Elektroenzephalografie - Frequenzanalyse und Synchronisation

Transkript

1 Elektroenzephalografie - Frequenzanalyse und Synchronisation Michael Thiele Martin Heinzerling 17. Juni 2008

2 Inhaltsverzeichnis Einleitung Experimente Auswertung Synchronisation Appendix

3 Arbeitsweise des Gehirns Zusammenspiel verschiedener Gehirnareale Wahrnehmung, Motorik, etc. als Zusammenspiel von Gehirnregionen mit spezieller Aufgabe Bsp. Objektwahrnehmung: Kanten, Farbe, Bewegung, Tiefe,...

4 Arbeitsweise des Gehirns Theorien Mediatoren zwischen den verschiedenen Hirnregionen dynamische Verbindungen durch Synchronisation der feuernden Neuronen

5 Arbeitsweise des Gehirns Architektur

6 Arbeitsweise des Gehirns Aufgabe der Synchronisation Aktivierung eines Neurons nur bei genügend Input gleichzeitiges Feuern Objektwahrnehmung: Kodierung eines Features über Phase

7 Überblick Anknüpfung zur letzten Woche

8 Überblick Anknüpfung zur letzten Woche

9 Überblick Anknüpfung zur letzten Woche

10 Überblick Anknüpfung zur letzten Woche

11 Überblick Anknüpfung zur letzten Woche

12 Überblick Ziele Zusammenhang zwischen Gamma-Aktivität und Orchestrierung im Gehirn Binding-Hypothese bottom-up top-down

13 Dreiecks-Experiment Dreiecks-Experiment

14 Dreiecks-Experiment

15 Dreiecks-Experiment

16 Dreiecks-Experiment

17 Dreiecks-Experiment

18 Dalmatiner-Experiment Dalmatiner-Experiment

19 Dalmatiner-Experiment

20 Dalmatiner-Experiment

21 Dalmatiner-Experiment

22 Dalmatiner-Experiment

23 Dalmatiner-Experiment

24 Dalmatiner-Experiment Ergebnisse wenige Fehler (3,5% falsch) 1. Aufgabe angeblich leichter, aber selbe Fehlerrate keine Versuchsperson entdeckte den Dalmatiner in der 1. Bedingung

25 Dalmatiner-Experiment Gamma-Aktivität

26 andere Experimente andere Experimente motorische Aufgaben Aufmerksamkeit komplexe Aufgaben Gemeinsamkeit: Gamma-Aktivität bei ms nach sensorischem Stimulus kognitiver Prozess

27 Erkennung von Gamma-Aktivität induzierte Gamma-Aktivität

28 Erkennung von Gamma-Aktivität Mittlung

29 Signalverarbeitung Fourier-Transformation Ziel: Anteile von Frequenzen in einem Signal bestimmen (Frequenzspektrum) Idee: jedes periodische Signal lässt sich in überlagerte Sinusund Kosinusschwingungen zerlegen Koeffizienten für Frequenzen als neue Funktion

30 Signalverarbeitung Rechtecks-Signal

31 Signalverarbeitung Rechtecks-Signal

32 Signalverarbeitung Eigenschaften der FT nur für periodische Funktionen Frequenzanteile nur über gesamten Zeitraum; nicht wann diese auftreten Lösung: Short-Time-Fourier-Transformation nur Fenster mit statischer Größe betrachten gewünscht: Signal mit niedrigen Frequenzanteilen gute Frequenzauflösung; hohe Frequenzanteile gute Zeitauflösung

33 Signalverarbeitung Wavelets sich ändernde Fenstergröße 1 x(t) ψ( t τ )dt s s ψ(x)... Mother-Wavelet τ... Verschiebung in der Zeit s... Skalierung: s > 1 streckt Signal Erkennen von tieferen Frequenzen, aber ungenauere Zeitangabe

34 Signalverarbeitung

35 Signalverarbeitung

36 Signalverarbeitung

37 Auswertung Dreiecke - Evoked und Induced Potential

38 Auswertung Dalmatiner - Evoked Potential

39 Auswertung Dalmatiner - Evoked Potential

40 Auswertung Dalmatiner - Induced Potential

41 Auswertung Dalmatiner - Induced Potential

42 Einleitung Grundlage Autoren: Jean-Philippe Lachaux, Eugenio Rodriguez Paper: Measuring Phase Synchrony in Brain Signals Studying single-trials of phase synchronous activity in the brain Perception s shadow: longdistance synchronization of human brain activity

