Weiterentwicklung von Methoden der Datenanalyse zur räumlichen und zeitlichen Charakterisierung einzelner Quellsignale in MEG- und EEG-Daten bei sensorischer Stimulation

进一步开发感官刺激期间 MEG 和 EEG 数据中各个源信号的空间和时间特征的数据分析方法

基本信息

项目摘要

Es wird eine Methode der Datenanalyse für die Auswertung von Elektroenzephalogramm-(EEG) / Magnetenzephalogramm- (MEG) Messungen entwickelt. Mit dem entwickelten Verfahren soll ein verbessertes physiologisches Verständnis von EEG/MEG-Daten ermöglicht werden. Die Analyse von EEG/MEG-Messungen spielt in der physiologischen Gehirnforschung eine wichtige Rolle. Allerdings weisen diese Messungen ein inhärent schlechtes Signal-zu-Rauschleistungsverhältnis auf, und die Analyse erfolgt zumeist für gemittelte Signale. Da ein solches Vorgehen keine Rückschlüsse auf einzelne Prozesse zulässt, werden in jüngster Zeit vermehrt Single-Trial-Methoden entwickelt, die ohne Mittelung arbeiten. Angewendet werden diese Methoden meist nur auf einzelne Messkanäle des EEG/MEG. Ziel dieses Projektes ist die Neuentwicklung eines Single-Trial-Verfahrens, das den multivariaten Charakter des EEG/MEG berücksichtigt. Als Ausgangspunkt hierzu dienen moderne statistische Verfahren der blinden Quellentrennung wie die Independent Component Analysis und insbesondere die neue Methode der Cluster Component Analysis. Durch die Kombination dieser Verfahren mit Single-Trial-Methoden soll eine optimale Ausnutzung der Multidimensionalität der Messignale erreicht werden. Dies soll zum einen die Qualität der Signale gegenüber bisherigen Verfahren signifikant verbessern und zum anderen Rückschlüsse auf statistische Abhängigkeiten zwischen der spontanen Gehirnaktivität und Reizantworten des Gehirns auf äußere Stimulationen erlauben.
本文介绍了一种用于脑电图(EEG)/磁图(MEG)测量的数据分析方法。Mit dem entwickelten Verfahren soll ein verbessertes physiologisches Verständnis von EEG/MEG-Daten ermöglicht韦尔登.脑电/脑磁测量分析在生理学研究中具有重要作用。Allerdings weisen diese Messungen ein inhärent schlechtes Signal-zu-Rauscheistungsverhältnis auf,und die Analyse erfolgt zumeist für gemittelte Signale.在一个简单的过程中,韦尔登在年轻的时候就开始使用单一试验方法,这是一个很好的方法。应用韦尔登这种方法只适用于EEG/MEG的单一检查。这些研究项目是一项单次试验验证,其EEG/MEG的多变量特征非常明显。本文介绍了独立成分分析在现代统计学中的应用,并探讨了聚类成分分析的新方法。采用单次试验法的组合方法解决了韦尔登的多维优化问题。Dies soll zum einen die Qualität der Signale gegenüber bisherigen Verfahren signifikant verbessern und zum anderen Rückschlüsse auf statistische Abhängigkeiten zwischen der spontanen Gehirnaktivität und Reizantworten des Gehirns auf äußere Stimulationen erlauben.

项目成果

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