WO2004021244A2 - Method, system, computer program with program code means, and computer program product for analyzing neuronal activities in neuronal areas - Google Patents

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WO2004021244A2
WO2004021244A2 PCT/DE2003/002643 DE0302643W WO2004021244A2 WO 2004021244 A2 WO2004021244 A2 WO 2004021244A2 DE 0302643 W DE0302643 W DE 0302643W WO 2004021244 A2 WO2004021244 A2 WO 2004021244A2
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neural
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders

Definitions

  • the invention relates to an analysis of neuronal activities in neuronal areas, for example of nerve structures in the brain areas of a patient.
  • the previously known magnetic resonance imaging (also magnetic resonance imaging, abbreviated: MR) is an imaging method that generates sectional images of the human body without the use of stressful X-rays.
  • the MR makes use of the behavior of the body tissue in a strong magnetic field. Pathological changes in the body tissue, for example in the brain or spinal cord, can be identified.
  • BOLD signal Blood Oxygenation Level Dependent
  • the result of the fMRI measurements shows the course of the activity of the individual areas over a certain period of time, for example during cognitive processes as a result of certain perceptual processes or motor tasks.
  • Previously known methods such as the analysis method known from [6] are limited to the detection of functional relationships between different brain areas in certain, predetermined tasks, such as perceived processes or motor tasks (functional connectivity). These functional relationships are referred to as functional connectivity.
  • functional connectivity In contrast to functional connectivity, the determination of a true physical connectivity, ie the determination of actually existing connection structures (of brain areas) independently of certain, predetermined tasks, is not possible with these known methods.
  • the aim of this known analysis method is to identify the functional relationships between different brain areas in certain perceptual processes or motor tasks described above.
  • This known analysis method is based on a predefined model of a brain, i.e. a predefined brain architecture.
  • This brain architecture which is predefined from prior knowledge, defines general functional and / or spatial dependencies between certain brain areas
  • the coupling matrix S has a (column / row) shape or structure which is defined in accordance with the predefined brain architecture and is accordingly specific
  • Coupling strengths Si a probability of the measured data occurring, i.e. the fMRI measurement or the BOLD signals can be maximized.
  • the fMRI measurement comprises a large number of such data points for possibly different perception processes and / or motor tasks for which the corresponding BOLD signals were measured.
  • the individual data points sl, s2, ..., sT are not evaluated directly, but rather statistical parameters which result from these.
  • a statistical distribution of the data points sl, s2, ..., sT it is assumed that it is completely described by a multivariant normal distribution, ie a statistical distribution of the first order, with an average value ⁇ and a covariance ⁇ :
  • the unknown quantities, the mean ⁇ and the covariance ⁇ depend exclusively on a (brain) model that describes the measurement data.
  • ⁇ Ss + ⁇ (3)
  • ⁇ describes the external influence on the individual BOLD signals, such as sensory input from sensory cells on the examined areas of the brain.
  • the influencing variables ⁇ i and ⁇ j on various examined areas i and j can certainly be correlated.
  • the model parameters to be set are therefore the
  • the known analysis method or the known analysis methods have the disadvantage that the measured fMRI signals can only be explained inadequately accurately or that the model can only be inadequately adapted to the measured fMRI signals and thus the mode of operation or the interaction of neuronal areas can only be insufficiently reproduced. This deficiency may lead to incorrect conclusions regarding the connectivity functionality.
  • a software tool for an fMRI analysis method is known from [4].
  • a device for carrying out the fMRI technique is known from [5].
  • the invention is therefore based on the object of specifying an improved analysis method for analyzing neuronal activities.
  • the improved analytical method is intended to explain measured fMRI signals better and thus to better describe the functioning and interaction of neuronal areas than in the known analytical method described above.
  • the signals are determined, one signal each describing the neural activity in one of the neuronal areas,
  • the signals are based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
  • Probabilities are determined for the occurrence of the signals, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution
  • the coupling sizes are determined by optimizing the probabilities and
  • the statistical distribution on which the signals are based when determining the probabilities is such a higher order than only first order.
  • Signals describing activities have functional units in contact with one another, which are set up in such a way that the signals can be determined, one signal each describing the neuronal activity in one of the neuronal areas,
  • the signals can be based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
  • Probabilities for the occurrence of the signals can be determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution
  • the coupling sizes can be determined by optimizing the probabilities and
  • the neural activities can be analyzed using the coupling sizes.
  • the invention is based on the knowledge that a weak point in the previously known (previously described) analysis method for analyzing neuronal activities is the use of a multivariate normal distribution, that is to say a first order, to describe the statistical distribution of the measurement data .
  • the invention is based on the assumption that the statistical distribution of the measurement data can be described much better using a higher-order statistical distribution, such as an Edgeworth development [2] or a sum of normal distributions.
  • the computer program according to the invention with program code means is set up to carry out all steps according to the analysis method according to the invention when the program is executed on a computer.
  • the computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier is set up to carry out all steps according to the analysis method according to the invention when the program is executed on a computer.
  • Carrier-stored program code means set up to carry out all steps according to the inventive analysis method when the program is executed on a computer, are particularly suitable for carrying out the analysis method according to the invention or one of its further developments explained below.
  • the invention or any further development described below can also be implemented by a computer program product which has a storage medium on which the computer program with program code means which carries out the invention or further development is stored.
  • the statistical distribution of higher order can be used using an Edgeworth development [2] or a sum of normal distributions, which of the statistical
  • Distribution of the signals is used as a basis.
  • the optimization can also be carried out using a method of maximum likelihood estimation [1].
  • the signals in the invention for example BOLD signals, can be determined by measuring signals or by transmitting and / or reading in already existing signals.
  • the invention and further development described are particularly suitable for use with an fMRI technique, which is considerably improved and more efficient as a result.
  • the neuronal areas are brain areas with corresponding nerve structures of the patients to be examined and diagnosed.
  • BOLD signals are measured in different brain areas of a patient for defined perception or motor tasks performed by the patient, which BOLD signals describe or represent the neuronal activities in the respective brain areas. These are evaluated or analyzed, the signal coupling quantities being determined.
  • the signal coupling quantities, functional as well as physical dependencies between brain areas can be recognized and determined. These can be used further for a diagnosis of a functional disorder in a patient's brain area, for example by
  • FIG. 1 sketch with method steps in an analysis of BOLD signals according to an embodiment.
  • Exemplary embodiment functional magnetic resonance imaging (fMRI)
  • FIG. 1 shows a device 100 for performing a functional magnetic resonance imaging
  • Magnetic resonance imaging short: fMRI
  • a functional magnetic resonance scanner or magnetic resonance imaging scanner 100 Magnetic resonance imaging (short: fMRI), a functional magnetic resonance scanner or magnetic resonance imaging scanner 100.
  • the magnetic resonance tomograph 100 has a closed tube 110, which is embedded in a magnet 120 such that it generates a strong magnetic field in the tube 110.
  • the magnetic resonance tomograph 100 has a patient table 130 which can be moved into the tube 110 and on which a patient is supported during an examination.
  • the magnetic resonance tomograph 100 has a control device 131 which controls and controls the patient table 130 during the examination, for example a controlled retraction of the
  • the magnetic resonance tomograph 100 has a further component
  • Measuring device 140 for measuring BOLD signals (Blood
  • Evaluation device 141 for evaluating the measured BOLD signals in this case a high-performance computer, and one
  • the components of the magnetic resonance tomograph 100 are functionally connected to one another, for example via signal or data lines 150, via which data and signals can be transmitted.
