Entwicklung, Validierung und Anwendung von Verfahren zur Bestimmung der Konnektivität zwischen Hirnstrukturen

确定大脑结构之间连接性的方法的开发、验证和应用

• 批准号: 196030039
• 负责人: Professor Dr. Lars Grasedyck
• 金额: --
• 依托单位: Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2010-12-31 至 2014-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/196030039?language=en
• 关键词: Entwicklung; Validierung; und; Anwendung; von

Die Bestimmung der Konnektivität zwischen Hirnstrukturen ist von fundamentaler Bedeutung für das Verstehen von Hirnprozessen. Ziel dieses Paketantrages, bestehend aus zwei Teilanträgen, ist es daher, die Zeitverläufe neuronaler Aktivierungen mit höchstmöglicher Genauigkeit zu rekonstruieren, um dann funktionelle Konnektivitätsmaße zu berechnen. Da zeitlich hochaufgelöste EEG- und MEG-Signale eine Überlagerung von Beiträgen verschiedener Hirnareale darstellen, ist die Anwendung sogenannter Quellrekonstruktionsmethoden erforderlich. Dazu werden im Teilantrag 1 adjungierte Finite-Elemente-Methoden (FEM) unter Verwendung numerisch-adaptiver Gittergenerierung entwickelt. Neue inverse Methoden werden erarbeitet, die auf der FEM-Hierarchie aufbauen. In systematischen Computersimulationsstudien werden dann Konnektivitätsmaße auf der Basis der hochgenau über die FEM-Verfahren rekonstruierten Aktivierungszeitverläufe evaluiert. Die Anwendbarkeit und der Nutzen der Verfahren werden mit Hilfe von Computersimulationen, sowie anhand klinischer Daten (multifokale Epilepsie) demonstriert. Der Inhalt des Teilantrags 2 besteht in der weitergehenden quantitativen und qualitativen Evaluierung der Verfahren. Dabei wird zunächst die tatsächliche Genauigkeit der entwickelten Konnektivitätsmaße sowie der Nutzen der hochgenauen FEM-Modellierung mittels physikalischer Phantommodelle untersucht. In einem zweiten Schritt werden die Methoden auf die sprachverarbeitenden Gehirnnetzwerke von Kindern und Erwachsenen angewendet. Dieser Nachweis der praktischen Anwendbarkeit ist eine entscheidende Voraussetzung für die Akzeptanz und Integration der in diesem Paketantrag entwickelten Methoden.

研究进展Konnektivität zwischen Hirnstrukturen ist von fundamentaler Bedeutung f<e:1> r das Verstehen von Hirnprozessen。Ziel dieses paketanages, besteend aus zwei Teilanträgen, ist is her, die Zeitverläufe neuronaler Aktivierungen mit höchstmöglicher Genauigkeit zu rekonstruieren, um dann functionelle Konnektivitätsmaße zuberechnen。Da zeitlich hochaufgelöste EEG- and - MEG-Signale eine Überlagerung von Beiträgen verschiedener Hirnareale darstellen, ist die Anwendung sogenannter quellrekonstructionsmethoden erforderlich。基于Verwendung数值自适应gitter泛型的有限元法（FEM）。基于有限元-层次分析法的反演方法。在systematischen计算机模拟中，studen werden dann Konnektivitätsmaße auf der Basis der hochgenau <e:2>她die FEM-Verfahren rekonstrucierten Aktivierungszeitverläufe evaluiert。在计算机模拟的基础上，建立了计算机模拟的数学模型，并对多重癫痫症进行了论证。《德国文化与文化的定量与定性评价》（Der Inhalt des teilantrag）。大北风zunächst die tatsächliche Genauigkeit der entwickelten Konnektivitätsmaße sowie der Nutzen der hochgenauen有限元模型模型的物理模型。在einem zweiten Schritt werden die Methoden中，在einem schweiten Schritt werden Methoden中，在einem schweiten werden werden中，在einem schweitden werden中，在einem schweitden werden中，在werwerden中，在werwerden中，在werwerden中，在werwerden中。[3][2]在德国的研究与实践中，在德国的研究与实践中，在德国的研究与实践中，在德国的研究与实践中，在德国的研究与实践中。

项目成果

Influences of skull segmentation inaccuracies on EEG source analysis

• DOI: 10.1016/j.neuroimage.2012.05.006
• 发表时间: 2012-08-01
• 期刊: NEUROIMAGE
• 影响因子: 5.7
• 作者: Lanfer, B.;Scherg, M.;Wolters, C. H.
• 通讯作者: Wolters, C. H.

Influence of the head model on EEG and MEG source connectivity analyses

• DOI: 10.1016/j.neuroimage.2015.01.043
• 发表时间: 2015-04-15
• 期刊: NEUROIMAGE
• 影响因子: 5.7
• 作者: Cho, Jae-Hyun;Vorwerk, Johannes;Knoesche, Thomas R.
• 通讯作者: Knoesche, Thomas R.

A guideline for head volume conductor modeling in EEG and MEG

• DOI: 10.1016/j.neuroimage.2014.06.040
• 发表时间: 2014-10-15
• 期刊: NEUROIMAGE
• 影响因子: 5.7
• 作者: Vorwerk, Johannes;Cho, Jae-Hyun;Wolters, Carsten H.
• 通讯作者: Wolters, Carsten H.

Solving an elliptic PDE eigenvalue problem via automated multi-level substructuring and hierarchical matrices

• DOI: 10.1007/s00791-015-0239-x
• 发表时间: 2013-12
• 期刊: Computing and Visualization in Science
• 作者: P. Gerds;L. Grasedyck

Investigation of tDCS volume conduction effects in a highly realistic head model

在高度逼真的头部模型中研究 tDCS 体积传导效应

• DOI: 10.1088/1741-2560/11/1/016002
• 发表时间: 2014
• 期刊: Journal of Neural Engineering
• 影响因子: 4
• 作者: Wagner S;Rampersad SM;Aydin Ü;Vorwerk J;Oostendorp TF;Neuling T;Herrmann CS;Stegeman DF;Wolters CH
• 通讯作者: Wolters CH