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Simultaneous recording of EEG and fMRI: New approach to remove gradient and ballistocardiogram EEG-artifacts

Autor :Limin Sun
Herkunft :OvGU Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Datum :21.10.2009
 
Dokumente :
Dataobject from HALCoRe_document_00007911
 
Typ :Dissertation
Format :Text
Kurzfassung :Die simultane Registrierung des Elektroenzephalogramms (EEG) und der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) gestattet die Erfassung der Hirnaktivität mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung. Allerdings überlagern sich als Folge der geschalteten Magnetfeldgradienten der fMRT dem EEG dabei repetitive hochamplitudige und steilflankige Störsignale (Gradientenartefakte (GAR)). Hinzu kommen ballistokardiographische Artefakte (BKG) infolge kleiner Körperbewegungen im statischen Magnetfeld des MR Tomographen. Ein unter dem Namen moving average subtraction (MAS) bekannter Ansatz diente in dieser Arbeit als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines verbesserten Verfahrens zur GAR-Unterdrückung unter dem Namen movement adjusted moving average subtraction(MAMAS). MAMAS beobachtet fortlaufend Kopf-Bewegungen, da sich die Form des GAR schon bei geringen Änderungen der Kopfposition massiv ändert. Eine modifizierte Augenpositionsüberwachungseinheit, alternativ – mit geringerer zeitlicher Auflösung - ein Modul des fMRT-Analyseprogramms SPM (statistical parametric mapping), dient zur Überwachung der Kopfposition, um die Extraktion von Artefakt-Templates aus dem EEG zu verbessern, indem die Mittelung nur Artefakte einschließt, die bei gleicher Kopfposition gemessen wurden. Zur weiteren Verbesserung der Artefaktunterdrückung wurde die bisher übliche massive Abtastratenerhöhung (upsampling) ersetzt durch eine Abtastung an optimierten Abtastzeitpunkten (resampling), um die EEG-Abtastung mit dem MRT-Zeitablauf zu synchronisieren. Ein neu entwickelter Algorithmus reduziert verbleibende Artefakte, die gelegentlich bei sehr kurzen, starken und vom SPM-Monitor nicht korrekt erfassten Kopfbewegungen auftreten. Insgesamt verringert sich die verbleibende Artefaktaktivität gegenüber dem MAS-Algorithmus typisch um 50%. Zur BKG Artefaktunterdrückung wird der ursprünglich zur Bildverarbeitung entwickelte Algorithmus maximum noise fraction (MNF) eingeführt und mit verschiedenen independent component analysis(ICA) Methoden verglichen. Dank der Eigenschaft des MNF Verfahrens, Komponenten nach ihrem Signal-Rausch-Verhältnis zu ordnen, konzentrieren sich die BKG-bezogenen Komponenten auf die ersten bzw. letzten (je nach Sortierrichtung) Komponenten, was die Entwicklung eines automatischen Verfahrens ermöglicht. In einem zweiten Schritt wird durch die Subtraktion gemittelter BKG-Templates (ähnlich MAS) die verbliebene BKG-Restaktivität weiter reduziert. Abschließend wird die Effizienz des Gesamtansatzes aus GAR- und BKG-Reduktion durch eine Spektralanalyse des EEG und zusätzlich durch ereigniskorrelierte Potentiale (ERP) überprüft.
Schlagwörter :EEG, fMRI, MAMAS, gradient artifacts, MNF, BCG artifacts
Rechte :Dieser Text ist urheberrechtlich geschützt
Größe :XIV, 107 S.
 
Erstellt am :27.11.2009 - 12:18:16
Letzte Änderung :22.04.2010 - 08:30:22
MyCoRe ID :HALCoRe_document_00007911
Statische URL :http://edoc.bibliothek.uni-halle.de/servlets/DocumentServlet?id=7911