  • Magnetic resonance tomograph 100 can use the fMRI technique to measure, analyze and analyze the neuronal activity in areas of a patient's brain, and a diagnosis can be derived therefrom.
  • the measuring device 140 measures the BOLD signal (Blood Oxygenation Level Dependent) in individual, selected areas of the patient's brain, which is related to the neuronal activity in the respective area. '
  • BOLD signal Bit Oxygenation Level Dependent
  • fMRI measurements shows the course of the activity of the individual areas over a certain period of time, for example during cognitive processes as a result of certain perceptual processes or motor tasks which are to be carried out by the patient during an examination. Functional disorders in the patient's brain are therefore implicit in the measured fMRI signals.
  • the fMRI measurements i.e. the BOLD signals measured in individual areas of the brain are analyzed.
  • This new analysis method represents an improved further development of the known analysis method described above (relationships (1) to (4)).
  • brain activity is determined in the form of corresponding activation patterns in the areas examined in the brain and / or relationships between modes of action of activation patterns in the areas examined, and direct conclusions can be drawn about functional disorders in the brain and their causes.
  • the new analysis method provided by the evaluation device 140 is based on a model of the brain, the neuron structures in the brain and their behavior, in particular their interaction, on the basis of which the measured BOLD signal is analyzed and evaluated.
  • results or the conclusions of an examination are shown on the display device 143 and can be processed further by means of the operating and interaction device 142 in connection with the evaluation device 141 become. They also serve as the basis for a medical
  • the fMRI measurements i.e. the BOLD signals in the examined brain areas of a patient, analyzed (210 to 250) and / or compared with reference fMRI measurements. This enables immediate conclusions to be drawn about functional disorders in the brain examined and their causes.
  • the new analysis method 200 which generates statistical parameters, such as statistical correlations between fMRI measurements in different areas of the brain, is based on the known mathematical model of the brain from (3).
  • the coupling strengths Si are determined in such a way that statistical parameters derived from the fMRI Measurements are determined, can best be explained
  • the fMRI measurement comprises a large number of such data points sl, s2, ..., sT, the indices 1, 2 to T each characterizing T different perception processes and / or motor tasks for which the corresponding BOLD signals were measured.
  • the weighted sum of normal distributions is assumed in the new analysis method 200 for the statistical distribution (230).
  • ⁇ ⁇ (C l , ...., C L , ⁇ l , ..., ⁇ L , ⁇ l , ..., ⁇ L )
  • the optimal model parameters are determined using the maximum likelihood estimation [1] by optimizing or maximizing the probabilities (5) (240).
  • the parameters to be taken into account for the optimization process are the parameters of the selected higher-order statistical distribution, in this case the weighted sum of the normal distributions, the model parameters sought and the statistical variables, in this case the mean ⁇ and the covariance ⁇ from (6) which established the relationships between the model parameters and the statistical distribution (5).

Abstract

The invention relates to an analysis of neuronal activities in neuronal areas. Signals are determined, each of said signals describing the neuronal activity in one of the neuronal areas. Said signals are based on a linear statistical correlation which is described by using coupling parameters describing the linear statistical correlation between the signals. Probabilities of whether or not signals occur are determined, a higher-order statistical distribution being used as a basis for the signals. The coupling parameters are determined and analyzed by optimizing the probabilities.

Description

Beschreibungdescription
Verfahren und Anordnung sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen ArealenMethod and arrangement as well as computer program with program code means and computer program product for the analysis of neural activities in neuronal areas
Die Erfindung betrifft eine Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen, beispielsweise von Nervenstrukturen in Gehirnarealen eines Patienten.The invention relates to an analysis of neuronal activities in neuronal areas, for example of nerve structures in the brain areas of a patient.
Kenntnisse über eine Funktionsweise eines neuronalen Areals sowie über ein Zusammenwirken von neuronalen Arealen sind grundlegend für eine funktioneile Kernspintomographie bzw. fMRI-Technologie [3], welche eine Weiterentwicklung der bekannten Magnetresonanztomographie ist.Knowledge of the functioning of a neural area and the interaction of neuronal areas are fundamental for functional magnetic resonance imaging or fMRI technology [3], which is a further development of the known magnetic resonance imaging.
Die bisher bekannte Magnetresonanztomographie (auch Kernspintomographie, kurz: MR) ist ein bildgebendes Verfahren, welches Schnittbilder vom menschlichen Körper ohne Einsatz belastender Röntgenstrahlen erzeugt.The previously known magnetic resonance imaging (also magnetic resonance imaging, abbreviated: MR) is an imaging method that generates sectional images of the human body without the use of stressful X-rays.
Statt dessen macht sich die MR das Verhalten des Körpergewebes in einem starken Magnetfeld zu nutze. Krankhafte Veränderungen des Körpergewebes, beispielsweise im Gehirn oder Rückenmark, können damit erkannt werden.Instead, the MR makes use of the behavior of the body tissue in a strong magnetic field. Pathological changes in the body tissue, for example in the brain or spinal cord, can be identified.
Funktionelle Störungen im Körpergewebe, insbesondere im Gehirn eines Patienten, können allerdings mit der herkömmlichen Magnetresonanztomographie nicht erkannt werden.Functional disorders in body tissue, particularly in the brain of a patient, cannot be detected using conventional magnetic resonance imaging.
Dieses leistet die funktioneile Kernspintomographie bzw. fMRI-Technologie . Mittels der fMRI-Technik kann indirekt die neuronaleThis is done by functional magnetic resonance imaging or fMRI technology. Using the fMRI technique, the neuronal
Aktivität in Arealen des Gehirns eines Patienten gemessen werden. Gemessen wird dabei das sogenannte BOLD-Signal (Blood Oxygenation Level Dependent) in einzelnen Arealen des Gehirns, welches im Zusammenhang mit der neuronalen Aktivität in den jeweiligen Arealen steht.Activity can be measured in areas of a patient's brain. The so-called BOLD signal (Blood Oxygenation Level Dependent) is measured in individual areas of the brain, which is related to the neuronal activity in the respective areas.
Zwischen den neuronalen Aktivitäten in den Arealen bestehen Abhängigkeiten, welche sich unter anderem aus Strukturen im Gehirn, d.h. aus neuronalen Verknüpfungen von Nervenzellen bzw. Nervenstrukturen, ergeben.There are interdependencies between the neuronal activities in the areas, which include structures in the brain, i.e. result from neural connections of nerve cells or nerve structures.
Das Ergebnis der fMRI-Messungen zeigt den Verlauf der Aktivität der einzelnen Areale über einen gewissen Zeitraum, beispielsweise während kognitiver Abläufe als Resultat bestimmter Wahrnehmungsprozesse oder motorischer Aufgaben.The result of the fMRI measurements shows the course of the activity of the individual areas over a certain period of time, for example during cognitive processes as a result of certain perceptual processes or motor tasks.
Funktionelle Störungen, in diesem Fall im Gehirn, sind somit implizit in den gemessenen fMRI-Signalen enthalten.Functional disorders, in this case in the brain, are therefore implicit in the measured fMRI signals.
Wünschenswert sind somit effiziente Verfahren zur Analyse und Auswertung solcher fMRI-Messungen, um Aussagen über gegebenenfalls vorliegende funktionelle Störungen in bestimmten Arealen machen zu können.Efficient methods for the analysis and evaluation of such fMRI measurements are therefore desirable in order to be able to make statements about any functional disturbances that are present in certain areas.
