Dokument: Entwicklung eines Permutationsverfahrenzur statistischen Absicherung lokalisierterKonditionenunterschiede individuellermagnetenzephalographischer Daten

Titel:Entwicklung eines Permutationsverfahrenzur statistischen Absicherung lokalisierterKonditionenunterschiede individuellermagnetenzephalographischer Daten
Weiterer Titel:A Permutation Approach to Assess Significance of Differences between Conditions in Individual Magnetoencephalographic Data
URL für Lesezeichen:https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=18004
URN (NBN):urn:nbn:de:hbz:061-20110419-091740-9
Kollektion:Dissertationen
Sprache:Deutsch
Dokumententyp:Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:Text
Autor: Krause, Holger [Autor]
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Dateien vom 18.04.2011 / geändert 18.04.2011
Beitragende:Prof. Dr. Schnitzler, Alfons [Betreuer/Doktorvater]
Prof. Dr. Rose, Christine R. [Gutachter]
Prof. Dr. Groß, Joachim [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik » 570 Biowissenschaften; Biologie
Beschreibungen:Die Magnetenzephalographie (MEG) ist ein bildgebendes Verfahren der modernen Hirnforschung. Sie bietet sich zur nicht-invasiven Untersuchung neuronaler Aktivität an. Da sie eine hohe zeitliche mit einer guten räumlichen Auflösung kombiniert, ist es möglich von den Signalen der MEG-Sensoren auf die Verteilung der Quellen oszillatorischer neuromagnetischer Aktivität im Gehirn zu schließen. Das Lokalisierungsverfahren Dynamic Imaging of Coherent Sources (DICS) ist speziell auf entsprechende Analysen in der Frequenzdomäne ausgelegt.
Die funktionelle Relevanz eines aufgabenspezifischen Zusammenwirkens anatomischer Hirnstrukturen in funktionellen Netzwerken wird üblicherweise durch experimentelle Konditionenvergleiche innerhalb eines Probandenkollektivs untersucht. Solch ein Vergleich setzt voraus, dass auf individueller Ebene die jeweils zu berücksichtigenden Hirnareale bestimmt werden. Bei der Anwendung von DICS erfolgt dies bislang üblicherweise ohne eine statistische Absicherung, da hierzu keine Methode verfügbar ist. Ziel dieser Arbeit ist es, ein entsprechendes statistisches Verfahren zu entwickeln.
Parametrische Testverfahren sind für die Analyse magnetenzephalographischer Daten nicht geeignet, da ihre Voraussetzungen von den Daten regelmäßig nicht erfüllt werden.
Diese Arbeit untersucht daher, ob die statistische Absicherung von individuellen Quellen, die in der Frequenzdomäne Konditionenunterschiede aufweisen, durch die Anpassung eines als Relabeling bekannten nicht-parametrischen Tests erfolgen kann.
Die Grundidee des Relabeling wird im Abschnitt 1.4 dargelegt und besteht darin, eine auf den beobachteten Daten basierende empirische Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erstellen. Solch eine Verteilung ergibt sich durch vielfach wiederholtes zufälliges Vertauschen der Werte zwischen den Konditionen und anschließender Berechnung des Unterschieds zwischen den jeweils neu zusammengesetzten Stichproben. Anhand dieser Verteilung wird die Auftretenswahrscheinlichkeit des tatsächlichen Konditionenunterschieds abgeschätzt und somit seine Signifikanz beurteilt.
Zwar werden die formalen Voraussetzungen des Relabeling von magnetenzephalographischen Daten ohne weiteres erfüllt. Es sind aber Anpassungen des Verfahrens an die Erfordernisse eines Konditionenvergleichs lokalisierter oszillatorischer neuromagnetischer Aktivität nötig, die in dieser Arbeit vorgenommen werden. Dazu gehört zunächst die Anwendbarkeit des statistischen Tests auf eine Vielzahl von Sensoren bzw. Bildpunkten im Gehirn. Solche multiplen Vergleiche führen erwartungsgemäß zu falsch-positiven Ergebnissen, und machen eine Kontrolle des Fehlers erster Art erforderlich. Wie in Abschnitt 2.4.2 dargelegt, wird diese Kontrolle durch eine Erweiterung des Verfahrens um eine Maximum-Statistik erreicht. Zweitens weisen die Daten verschiedener MEG-
Sensoren unterschiedliche Verteilungen auf. Daher ist eine räumlich einheitliche Sensitivität des Tests nicht ohne weiteres gegeben. Durch die Anwendung eines speziellen Normierungsverfahren (p-Normierung) kann, wie in Abschnitt 3.4.2 gezeigt wird, auch diesem Problem begegnet werden.
Um das Permutationsverfahren überhaupt anwenden zu können sind auch grundlegende Anpassungen der Implementierung der verwendeten Methoden zur Frequenzanalyse und Lokalisation erforderlich, die in den Abschnitten 2.1.2 und 2.1.8 beschrieben werden.
Einen nicht zu unterschätzenden Aspekt stellen dabei, insbesonders bei Verwendung der p-Normierung, die Anforderungen des Verfahrens an die Rechenkapazität dar.