43 Einleitung Hintergrund weit verzweigte Interaktion der einzelnen Gehirnareale These: Langstreckenintegration durch zeitbegrenzte, Phasen-synchrone Oszillation im Gammabereich(30-80Hz) Problem: keine Spikes am Menschen messbar nur lokale Feldpotentiale (LFP) des EEG/MEG Methode zur Beschreibung der Phasenrelation zw. zwei neuroelektrischen/biomagnetischen Signalen statische Analyse um Hintergrundrauschen zu filtern Phase und Amplitude getrennt pro Frequenz klassische Kohärenz nur ein Wert

44 PLS Phase-locking statistics(pls) Methode zur Quantifizierung der Phasen-Synchronität einer bestimmten Frequenz f Eingabe: s(t) Reaktionen auf wiederholten Stimulus Algorithmus: Bandpass-Filter auf s(t) für den Bereich f ± 2Hz Faltung(φ(t, n)) mit Wavelet um f :.. ( ) t 2 G(t, f ) = exp 2σ 2 exp(i2πft)

45 PLS

46 PLS Algorithmus: Bandpass-Filter Faltung Phase-locking value(plv): PLV t = 1 N exp(iθ(n, t)) N n=1 θ(n, t) = φ 1 (n, t) φ 2 (n, t)

47 PLS Statistischer Fehlertest kein zulässige Annahme über Verteilung zufällige Verwendung der Messdaten Voraussetzung: Phasen zwischen den Versuchen dürfen nicht konstant sein neue Signale unabgängig von Elektrode 1 durch Mischen künstliche PLV aus 200 Serien

48 PLS

49 PLS Statistischer Fehlertest kein zulässige Annahme über Verteilung zufällige Verwendung der Messdaten Voraussetzung: Phasen zwischen den Versuchen dürfen nicht konstant sein neue Signale unabgängig von Elektrode 1 durch Mischen künstliche PLV aus 200 Serien PLS < 5%

50 PLS Kohärenz (magnitude squared coherence) traditioneller Ansatz DFT benötigt die Berechnung in Zeitfenster schlechte zeitlich Auflösung oder nur auf stationäre Signale anwendbar Beeinflussung durch Amplitude nicht speziell für Phasen-Synchronität Test gegen white-noise

51 PLS Simulation Serie aus 50 Antworten basierend auf zwei Stimuli an zwei Stellen im Gehirn eines Epilepsiepatienten Bell-Funktion MSC bei unabhängige Amplituden

52 PLS Messung am Menschen visuelle Unterscheidungsaufgabe lokale Synchronisation Langstrecken-Synchronisation

53 PLS Messung am Menschen visuelle Unterscheidungsaufgabe lokale Synchronisation Langstrecken-Synchronisation

54 PLS

55 PLS Spannungübertragung Unterscheidung konstant in der Zeit in allen Bereichen Reduzierung Verbesserung der räumlichen Präzision Inverses Debluring (ECoG) Scalp current density (SCD)

56 PLS

57 PLS Mängel

58 PLS Mängel beschränktes Frequenzband keine Untersuchung von Interaktion zw. Frequenzen Durchschnitt vs. Single trial (z.b bei Induced Messung)

59 S-PLS Single-trial phase locking Zeitfenster Zeitliche vs. statistische Auflösung

60 S-PLS PLS vs. SPLS

61 S-PLS SPLS vs. SPLS-Histogramm (p < 0.01)

62 S-PLS Ergebnisse

63 S-PLS Ergebnisse

64 S-PLS Perception Shadow

65 S-PLS Zusammenfassung PLS S-PLS langsamer als PLS vergleichbare Ergebnisse S-PLS Histogramm präziseste Technik PLS zum Finden der signifikanten Frequenzen, S-PLS für detaillierte Analyse Nachweis der Phasensynchronität möglich

66 Literatur Tallon-Baudry 1997: Oscillatory Gamma-Band (30-70 Hz) Activity Induced by a Visual Search Task in Humans Tallon-Baudry 1999: Oscillatory gamma activity in humans and its role in object representation Herrmann 2004: EEG oscillations and wavelet analysis Lachaux 1999: Measuring Phase Synchrony in Brain Signals Lachaux 2000: Studying single-trials of phase synchronous activity in the brain Rodriguez 1999: Perception s shadow: longdistance synchronization of human brain activity Freiwald 2001: Synchronization and assembly formation in the visual cortex Varela 2001: THE BRAINWEB: PHASE SYNCHRONIZATION AND LARGE-SCALE INTEGRATION

67 Download Download Download unter: tud.bashcomp.de