Bisher bekannte Verfahren, wie beispielsweise das aus [6] bekannte Analyseverfahren, beschränken sich auf eine Erkennung von funktioneilen Zusammenhängen zwischen verschiedenen Gehirnarealen bei bestimmten, vorgegebenen Aufgaben, wie genannte Wahrnehmungsprozesse oder motorische Aufgaben (funktionale Konnektivität) . Diese funktionellen Zusammenhänge werden als auch funktionale Konnektivität bezeichnet . Im Gegensatz zur funktionalen Konnektivität ist aber die Ermittlung einer wahren physikalischen Konnektivität, d.h. die Ermittlung tatsächlich vorliegender VerknüpfungsStrukturen (von Gehirnarealen) unabhängig von bestimmten, vorgegebenen Aufgaben, mit diesen bekannten Verfahren nicht möglich.Previously known methods, such as the analysis method known from [6], are limited to the detection of functional relationships between different brain areas in certain, predetermined tasks, such as perceived processes or motor tasks (functional connectivity). These functional relationships are referred to as functional connectivity. In contrast to functional connectivity, the determination of a true physical connectivity, ie the determination of actually existing connection structures (of brain areas) independently of certain, predetermined tasks, is not possible with these known methods.
Ein weiteres bekanntes Analyseverfahren zur Erkennung der funktionalen Konnektivität wird im Folgenden beschrieben und im Folgenden als „altes und/oder bekanntes Analyseverfahren" bezeichnet .Another known analysis method for recognizing the functional connectivity is described below and referred to below as “old and / or known analysis method”.
Ziel dieses bekannten Analyseverfahrens ist oben beschriebene Erkennung funktioneller Zusammenhänge zwischen verschiedenen Gehirnarealen bei bestimmten Wahrnehmungsprozesse oder motorische Aufgaben.The aim of this known analysis method is to identify the functional relationships between different brain areas in certain perceptual processes or motor tasks described above.
Diesem bekannten Analyseverfahren liegt ein vordefiniertes Modell eines Gehirns, d.h. eine vordefinierte Gehirnarchitektur, zugrunde.This known analysis method is based on a predefined model of a brain, i.e. a predefined brain architecture.
Diese aus einem Vorwissen, a priori vorgegebene Gehirnarchitektur definiert allgemeine funktioneile und/oder räumliche Abhängigkeiten zwischen bestimmten Gehirnarealen inThis brain architecture, which is predefined from prior knowledge, defines general functional and / or spatial dependencies between certain brain areas
Form einer sogenannten Kopplungsmatrix S .Form of a so-called coupling matrix S.
Die Kopplungsmatrix S weist eine entsprechend der vorgegebenen Gehirnarchitektur festgelegte (Spalten/Zeilen- ) Form bzw. Struktur auf und ist dementsprechend an bestimmtenThe coupling matrix S has a (column / row) shape or structure which is defined in accordance with the predefined brain architecture and is accordingly specific
(Matrix-) Stellen mit sogenannten Kopplungsstärken S besetzt. Diese Kopplungsstärken S beschreiben funktioneile(Matrix) positions occupied with so-called coupling strengths S. These coupling strengths S describe functional ones
Abhängigkeiten jeweils zwischen zwei Gehirnarealen bzw. den dort gemessenen und die dortigen neuronalen Aktivitäten repräsentierenden BOLD-Signalen.Dependencies between two brain areas or the BOLD signals measured there and representing the neural activities there.
Bei diesem bekannten Analyseverfahren werden nun dieIn this known analysis method, the
(veränderbaren) Kopplungsstärken Si so bestimmt, dass statistische Kenngrößen, welche durch dieses Analyseverfahren aus den fMRI-Messungen ermittelt werden, am besten erklärt werden können. Anders ausgedrückt soll durch die gesuchten(Changeable) coupling strengths Si are determined in such a way that statistical parameters which are determined by this analysis method from the fMRI measurements can best be explained. In other words, the one sought
Kopplungsstärken Si eine Wahrscheinlichkeit für ein Auftreten der gemessenen Daten, d.h. der fMRI-Messung bzw. der BOLD- Signale, maximiert werden.Coupling strengths Si a probability of the measured data occurring, i.e. the fMRI measurement or the BOLD signals can be maximized.
Bei diesem Analyseverfahren stellt ein Datenpunkt s=st eineIn this analysis method, a data point s = st represents one
Gesamtheit aller BOLD-Signale sl, ..., sN der einzelnen n Areale zu einem Zeitpunkt t oder über ein Zeitintervall t gemittelt dar (t=[l;T]).The totality of all BOLD signals sl, ..., sN of the individual n areas at a point in time t or averaged over a time interval t (t = [1; T]).
Die fMRI-Messung umfasst eine Vielzahl solcher Datenpunkte für gegebenenfalls unterschiedliche Wahrnehmungsprozesse und/oder motorische Aufgaben, für welche die entsprechenden BOLD-Signale gemessen wurden, charakterisieren.The fMRI measurement comprises a large number of such data points for possibly different perception processes and / or motor tasks for which the corresponding BOLD signals were measured.
Bei dem bekannten Analyseverfahren werden nun nicht die einzelnen Datenpunkte sl, s2 , ..., sT direkt, sondern statistische Kenngrößen, welche sich aus diesen ergeben, ausgewertet . Für eine statistische Verteilung der Datenpunkte sl, s2 , ..., sT wird angenommen, dass sie durch eine multivariante Normalverteilung, d.h. einer statistischen Verteilung erster Ordnung, mit einem Mittelwert μ und einer Kovarianz ∑ vollständig beschrieben ist:In the known analysis method, the individual data points sl, s2, ..., sT are not evaluated directly, but rather statistical parameters which result from these. For a statistical distribution of the data points sl, s2, ..., sT it is assumed that it is completely described by a multivariant normal distribution, ie a statistical distribution of the first order, with an average value μ and a covariance ∑:
Figure imgf000007_0001
Figure imgf000007_0001
Für genügend lange Messreihen kann das Auftreten der einzelnen Datenpunkte si von sl, s2 , ..., sT als statistisch unabhängig betrachtet werden.For sufficiently long series of measurements, the occurrence of the individual data points si from sl, s2, ..., sT can be regarded as statistically independent.
Die Wahrscheinlichkeit P=P(sl, . ι sτ|μ#∑) für ein Auftreten aller gemessenen Datenpunkte sl, .. , sT kann demnach geschrieben werden als:The probability P = P (sl,. Ι sτ | μ # ∑) for the occurrence of all measured data points sl, .., sT can therefore be written as:
Figure imgf000007_0002
Figure imgf000007_0002
Dabei hängen die unbekannten Größen, der Mittelwert μ und die Kovarianz ∑, ausschließlich von einem (Gehirn- ) Modell ab, welches die Messdaten beschreibt.The unknown quantities, the mean μ and the covariance ∑ depend exclusively on a (brain) model that describes the measurement data.
Das Modell nimmt einen linearen statistischen Zusammenhang zwischen den einzelnen BOLD-Signalen an:The model assumes a linear statistical relationship between the individual BOLD signals:
NN
= Σ SjjSj +£,- für = 1 N= Σ SjjSj + £, - for = 1 N
bzw. s = Ss + ε (3) wobei ε den äußeren Einfluss auf die individuellen BOLD- Signale beschreibt, wie ein sensorischer Input von Sinneszellen auf die untersuchten Areale des Gehirns.or s = Ss + ε (3) where ε describes the external influence on the individual BOLD signals, such as sensory input from sensory cells on the examined areas of the brain.
