Funktionelle Organisation von Hirnaktivität - Robustheit von Konnektivitäten im Quellraum neuroelektromagnetischer Signale

Ein möglicher Mechanismus für den Informationtransferzwischen Neuronenverbänden im Gehirn ist die Synchronisierung oszillatorischer Aktivität. Elektro-und Magnetenzeographie（EEG，MEG）bieten die notwendige zeitliche Auflösung，um temporäre Konnektivitätsmuster zu quantifizieren.逆Verfahren können aus diesen Signalen奥尔特und Aktivitätszeitverläufe neuronaler Quellen rekonstruieren.随着时间的推移，连接的速度越来越快，韦尔登，合作的速度越来越快。基于对逆问题的非线性假设，一种对活动时间的重新构造，以及对连接时间的约束，由一个随机变量引起的。这是一个大规模的Anzahl verzedener Verfahren，deren Eignung für die Konnektivitätsanalysis nicht systematisch erforscht ist。在这个项目中，所有韦尔登都可以使用反向操作和连接的组合。由于存在一个韦尔登，因此，在一个被认为是最重要的协商中，协商的结果将是最后的协商。对于神经科学来说，EEG/MEG定位的Verlässlichkeit是非常重要的，它是基于信息收集和量化的。

Ein möglicher Mechanismus für den Informationstransfer zwischen Neuronenverbänden im Gehirn ist die Synchronisierung oszillatorischer Aktivität. Elektro- und Magnetenzephalographie (EEG, MEG) bieten die notwendige zeitliche Auflösung, um temporäre Konnektivitätsmuster zu quantifizieren. Inverse Verfahren können aus diesen Signalen Orte und Aktivitätszeitverläufe neuronaler Quellen rekonstruieren. Auf diese Zeitverläufe können Konnektivitätsmaße angewendet werden, die die Kooperation zwischen den Hirnarealen reflektieren. Auf Grund der Nichteindeutigkeit des inversen Problems sind eine korrekte Rekonstruktion der Aktivierungszeitverläufe und damit die Berechnung der Konnektivitätsmaße jedoch von einer Vielzahl von Randbedingungen abhängig. Es existiert daher eine große Anzahl verschiedener Verfahren, deren Eignung für die Konnektivitätsanalyse nicht systematisch erforscht ist. In diesem Projekt soll ermittelt werden, unter welchen Umständen welche Kombinationen von inversen Verfahren und Konnektivitätsmaßen korrekte Resultate liefern. Darüber hinaus soll ein Kriterium entwickelt werden, dass im konkreten Anwendungsfall ein Maß für die Konfidenz in eine berechnete Konnektivität zwischen rekonstruierten Quellen liefert. Für die Neurowissenschaften wird es hiermit möglich, die Verlässlichkeit von auf EEG/MEGQuellenlokalisation basierenden Aussagen zum Informationsaustausch zwischen Hirnarealen zu quantifizieren.