zu einer fokaleren Lokalisierung von Aktivierungen und verringerten Scheinaktivierungen. Basierend auf dem Clusteransatz wurden zwei inverse Verfahren ein verteiltes und ein sparses für die Echtzeitanwendung adaptiert. Dynamic Statistical Parametric Mapping (dSPM) wurde zum Zweck der verteilten Quellenschätzung angepasst. Die Verfahrensmethode der Real Time Clustered Multiple Signal Classification (RTC MUSIC) wurde entwickelt um zusätzlich zu sparsen Lokalisierungsergebnissen durch Korrelationsinformationen Rückschlüsse auf Konnektivitätsmetriken zwischen kortikalen Regionen zu erhalten. Bei den neuen Verfahren wurde bei der Entwicklung ein großer Schwerpunkt auf die Berechnungseffektivität gelegt um die Echtzeit Beschränkungen einzuhalten. Gemeinsam mit dem open source Framework MNE CPP das ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit angelegt und entwickelt wurde bereiten die in dieser Arbeit vorgestellten Algorithmen den Weg zum nicht invasiven Gehirn Monitoring.