Die Einflussgrößen εi und εj auf verschiedene untersuchte Areale i und j können dabei durchaus korreliert sein.The influencing variables εi and εj on various examined areas i and j can certainly be correlated.
Die festzulegenden Modellparameter sind demnach dieThe model parameters to be set are therefore the
Kopplungsstärken Si der zugrundeliegenden Kopplungsmatrix S, der Mittelwert με des externen Einflusses ε und die Kovarianz ∑ε von ε .Coupling strengths Si of the underlying coupling matrix S, the mean value με of the external influence ε and the covariance ∑ε of ε.
Von diesen hängen der Mittelwert μ und die Kovarianz ∑ ab: μ = μ{S,με )The mean μ and the covariance ∑ depend on these: μ = μ {S, μ ε )
Σ = ∑(S,Σ£ ) (4)Σ = ∑ (S, Σ £ ) (4)
Bei dem bekannten Analyseverfahren werden nun die Modellparameter so bestimmt, dass die in (2) gegebene Wahrscheinlichkeit P=P(sl, ..., sτ|μ,∑) für das Auftreten der Messdaten maximal wird.In the known analysis method, the model parameters are now determined in such a way that the probability given in (2) P = P (sl, ..., sτ | μ, ∑) for the occurrence of the measurement data becomes maximum.
Dazu wird ein Methode (Optimierung) einer bekannten Maximum Likelyhood Estimation [1] angewendet.For this purpose, a method (optimization) of a known maximum likelihood estimation [1] is applied.
Unter Verwendung der Zusammenhänge (4) in (2) ergibt sich ein von den Kopplungsstärken Si , dem Mittelwert με und derUsing the relationships (4) in (2) results in one of the coupling strengths Si, the mean value με and the
Kovarianz ∑ε abhängiger Ausdruck, welcher durch die Optimierung maximiert wird. Die Optimierung führt dann zu den gesuchten KopplungsstärkenCovariance ∑ε dependent expression, which is maximized by the optimization. The optimization then leads to the desired coupling strengths
Si zwischen den BOLD-Signalen.Si between the BOLD signals.
Diese wiederum ermöglichen dann die Erkennung funktioneller Zusammenhänge zwischen verschiedenen Gehirnarealen bei bestimmten Wahrnehmungsprozesse oder motorische Aufgaben (funktionale Konnektivität) .These in turn then enable functional relationships between different brain areas to be identified in certain perceptual processes or motor tasks (functional connectivity).
Das bekannte Analyseverfahren bzw. die bekannten Analyseverfahren weist bzw. weisen aber den Nachteil auf, dass die gemessenen fMRI-Signale nur unzureichend genau erklärbar sind bzw. dass das Modell nur unzureichend genau an die gemessenen fMRI-Signale anpassbar ist und damit die Funktionsweise bzw. das Zusammenwirken von neuronalen Arealen nur unzureichend nachbildbar ist. Dieser Mangel kann gegebenenfalls zu falschen Rückschlüssen hinsichtlich der konnektiven Funktionalität führen.However, the known analysis method or the known analysis methods have the disadvantage that the measured fMRI signals can only be explained inadequately accurately or that the model can only be inadequately adapted to the measured fMRI signals and thus the mode of operation or the interaction of neuronal areas can only be insufficiently reproduced. This deficiency may lead to incorrect conclusions regarding the connectivity functionality.
Aus [4] ist ein Software-Tool für ein fMRI-Analyseverfahren, eine „fmri.pro", bekannt. Aus [5] ist ein Gerät zur Durchführung der fMRI-Technik bekannt.A software tool for an fMRI analysis method, an “fmri.pro”, is known from [4]. A device for carrying out the fMRI technique is known from [5].
Somit liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Analyseverfahren zur Analyse von neuronalen Aktivitäten anzugeben. Das verbesserte Analyseverfahren soll gemessene fMRI-Signale besser erklären und damit die Funktionsweise und das Zusammenwirken neuronaler Areale besser beschreiben können als bei dem obigen bekannten Analyseverfahren .The invention is therefore based on the object of specifying an improved analysis method for analyzing neuronal activities. The improved analytical method is intended to explain measured fMRI signals better and thus to better describe the functioning and interaction of neuronal areas than in the known analytical method described above.
Diese Aufgabe wird durch das Verfahren und die Anordnung sowie durch das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und das Computerprogramm-Produkt zur Analyse von neuronalenThis task is accomplished by the method and the arrangement as well as by the computer program with program code means and the computer program product for the analysis of neural
Aktivitäten in neuronalen Arealen mit den Merkmalen gemäß dem jeweiligen unabhängigen Patentanspruch gelöst.Activities in neural areas solved with the features according to the respective independent claim.
Bei dem Verfahren zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalen Aktivitäten beschreibenden SignalenIn the method for analyzing neural activities in neural areas using signals describing the neural activities
- werden die Signale ermittelt, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,the signals are determined, one signal each describing the neural activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen wird ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde gelegt, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,the signals are based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten werden für ein Auftreten der Signale ermittelt, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird,Probabilities are determined for the occurrence of the signals, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution,
- die Kopplungsgrößen werden durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmt und- The coupling sizes are determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten werden unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysiert.- The neural activities are analyzed using the coupling sizes.
Dabei ist ein wesentlicher Punkt bei dem erfindungsgemäßen Verfahren, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine solche höherer Ordnung als nur erster Ordnung ist.It is an essential point in the method according to the invention that the statistical distribution on which the signals are based when determining the probabilities is such a higher order than only first order.
Die Anordnung zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalenThe arrangement for analyzing neural activity in neural areas using the neural
Aktivitäten beschreibenden Signalen weist funktioneile miteinander in einem Kontakt stehende Einheiten auf, die derart eingerichtet sind, dass - die Signale ermittelbar sind, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,Signals describing activities have functional units in contact with one another, which are set up in such a way that the signals can be determined, one signal each describing the neuronal activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde legbar ist, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,the signals can be based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten für ein Auftreten der Signale ermittelbar sind, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird,Probabilities for the occurrence of the signals can be determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution,
- die Kopplungsgrößen durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmbar sind und- The coupling sizes can be determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysierbar sind.- The neural activities can be analyzed using the coupling sizes.
Dabei ist ein wesentlicher Punkt bei der erfindungsgemäßen Anordnung, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine solche höherer Ordnung als nur erster Ordnung ist.It is an essential point in the arrangement according to the invention that the statistical distribution on which the signals are based when determining the probabilities is such a higher order than only first order.
Bei einer solchen statistischen Verteilung höherer Ordnung sind nicht nur - wie bei einer solchen erster Ordnung - Mittelwert und Kovarianz entsprechend einer Datenmenge anzupassen, sondern darüber hinaus weitere Parameter höherer Ordnung, wie Momente und Kummulanten.With such a statistical distribution of a higher order, not only - as with such a first order - the mean value and covariance have to be adapted according to a quantity of data, but also further parameters of a higher order, such as moments and cumulants.
Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass ein Schwachpunkt bei dem bisher bekannten und im Vorherigen beschriebenen (Analyse- ) Verfahren zur Analyse von neuronalen Aktivitäten eben die dortige Verwendung einer multivarianten Normalverteilung, also einer solchen erster Ordnung, zur Beschreibung der statistischen Verteilung der Messdaten ist. Die Erfindung geht hier von der Annahme aus, dass die statistische Verteilung der Messdaten erheblich besser unter Verwendung einer statistischen Verteilung höherer Ordnung, wie einer Edgeworth-Entwicklung [2] oder einer Summe von Normalverteilungen, beschreibbar ist.The invention is based on the knowledge that a weak point in the previously known (previously described) analysis method for analyzing neuronal activities is the use of a multivariate normal distribution, that is to say a first order, to describe the statistical distribution of the measurement data , The invention is based on the assumption that the statistical distribution of the measurement data can be described much better using a higher-order statistical distribution, such as an Edgeworth development [2] or a sum of normal distributions.
Dieses läßt sich dadurch erklären, dass bei einer statistischen Verteilung höherer Ordnung zusätzlich zum Mittelwert und zur Varianz weitere Parameter höherer Ordnung, wie Momente und Kummulanten, anpassbar sind.This can be explained by the fact that in the case of a statistical distribution of a higher order, in addition to the mean value and the variance, further parameters of a higher order, such as moments and cumulants, can be adapted.
Dadurch läßt sich durch die Erfindung eine verbesserte Modellierung der Funktionsweise neuronaler Areale realisieren. Insbesondere die Analyse von neuronalenAs a result, an improved modeling of the functioning of neuronal areas can be realized by the invention. In particular, the analysis of neural
Aktivitäten und deren Zusammenwirken läßt sich durch die Erfindung wesentlich verbessern.Activities and their interaction can be significantly improved by the invention.
Das erfindungsgemäße Computerprogramm mit Programmcode- Mitteln ist eingerichtet, um alle Schritte gemäß dem erfindungsgemäßen Analyseverfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.The computer program according to the invention with program code means is set up to carry out all steps according to the analysis method according to the invention when the program is executed on a computer.
Das Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln ist eingerichtet, um alle Schritte gemäß dem erfindungsgemäßen Analyseverfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.The computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier is set up to carry out all steps according to the analysis method according to the invention when the program is executed on a computer.
Die Anordnung sowie das Computerprogramm mit Programmcode- Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem erfinderischen Analyseverfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sowie das Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbarenThe arrangement and the computer program with program code means, set up to carry out all steps according to the inventive analysis method when the program is executed on a computer, and the Computer program product with on a machine readable
Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem erfinderischen Analyseverfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sind insbesondere geeignet zur Durchführung des erfindungsgemäßen Analyseverfahrens oder einer seiner nachfolgend erläuterten Weiterbildungen.Carrier-stored program code means, set up to carry out all steps according to the inventive analysis method when the program is executed on a computer, are particularly suitable for carrying out the analysis method according to the invention or one of its further developments explained below.
Bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.Preferred developments of the invention result from the dependent claims.
Die im weiteren beschriebenen Weiterbildungen beziehen sich sowohl auf die Verfahren als auch auf die Anordnung.The further developments described below relate both to the method and to the arrangement.
Die Erfindung und die im weiteren beschriebenenThe invention and those described below
Weiterbildungen können sowohl in Software als auch in Hardware, beispielsweise unter Verwendung einer speziellen elektrischen Schaltung, realisiert werden.Further developments can be implemented both in software and in hardware, for example using a special electrical circuit.
Ferner ist eine Realisierung der Erfindung oder einer im weiteren beschriebenen Weiterbildung möglich durch ein computerlesbares Speichermedium, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt.Furthermore, an implementation of the invention or a further development described below is possible by means of a computer-readable storage medium on which the computer program with program code means which carries out the invention or further development is stored.
Auch kann die Erfindung oder jede im weiteren beschriebene Weiterbildung durch ein Computerprogrammerzeugnis realisiert sein, welches ein Speichermedium aufweist, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt.The invention or any further development described below can also be implemented by a computer program product which has a storage medium on which the computer program with program code means which carries out the invention or further development is stored.
Wie bereits erwähnt kann die statistische Verteilung höherer Ordnung durch Verwendung einer Edgeworth-Entwicklung [2] oder einer Summe von Normalverteilungen, welche der statistischenAs already mentioned, the statistical distribution of higher order can be used using an Edgeworth development [2] or a sum of normal distributions, which of the statistical
Verteilung der Signale zugrunde gelegt wird, realisiert werden .Distribution of the signals is used as a basis.
Es wird darauf hingewiesen, dass diese beiden Möglichkeiten zur Realisierung einer höheren Ordnung ohne Beschränkung der Allgemeinheit nur zwei ausgewählte statistische Verteilungen sind. Andere Möglichkeiten sind der Fachwelt bekannt.It is pointed out that these two possibilities for realizing a higher order without restricting the generality are only two selected statistical distributions. Other possibilities are known to the experts.
Bei der Summe von Normalverteilungen können die einzelnen Normalverteilungen und damit indirekt die neuronalen Aktivitäten gewichtet werden.With the sum of normal distributions, the individual normal distributions and thus indirectly the neuronal activities can be weighted.
Auch kann die Optimierung durch eine Methode einer Maximum Likelyhood Estimation [1] durchgeführt werden.The optimization can also be carried out using a method of maximum likelihood estimation [1].
Bei der Optimierung kann ein Zusammenhang zwischen dem linear statistischen Zusammenhang und der statistischen Verteilung als Nebenbedingung berücksichtigt werden.When optimizing, a relationship between the linear statistical relationship and the statistical distribution can be considered as a secondary condition.
Ferner ist es zweckmäßig, weil dadurch das biologische Vorbild neuronaler Strukturen realer nachbildbar ist, dass bei dem linear statistischen Zusammenhang äußere Einflüsse auf die Signale berücksichtigt werden. Solche äußere Einflüsse können beispielsweise sensorische Inputs von Sinneszellen auf die untersuchten Areale sein.Furthermore, because the biological model of neuronal structures can be reproduced more real, it is expedient that external influences on the signals are taken into account in the linear statistical relationship. Such external influences can be, for example, sensory inputs from sensory cells to the areas examined.
Die Ermittlung der Signale bei der Erfindung, beispielsweise von BOLD-Signale, kann durch Messung von Signalen oder auch durch Übermittlung und/oder Einlesen bereits vorliegender Signale erfolgen. Die Erfindung und beschriebene Weiterbildung sind insbesondere geeignet zum Einsatz bei einer fMRI-Technik, welche dadurch erheblich verbessert und leistungsfähiger wird.The signals in the invention, for example BOLD signals, can be determined by measuring signals or by transmitting and / or reading in already existing signals. The invention and further development described are particularly suitable for use with an fMRI technique, which is considerably improved and more efficient as a result.
Im Rahmen eines solchen fMRI-Einsatzes bzw. fMRI-Untersuchung sind die neuronalen Areale Gehirnareale mit entsprechenden Nervenstrukturen von zu untersuchenden und zu diagnostizierenden Patienten.In the context of such an fMRI use or fMRI examination, the neuronal areas are brain areas with corresponding nerve structures of the patients to be examined and diagnosed.
