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Aline Peter
Direktionsassistentin
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Ehemalige Abteilung Neurophysik

MRT Datenanalyse

Analyse und Interpretation von strukturellen MRT-Daten

Bildanalyse ist eine der Kernmethoden, um Informationen über die Struktur des Gehirns aus MRT Daten zu gewinnen. Um die kortikale Feinstruktur besser zu verstehen, muss man algorithmisch die Hirnrinde vom übrigen Gehirngewebe wie der weißen Substanz, subkortikaler grauen Substanz, der Hirnhaut sowie den Blutgefäßen und der Rückenmarksflüssigkeit trennen. Unser Hauptziel ist es, den segmentierten und in ein oberflächenbasierendes Modell überführten Kortex in verschiedene Areale zu unterteilen. Dazu nutzen wir hoch aufgelösten MRT-Daten unterschiedlicher Kontraste, welche an unserem 7 Tesla Scanner gemessen werden.

Analyse und Interpretation von funktionellen MRT-Daten

Das Hauptziel von funktioneller Magnetresonanztomographie ist, aktivierte Areale im menschlichen Gehirn aufzuspüren. In einem typischen fMRI Experiment werden Probanden experimentelle Reize (Stimuli) präsentiert und sollen auf diese reagieren. Währenddessen werden pro Sekunde ein bis zwei und insgesamt mehrere hundert Bilder vom MRT-Scanner aufgenommen. Diese Bildfolgen werden dann mithilfe von Standardmethoden der Statistik analysiert um Hirnareale zu erkennen, welche verglichen mit dem Grundzustand signifikant aktiviert sind, während die Reize präsentiert werden. Das Ergebnis dieser Analyse ist eine Karte aktiver Gebiete, die zeigt mit welcher statistischen Signifikanz jeder Bildpunkt aktiviert ist. Solche "Aktivitäts-Landkarten" werden an unserem Institut sowie weltweit an vielen anderen Instituten routinemäßig erstellt. Obwohl sie von großem Wert für die Neurowissenschaft sind, bleiben trotz allem viele Fragen unbeantwortet. Zum Beispiel zeigen uns solche Karten, welche Gebiete im Gehirn an einer kognitiven Aufgabe beteiligt sind. Sie zeigen uns aber nicht die Wechselwirkung zwischen den Arealen. Dies zu beheben, arbeiten wir an der Entwicklung neuer Methoden. Da bisherige Verfahren nur circa 10 % der gesamten messbaren Signalvarianz erklären, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass die Information, die wir suchen, irgendwo in den übrigen 90% stecken.

Verstehen der Anordnung der Furchen

Ein weiteres Forschungsfeld ist ein besseres Verständnis der Anordnung der Furchen im menschlichen Gehirn. Bekannterweise sind die Unterschiede im Faltungsmuster der Großhirnrinde sehr groß. Bei der Abbildung struktureller auf funktionale Areale wäre es überaus hilfreich, wenn es gelänge topographische kortikale Merkmale zu identifizieren, welche eine beständige Beziehung zu funktionalen Arealen aufweisen. Unsere Hypothese, basierend auf bisherigen Ergebnissen unserer Forschung, ist, dass die am tiefsten gelegenen Teile der Furchenböden diese Anforderungen am wahrscheinlichsten erfüllen. Eines unserer Forschungsziele ist es, diese Hypothese zu überprüfen.

Informationen aus verschiedenen Quellen verbinden

Eine Voraussetzung für alle bisher beschriebene Forschung ist das höchst präzise, geometrische Abgleichen von Datensätzen verschiedener Typen. Methoden für diese Bildabgleichung werden momentan untersucht.

 
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