Palmero Soler, Ernesto
[VerfasserIn]
;
Haueisen, Jens
[AkademischeR BetreuerIn];
Baumgarten, Daniel
[Sonstige Person, Familie und Körperschaft];
Knösche, Thomas R.
[Sonstige Person, Familie und Körperschaft]Technische Universität Ilmenau
Functional imaging based on swLORETA and phase synchronization
Hochschulschrift:
Dissertation, Technische Universität Ilmenau, 2016
Anmerkungen:
Beschreibung:
In dieser Arbeit wird ein neuer Algorithmus, Standardized Weighted Low Resolution Tomography (swLORETA) genannt, vorgestellt, der einige der Beschränkungen von verteilten Lösungen für eine Quellenlokalisation beseitigt. Der swLORETA-Algorithmus enthält eine Wichtung für das Leitungsfeld, das auf eine singular value decomposition (SVD) basiert. Damit wird die Tendenz der linearen Quellenlokalisation im Allgemeinen und von sLORETAim Besonderen, die Quellen zu nahe zu den Sensorpositionen zu lokalisieren, kompensiert. Die veränderte Wichtung trägt auch zu einer Abnahme der Rausch-Empfindlichkeit der Lösung bei. Eine Erweiterung von swLORETA in den Zeit-Frequenz-Bereich wurde entwickelt. Dies geschah durch Anwendung der Hilbert-Transformation auf Zeitreihen, die durch swLORETA erzeugt wurden. Schließlich wurden Bildgebungsmethoden für die Kohärenz und die Phasen-Synchronisation eingeführt, um die funktionalen Verbindungen im Gehirn zu untersuchen. Die tomographischen Eigenschaften von swLORETA und sLORETA wurden mit Hilfe simulierter und realer Daten verglichen. In den Simulations-Studien wurde die Rekonstruktion von einzelnen wie multiplen Dipolen bei Berücksichtigung von Rauschen simuliert, wobei sowohl die Position als auch die Orientierung variiert wurde. Die realen Daten wurden von gesunden Probanden aufgenommen, die ein klassisches räumliches Aufmerksamkeits-Experiment ausführten. Die Testergebnisse dieses Experiments zeigen, dass der Algorithmus nicht nur effizient arbeitet, sondern auch genaue Resultate zur Analyse derartiger Experimente liefert.