Bei der fMRI-Untersuchung unter Verwendung des erfinderischen Ansatzes werden BOLD-Signale in verschiedenen Gehirnarealen eines Patienten für von dem Patienten durchgeführte definierte Wahrnehmungs- oder motorische Aufgaben gemessen, welche BOLD-Signale die neuronalen Aktivitäten in den jeweiligen Gehirnarealen beschreiben bzw. repräsentieren. Diese werden ausgewertet bzw. analysiert, wobei die Signal- Kopplungsgrößen bestimmt werden.In the fMRI examination using the inventive approach, BOLD signals are measured in different brain areas of a patient for defined perception or motor tasks performed by the patient, which BOLD signals describe or represent the neuronal activities in the respective brain areas. These are evaluated or analyzed, the signal coupling quantities being determined.
Unter Verwendung der Analyseergebnisse, insbesondere der Signal-Kopplungsgrößen, können funktioneile, aber auch physikalische Abhängigkeiten zwischen Gehirnarealen erkannt und ermittelt werden. Diese können weitergehend für eine Diagnose über eine funktionelle Störung in einem Gehirnareal eines Patienten verwendet werden, beispielsweise durchUsing the analysis results, in particular the signal coupling quantities, functional as well as physical dependencies between brain areas can be recognized and determined. These can be used further for a diagnosis of a functional disorder in a patient's brain area, for example by
Vergleich „gestörter" Abhängigkeiten mit solchen von gesunden Personen .Comparison of "disturbed" dependencies with those of healthy people.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in Figuren dargestellt und wird im weiteren erläutert.An embodiment of the invention is shown in figures and is explained below.
Es zeigen Figur 1 Gerät zur Durchführung einer fMRI gemäß einemShow it Figure 1 device for performing an fMRI according to a
Ausführungsbeispiel ,Embodiment,
Figur 2 Skizze mit Verfahrensschritte bei einer Analyse von BOLD-Signalen gemäß einem Ausführungsbeispiel.Figure 2 sketch with method steps in an analysis of BOLD signals according to an embodiment.
Ausführungsbeispiel: Funktionelle Kernspintomographie (fMRI)Exemplary embodiment: functional magnetic resonance imaging (fMRI)
Fig.l zeigt ein Gerät 100 zur Durchführung einer funktioneilen Kernspintomographie bzw.1 shows a device 100 for performing a functional magnetic resonance imaging or
Magnetresonanztomographie (kurz: fMRI), einen funktioneilen Kernspintomograph bzw. Magnetresonanztomograph 100.Magnetic resonance imaging (short: fMRI), a functional magnetic resonance scanner or magnetic resonance imaging scanner 100.
Aus [3] sind Grundlagen der fMRI-Technologie, welche eine Weiterentwicklung der bekannten Magnetresonanztomographie ist, bekannt.The basics of fMRI technology, which is a further development of the known magnetic resonance tomography, are known from [3].
Der Kernspintomograph 100 weist eine geschlossen Röhre 110 auf, welche derart in einen Magneten 120 eingelagert ist, dass dieser ein starkes Magnetfeld in der Röhre 110 erzeugt.The magnetic resonance tomograph 100 has a closed tube 110, which is embedded in a magnet 120 such that it generates a strong magnetic field in the tube 110.
Ferner weist der Kernspintomograph 100 einen in die Röhre 110 einfahrbaren Patiententisch 130, auf welchem ein Patient bei einer Untersuchung gelagert wird.Furthermore, the magnetic resonance tomograph 100 has a patient table 130 which can be moved into the tube 110 and on which a patient is supported during an examination.
Darüber hinaus weist der Kernspintomograph 100 eine Steuereinrichtung 131 auf, welche eine Kontrolle und Steuerung des Patiententisches 130 bei der Untersuchung, beispielsweise ein kontrolliertes Einfahren desIn addition, the magnetic resonance tomograph 100 has a control device 131 which controls and controls the patient table 130 during the examination, for example a controlled retraction of the
Patiententisches 130 in die Röhre 120, ermöglicht. Als weitere Komponenten weist der Kernspintomograph 100 einePatient table 130 into the tube 120, enables. The magnetic resonance tomograph 100 has a further component
Messvorrichtung 140 zur Messung von BOLD-Signalen (BloodMeasuring device 140 for measuring BOLD signals (Blood
Oxygenation Level Dependent) , eine zugehörigeOxygenation Level Dependent), an associated
Auswertevorrichtung 141 zur Auswertung der gemessenen BOLD- Signale, in diesem Fall ein Hochleistungscomputer, sowie eineEvaluation device 141 for evaluating the measured BOLD signals, in this case a high-performance computer, and one
Bedien- bzw. Interaktionsvorrichtung 142 für einOperating or interaction device 142 for a
Bedienpersonal wie auch eine Anzeigevorrichtung 143 zurOperating personnel as well as a display device 143 for
Anzeige eines Untersuchungsergebnisses, auf.Display of a test result, on.
Die Komponenten des Kernspintomograph 100 sind funktionell miteinander verbunden, beispielsweise über Signal- oder Datenleitungen 150, über die Daten und Signale übertragbar sind.The components of the magnetic resonance tomograph 100 are functionally connected to one another, for example via signal or data lines 150, via which data and signals can be transmitted.
Mit dem in Fig.l dargestellten funktioneilenWith the functional parts shown in Fig.l.
Kernspintomographen 100 kann auf Grundlage der fMRI-Technik die neuronale Aktivität in Arealen des Gehirns eines Patienten gemessen, analysiert und daraus eine Diagnose abgeleitet werden.Magnetic resonance tomograph 100 can use the fMRI technique to measure, analyze and analyze the neuronal activity in areas of a patient's brain, and a diagnosis can be derived therefrom.
Gemessen wird dazu mittels der Messvorrichtung 140 das BOLD- Signal (Blood Oxygenation Level Dependent) in einzelnen, ausgewählten Arealen des Gehirns des Patienten, welches im Zusammenhang mit der neuronalen Aktivität in dem jeweiligen Areal steht.' For this purpose, the measuring device 140 measures the BOLD signal (Blood Oxygenation Level Dependent) in individual, selected areas of the patient's brain, which is related to the neuronal activity in the respective area. '
Das Ergebnis solcher fMRI-Messungen zeigt den Verlauf der Aktivität der einzelnen Areale über einen gewissen Zeitraum, beispielsweise während kognitiver Abläufe als Resultat bestimmter Wahrnehmungsprozesse oder motorischer Aufgaben, welche vom Patienten während einer Untersuchung durchzuführen sind. Funktionelle Störungen im Gehirn des Patienten sind somit implizit in den gemessenen fMRI-Signalen enthalten.The result of such fMRI measurements shows the course of the activity of the individual areas over a certain period of time, for example during cognitive processes as a result of certain perceptual processes or motor tasks which are to be carried out by the patient during an examination. Functional disorders in the patient's brain are therefore implicit in the measured fMRI signals.
Unter Verwendung der Auswertevorrichtung 141, welche ein neues Analyseverfahren zur Verfügung stellt bzw. durchführt, werden die fMRI-Messungen, d.h. die in einzelnen Arealen des Gehirns gemessenen BOLD-Signale, analysiert.Using the evaluation device 141, which provides or carries out a new analysis method, the fMRI measurements, i.e. the BOLD signals measured in individual areas of the brain are analyzed.
Dieses neue Analyseverfahren stellt dabei eine verbesserte Weiterentwicklung des im vorigen beschriebene, bekannten Analyseverfahrens (Beziehungen (1) bis (4)) dar.This new analysis method represents an improved further development of the known analysis method described above (relationships (1) to (4)).