Die zuvor genannten Erweiterungen des Relabeling-Ansatzes werden in Kapitel 3 schrittweise ausgeführt. Zur Validierung des Ansatzes wird anhand simulierter Daten zunächst die einfache Anwendung auf die Daten eines Sensors gezeigt. Für den anschließenden Vergleich unter Berücksichtigung aller Sensoren erfolgt die Erweiterung um die Maximum-Statistik. Daran schließt sich ein Vergleich lokalisierter Aktivität an.
Bekanntermaßen weisen verschiedene Gebiete des Kortex spontane oszillatorische Aktivität auf. Solche Spontanaktivität tritt z. B. bei wachen Menschen mit geschlossenen Augen als α-Aktivität im Frequenzbereich von ungefähr zehn Hertz in okzipitalen Arealen auf. Als α-Blockade ist der Effekt bekannt, dass sich die α-Aktivität nach dem Öffnen der Augen reduziert. Dieser Effekt wird in Kapitel 4 für eine beispielhafte Anwendung des Verfahrens genutzt: bei acht Probanden, die eine unterschiedlich stark ausgeprägte α-Blockade aufweisen, wird die neuromagnetische Aktivität bei geschlossenen und geöffneten Augen verglichen. Dabei werden sowohl die individuellen Frequenzbereiche der gefundenen Unterschiede als auch die individuellen Lokalisierungen statistisch abgesichert, so dass erstmalig Aussagen über die Signifikanz des Effekts der α-Blockade bei Einzelprobanden getroffen werden können.
Eine Anwendung des angepassten Relabeling-Verfahren auf magnetenzephalographische Daten zur statistischen Absicherung individueller Konditionenunterschiede in der Leistung hinsichtlich Frequenz und Ort ist somit auch im Rahmen anderer experimenteller Fragestellungen möglich. Dabei ist insbesonders auch an individuelle Untersuchungen im klinischen Bereich zu denken.

Magnetoencephalography (MEG) is a modern non-invasive neuroimaging method, and is well suited for the exploration of neural activity. As it offers a high temporal as well as a good spatial resolution, it is possible to infer the source distribution of neuromagnetic activity inside the brain from the signals of MEG sensors. The analysis procedure Dynamic Imaging of Coherent Sources (DICS) is especially designed for analyses done in the frequency domain.
Usually the functional relevance of task specific interactions between anatomical structures building a functional network can be shown by comparison of experimental conditions in a group of subjects. To make such a comparison the areas to be considered have to be selected in each individual. When applying DICS, these selections are done without statistical support, as the required methods are still missing for certain problems. It is the aim of this thesis to provide an appropriate statistical procedure for the identification of areas exhibiting significant condition-dependent differences.
Parametric tests cannot be applied to magnetoencephalographic data, as their prerequisites are usually not met by the data. Therefore this work investigates, wether the statistical assessment of individual sources showing differences between conditions in the frequency domain can be accomplished by the adaption of a non-parametric test known as relabeling.
The basic idea of relabeling will be presented in section 1.4. It is to deduce an empirical probability distribution from the observed data. This is done by repeatedly and randomly exchanging the data between conditions and calculating the difference between the newly composed conditions for every permutation. By means of this permutation distribution one can conclude the probability of the difference between the actual conditions and its significance.
Prerequisites of this kind of permutation tests are usually fullfilled by magnetoencephalographic data. But the procedure still needs to be adapted to the requirements of a condition comparison of localised oscillatory neuromagnetic activity, which are provided by this thesis. The first adaption is concerned with the usually large number of sensors and volume elements in the brain which are to be considered for statistical testing. Such multiple comparisons are to be expected to give false positive results.
Therefore a mechanism to control the familywise error rate is required. As shown in section 2.4.2 this control can be achieved by extending the procedure with a maximum statistic. Secondly, data of different MEG sensors show different distributions. Therefore a spatial uniform sensitivity of the test cannot be assumed. This problem is addressed by the introduction of a specialised normalization procedure (p-normalization), as shown in section 3.4.2.
To be able to apply the permutation approach at all, certain adaptions of the implementations of the fundamental methods used for frequency analysis and localisation are required as well. They are described in sections 2.1.2 and 2.1.8. An aspect which should not be underestimated are the high computational demands of this approach, especially when using the p-normalisation.
The extensions of the permutation approach mentioned above are explicated step by step in chapter 3. For validation of the approach, first of all, using simulated data the appliance to a single sensor is shown. Subsequently, the approach is extended by the maximum statistic in order to take all sensors into account. The next step is a comparison of localised activity.
It is well known that certain cortical areas show spontaneus oscillatory activity. For example, in an awake human with closed eyes occipital areas of the brain show so-called α-activity around ten hertz. The effect that this activity is suppressed by opening of the eyes is known as α-blockade. This effect is used in chapter 4 for an exemplary application of the method: the neuromagnetic activity of several subjects with open and closed eyes is compared. As the individual frequency ranges of the found differences as well as the individual localisations are statistical assessed, it is possible to draw conclusions concerning the significance of the α-blockade for single subjects for the first time.
An employment of this adapted relabeling procedure to assess the statistical significance of individual differences between conditions with regard to power and site is therefore possible in the context of various research questions. Particularly, clinical explorations of single patients become feasible.
Fachbereich / Einrichtung:Medizinische Fakultät » Institute » Institut für Medizinische Psychologie
Dokument erstellt am:19.04.2011
Dateien geändert am:19.04.2011
Promotionsantrag am:23.02.2010
Datum der Promotion:06.05.2010
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