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Konnektivitätsanalyse des Ruhezustands

Die Untersuchung der neuronalen Aktivität im Ruhezustand hat wertvolle Einblicke in die funktionelle Organisation des menschlichen Gehirns aufgezeigt. Dabei ist der Ruhezustand definiert als die Aktivität, die beobachtet wird, wenn die Testperson wach ist und keine bestimmte Aufgabe im Besonderen ausführt. Sie wurde erstmals 1995 von Biswal et al. im fMRI beobachtet. Seitdem haben Studien die Existenz vieler Ruhezustandsnetzwerke im Gehirn gezeigt. Die Untersuchung dieser funktionellen Netzwerke hat interessante Ergebnisse zur Selbstorganisation des Gehirns geliefert. Darüber hinaus hat die funktionelle Konnektivitätsanalyse des Gehirns im Ruhezustand Unterschiede zwischen Gehirnen von gesunden Menschen und solchen mit verschiedenen neurologischen Störungen wie Alzheimer, Demenz und Schizophrenie gezeigt.

Im vorliegenden Projekt versuchen wir, die Ruhezustandsnetzwerke im Gehirn unter Verwendung der Magnetenzephalographie (MEG) zu charakterisieren. Die hohe zeitliche Auflösung der MEG erlaubt es, die funktionelle Netzwerkaktivität in höheren Frequenzbändern zu beobachten. Die MEG-Aufzeichnungen können in bestimmten Regionen lokalisiert werden und die funktionelle Konnektivität wird mit frequenzbereichsbasierten Methoden berechnet. Die Konnektivitätsstrukturen werden mit Hilfe von Netzwerkanalyse und Statistik weiter analysiert.

Die Analyse wird mit der Software mne-python durchgeführt.


Resting state connectivity Analysis

Abbildung 1 zeigt die Verbindungen zwischen verschiedenen Freesurfer Labeln für eine Probandengruppe basierend auf einer weighted phase lag index (WPLI) Metrik. Es werden die stärksten Verbindungen gezeigt.

Literatur

Sripad, P., Boers, F., Clauss, R., Langen, K.-J., Shah, N. J, Dammers, J., "Differences in resting state connectivity in an injured brain under influence of Zolpidem - a case study". Poster presented at BIOMAG 2016, 20th International conference on Biomagnetism,
05 October 2016.