Bei dem neuen Analyseverfahren wird die Gehirnaktivität in Form von entsprechenden Aktivierungsmustern in den untersuchten Arealen im Gehirn und/oder Zusammenhänge zwischen Wirkweisen von Aktivierungsmustern in den untersuchten Arealen ermittelt und daraus unmittelbar Rückschlüsse auf funktioneile Störungen im Gehirn und deren Ursachen gewonnen.With the new analysis method, brain activity is determined in the form of corresponding activation patterns in the areas examined in the brain and / or relationships between modes of action of activation patterns in the areas examined, and direct conclusions can be drawn about functional disorders in the brain and their causes.
Dem von der Auswertevorrichtung 140 zur Verfügung gestellten neuen Analyseverfahren liegt ein Modell des Gehirns, der Neuronenstrukturen im Gehirn und deren Verhalten, insbesondere deren Zusammenwirken, zugrunde, auf dessen Basis das gemessene BOLD-Signal analysiert und ausgewertet wird.The new analysis method provided by the evaluation device 140 is based on a model of the brain, the neuron structures in the brain and their behavior, in particular their interaction, on the basis of which the measured BOLD signal is analyzed and evaluated.
Grundlagen des neuen Analyseverfahrens sowie das Modell werden nachfolgend erläutert.The basics of the new analysis method and the model are explained below.
Die Ergebnisse bzw. die Rückschlüsse einer Untersuchung werden auf der Anzeigevorrichtung 143 dargestellt und können mittels der Bedien- und Interaktionsvorrichtung 142 in Verbindung mit der Auswertevorrichtung 141 weiterbearbeitet werden. Auch dienen sie als Grundlage für eine medizinischeThe results or the conclusions of an examination are shown on the display device 143 and can be processed further by means of the operating and interaction device 142 in connection with the evaluation device 141 become. They also serve as the basis for a medical
Diagnose für einen zu untersuchenden und zu diagnostizierenden Patienten.Diagnosis for a patient to be examined and diagnosed.
Grundlagen des neuen Analyseverfahrens (Fig.2, Schritte 210 bis 250)Basics of the new analysis method (Fig. 2, steps 210 to 250)
Es wird darauf hingewiesen, dass das neue Analyseverfahren eine verbesserte Weiterentwicklung des bekannten, imIt is pointed out that the new analysis method is an improved further development of the known, in
Vorherigen beschriebenen Analyseverfahrens (Beziehungen (1) bis (4)) ist. Damit gilt im folgenden, dass - soweit nichts anderes gesagt - altes und neues Analyseverfahren für diese Teile übereinstimmen. Werden übereinstimmende Teile explizit erwähnt, weisen sie obige vormals verwendete Kennzeichnung auf .The previously described analysis method (relationships (1) to (4)) is. In the following, this means that - unless otherwise stated - old and new analysis methods for these parts match. If matching parts are explicitly mentioned, they have the above previously used marking.
Unter Verwendung des neuen Analyseverfahrens 200 werden die fMRI-Messungen (210) , d.h. die BOLD-Signale in untersuchten Gehirnbereichen eines Patienten, analysiert (210 bis 250) und/oder mit Referenz-fMRI-Messungen verglichen. Dadurch werden unmittelbar Rückschlüsse auf funktionelle Störungen im untersuchten Gehirn und deren Ursachen gewonnen.Using the new analysis method 200, the fMRI measurements (210), i.e. the BOLD signals in the examined brain areas of a patient, analyzed (210 to 250) and / or compared with reference fMRI measurements. This enables immediate conclusions to be drawn about functional disorders in the brain examined and their causes.
Dem neuen Analyseverfahren 200, das statistische Kenngrößen, wie statistische Korrelationen zwischen fMRI-Messungen in verschiedenen Gehirnarealen, generiert, liegt das bekannte mathematische Modell des Gehirns aus (3) zugrunde.The new analysis method 200, which generates statistical parameters, such as statistical correlations between fMRI measurements in different areas of the brain, is based on the known mathematical model of the brain from (3).
Bei dem neuen Analyseverfahren 200 werden - entsprechend dem alten bekannten Analyseverfahren - die Kopplungsstärken Si so bestimmt, dass statistische Kenngrößen, welche aus den fMRI- Messungen ermittelt werden, am besten erklärt werden könnenIn the new analysis method 200 - in accordance with the old known analysis method - the coupling strengths Si are determined in such a way that statistical parameters derived from the fMRI Measurements are determined, can best be explained
(210 bis 250) .(210 to 250).
Ein Datenpunkt s=s(t) stellt die Gesamtheit aller BOLD- Signale sl, ..., sN der einzelnen n untersuchten Areale zu einem Zeitpunkt t (oder über ein Zeitintervall t gemittelt) dar .A data point s = s (t) represents the totality of all BOLD signals sl, ..., sN of the individual n examined areas at a time t (or averaged over a time interval t).
Die fMRI-Messung umfasst eine Vielzahl solcher Datenpunkte sl, s2, ..., sT, wobei die Indizes 1, 2 bis T jeweils T unterschiedliche Wahrnehmungsprozesse und/oder motorische Aufgaben, für welche die entsprechenden BOLD-Signale gemessen wurden, charakterisieren.The fMRI measurement comprises a large number of such data points sl, s2, ..., sT, the indices 1, 2 to T each characterizing T different perception processes and / or motor tasks for which the corresponding BOLD signals were measured.
Im Gegensatz zu dem alten bekannten Analyseverfahren, bei welchem für die statistische Verteilung der Datenpunkte eine multivariante Normalverteilung angenommen wurde, wird bei dem neuen Analyseverfahren 200 für die statistische Verteilung eine gewichtete Summe von Normalverteilungen angenommen (230).In contrast to the old known analysis method, in which a multivariate normal distribution was assumed for the statistical distribution of the data points, the weighted sum of normal distributions is assumed in the new analysis method 200 for the statistical distribution (230).
P{s \ C „ CL ,μl ,...μL,Σl,...,ΣL ) =P {s \ C „C L , μ l , ... μ L , Σ l , ..., Σ L ) =
(5)(5)
Figure imgf000020_0001
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In diesem Fall hängen die gewählte statistische Verteilung und damit auch die Entsprechung der Wahrscheinlichkeiten P=P(β|ci, ..., CL, μl, ..., μL, ∑l, ..., ∑L ) (230) (vgl. (2)) für das Auftreten der gemessenen Datenpunkte sl, s2 , ... , sT von mehr bzw. anderen Parametern ab als dem Mittelwert μ und der Kovarianz ∑ des alten bekannten Analyseverfahrens . Bei dem neuen Analyseverfahren 200 werden nun bestimmte statistische Größen, die sich für die gewählte statistische Verteilung berechnen lassen, zu den Modellparametern, d.h. den Kopplungεstärken Si (vgl. 220), dem Mittelwert με des externen Einflusses ε und die Kovarianz ∑ε von ε, in Beziehung gesetzt.In this case the chosen statistical distribution and thus the correspondence of the probabilities P = P (β | ci, ..., CL, μl, ..., μL, ∑l, ..., ∑L) depend (230) (cf. (2)) for the occurrence of the measured data points sl, s2, ..., sT from more or different parameters than the mean value μ and the covariance ∑ of the old known analysis method. In the new analysis method 200, certain statistical variables that can be calculated for the selected statistical distribution now become the model parameters, ie the coupling strengths Si (cf. 220), the mean value με of the external influence ε and the covariance ∑ε of ε, related.
