Dokument: Eine graphentheoretische Untersuchung zur funktionellen Konnektivität cerebraler Netzwerke in der fMRT: ,Neural Traffic’

Titel:	Eine graphentheoretische Untersuchung zur funktionellen Konnektivität cerebraler Netzwerke in der fMRT: ,Neural Traffic’
Weiterer Titel:	A Graph Theory Based Approach for the Determination of Functional Connectivity in Cerebral Networks: ,Neural Traffic'
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=14088
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20100216-160345-4
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Baudrexel, Simon [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 8,63 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 11.02.2010 / geändert 11.02.2010
Stichwörter:	funktionelle Konnektivität, fMRI, funktionelle Magnetresonanztomographie, cerebrale Netzwerke, Graphentheorie, BOLD, functional connectivity, graph theory
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibung:	Moderne Verfahren der funktionellen Kernspintomographie (fMRT), sog. funktionelle Konnektivitätsanalysen, erlauben eine Beschreibung der Kopplungsstärke von an gedanklichen Prozessen beteiligten Hirnarealen. Ein inhärentes Problem vieler dieser Methoden ist die Notwendigkeit, Netzwerkknotenpunkte a priori zu definieren, um eingebettete funktionelle Netzwerke post hoc extrahieren zu können. Zur Überwindung dieser Problematik wird in der vorliegenden Arbeit ein auf graphentheoretischen Überlegungen basierendes Summenkonnektivitätsmaß, Neural Traffic (NT) genannt, definiert, welches erlaubt, rein datengetrieben, d.h. ohne Kenntnis der zeitlichen Abfolge des Stimulus und der neuronal vermittelten BOLD-Antwort sowie ohne explizite Verwendung anatomischer a priori Informationen, Netzwerkknoten direkt zu bestimmen. Berechnungsgrundlage der funktionellen Kopplung neuronaler Aktivität zweier Voxel ist dabei der Pearson’sche Korrelationskoeffizient der entsprechenden fMRT-Zeitreihen. Korrelationskoeffizienten oberhalb eines frei zu wählenden Thresholdparameters r werden als netzwerkrelevant angesehen, der NT-Wert eines beliebigen Voxels ergibt sich aus der Anzahl aller relevanten Verbindungen dieses Voxels. Die Berechnung von NT-Parameterbildern erfolgt am Beispiel eines passiven Hör- und Leseparadigmas, jeweils für die Schwellenwerte r = 0,35 und r = 0,65. Es kann gezeigt werden, dass mit dem NT-Verfahren sowohl die auditorischen und visuellen Netzwerke der Wortverarbeitung als auch wichtige Schnittstellen bekannter Resting-State Netzwerke erfasst werden. Methodische Vergleichsuntersuchungen mit anderen Auswerteverfahren der fMRT ergeben, dass NT-Parametermaps für r = 0,35 sehr gut mit der ersten Komponente einer Prinicpal-Component-Analyse (PCA) korrelieren, wobei visueller und auditorischer Kortex mit dem NT-Verfahren besser darzustellen sind. NT-Parameterbilder zum Threshold r = 0,65 korrelieren nur schwach mit der PCA-Analyse. Hingegen ergibt sich im Vergleich zwischen einer konventionellen SPM-Analyse nach dem General Linear Model und dem NT-Verfahren, eine positive Korrelation nur bei r = 0,65 - beschränkt auf den auditorischen und visuellen Kortex. Eine weiter angestellte Untersuchung zur Häufigkeitsverteilung von NT-Konnektivitätswerten zeigt, dass die Verteilung gut durch ein Hyperbelgesetz der Form f(x) = a*x-b approximierbar ist, mit einem Exponenten b etwas größer als 1. Verteilungsgesetze von Netzwerkknoten dieser Art sind charakteristisch für viele in der Natur vorkommende funktionelle Systeme, sie werden als ,Small-World’ Netzwerke bezeichnet. Das hier gefundene voxelbasierte Resultat untermauert die Hypothese, dass kortikale Netzwerke auch auf Grundlage niederfrequenter BOLD-Fluktuationen – also im hier untersuchten Frequenzbereich zwischen 0,01 und 0,1 Hz - einer Small-World Topologie genügen. Insgesamt geht das NT-Verfahren als modellunabhängige Methode über eine ,einfache’ Korrelation der Stimulusfunktion mit den BOLD-Aktivitätszeitreihen hinaus und ermöglicht eine quantitative Beschreibung biologischer Netzwerke unter Berücksichtigung aller Frequenzbänder. Theoretisch erfassbar ist damit auch eine rein stimulusgetriebene neuronale Antwort, deren temporale Charakteristik sich im Zuge der kortikalen Verarbeitung verändert hat und die daher in konventionellen (stimulus-gelockten) SPM-Analysen nicht zur Darstellung kommt.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	15.02.2010
Dateien geändert am:	11.02.2010
Promotionsantrag am:	06.04.2009
Datum der Promotion:	14.12.2009