Dazu gehören unter anderem die Mittelwerte μl, ... , μL# die Kovarianzen ∑l, ..., ∑L sowie alle Momente und Kummulanten der gewählten Verteilung höheren Ordnung.These include the mean values μl, ..., μL # the covariances ∑l, ..., ∑L as well as all moments and cumulants of the selected higher order distribution.
Daraus ergibt sich eine implizite Beziehung zwischen den Parametern der statistischen Verteilung und den zu bestimmenden Modellparametern, in diesem Fall unterThis results in an implicit relationship between the parameters of the statistical distribution and the model parameters to be determined, in this case under
Berücksichtigung der Verteilung (5) und dem Modell (3) . μ = μ(Cl,CL ,μl ,...,μL ,Σ ...,ΣL )Consideration of the distribution (5) and the model (3). μ = μ (C l , C L , μ l , ..., μ L , Σ ..., Σ L )
Σ = ∑(Cl ,....,CL,μl ,...,μL,Σl ,...,ΣL )Σ = ∑ (C l , ...., C L , μ l , ..., μ L , Σ l , ..., Σ L )
μ = μ{S,με ,μ)μ = μ {S, μ ε , μ)
Σ = ∑(S,Σε∑) (6)Σ = ∑ (S, Σ ε ∑) (6)
Nun werden entsprechend dem alten bekannten Analyseverfahren in analoger Weise bei dem neuen Analyseverfahren 200 die optimalen Modellparameter unter Anwendung der Maximum Likelyhood Estimation [1] durch Optimierung bzw. Maximierung der Wahrscheinlichkeiten (5) bestimmt (240) .Now, in accordance with the old known analysis method, in the new analysis method 200, the optimal model parameters are determined using the maximum likelihood estimation [1] by optimizing or maximizing the probabilities (5) (240).
Grundlagen der Maximum Likelyhood Estimation sind in [1] beschrieben . Die für den Optimierungsprozess zu berücksichtigenden Parameter sind die Parameter der gewählten statistischen Verteilung höherer Ordnung, in diesem Fall der gewichteten Summe der Normalverteilungen, die gesuchten Modellparameter und die statistischen Größen, in diesem Fall der Mittelwert μ und die Kovarianz ∑ aus (6), über welche die Beziehungen zwischen den Modellparametern und der statistischen Verteilung (5) hergestellt wurden.The basics of maximum likelihood estimation are described in [1]. The parameters to be taken into account for the optimization process are the parameters of the selected higher-order statistical distribution, in this case the weighted sum of the normal distributions, the model parameters sought and the statistical variables, in this case the mean μ and the covariance ∑ from (6) which established the relationships between the model parameters and the statistical distribution (5).
Diese Beziehungen aus (6) sind als Nebenbedingungen bei der Optimierung zu berücksichtigen.These relationships from (6) are to be considered as constraints in the optimization.
Die Optimierung führt dann zu den gesuchten Kopplungsstärken Si, welche Abhängigkeiten zwischen den BOLD-Signalen beschreiben (250) und Grundlage der weiteren Auswertung und der medizinischen Diagnose sind.The optimization then leads to the desired coupling strengths Si, which describe dependencies between the BOLD signals (250) and are the basis for the further evaluation and the medical diagnosis.
Im folgenden wird ein Alternative zu dem beschrieben Ausführungsbeispiel angegeben.An alternative to the described embodiment is given below.
Anstelle der gewichteten Summe von Normalverteilungen kann die Verteilung der Datenpunkte auch durch eine Edgeworth- Entwicklung beschrieben werden.Instead of the weighted sum of normal distributions, the distribution of the data points can also be described by an Edgeworth development.
Grundlagen der Edgeworth-Entwicklung sind in [2] beschrieben. Im Rahmen dieses Dokuments sind folgende Veröffentlichungen zitiert:Basics of Edgeworth development are described in [2]. The following publications are cited in this document:
[1] T.W. Anderson, An Introduction to Multivariable Statistical Analysis, Kapitel 3, John Wiley & Sons, Inc., New York, London, Sydney, 1994[1] T.W. Anderson, An Introduction to Multivariable Statistical Analysis, Chapter 3, John Wiley & Sons, Inc., New York, London, Sydney, 1994
[2] Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Editors-In-Chief ) ,[2] Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Editors-In-Chief),
Cornish-Fisher and Edgeworth Expansions, Kap.4, Seiten 188-192, Encyclopedia of Statistical Sciences, Volume 2, John Wiley & Sons, 1982Cornish-Fisher and Edgeworth Expansions, Chap. 4, pages 188-192, Encyclopedia of Statistical Sciences, Volume 2, John Wiley & Sons, 1982
[3] A. W. Toga and J. C. Maziotta (Hrsg), „Brain Mapping : The Methods", Kap 9: M. S. Cohen: „Rapid MRI and Functional Applications", Academic Press 1996[3] A. W. Toga and J.C. Maziotta (ed.), "Brain Mapping: The Methods", Chap. 9: M. S. Cohen: "Rapid MRI and Functional Applications", Academic Press 1996
[4] Beschreibung für eine Software „fmri.pro" zur quantitativen fMRI-Analyse, erhältlich am 07.09.2001, unter http: //www.med.uni-muenchen. de/radin/html/ arbeitsgruppen/fmri/ccfmri .html[4] Description for a software "fmri.pro" for quantitative fMRI analysis, available on September 7th, 2001, under http: //www.med.uni-muenchen. De / radin / html / workgroups / fmri / ccfmri .html
[5] Beschreibung fMRI - Gerät, erhältlich am 07.09.2001, unter http: //www.unipublic .unizh. ch/campus/uni-news/ 200170147/fmri.html[5] Description of the fMRI device, available on September 7, 2001, at http: //www.unipublic .unizh. ch / campus / uni-news / 200170147 / fmri.html
[6] A.R. Mclntosh et al . , Structural Equation Modeling and Its Application to Network Analysis in Functional Brain Imaging, Human Brain Mapping, 2:2-22, 1994. [6] A.R. Mclntosh et al. , Structural Equation Modeling and Its Application to Network Analysis in Functional Brain Imaging, Human Brain Mapping, 2: 2-22, 1994.

Claims

Patentansprüche claims
1.Verfahren zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalen Aktivitäten beschreibenden Signalen bei dem1.Method for analyzing neural activities in neural areas using signals describing the neural activities in the
- die Signale ermittelt werden, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,the signals are determined, one signal each describing the neural activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde gelegt wird, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,the signals are based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten für ein Auftreten der Signale ermittelt werden, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird,Probabilities for an occurrence of the signals are determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution,
- die Kopplungsgrößen durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden und- The coupling sizes are determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysiert werden, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine statistische Verteilung höherer Ordnung ist.- The neural activities are analyzed using the coupling quantities, characterized in that the statistical distribution on which the signals are based is used to determine the probabilities of the statistical distribution.
2.Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die statistische Verteilung höherer Ordnung durch eine Edgeworth-Entwicklung realisiert wird.2. The method according to claim 1, wherein the statistical distribution of higher order is realized by an Edgeworth development.
3.Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die statistische Verteilung höherer Ordnung durch eine Summe von Normalverteilungen realisiert wird. 3. The method according to claim 1, wherein the statistical distribution of higher order is realized by a sum of normal distributions.
4.Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Summe der NormalVerteilungen gewichtet wird.4.A method according to claim 3, wherein the sum of the normal distributions is weighted.
5.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die Optimierung durch eine Methode einer Maximum Likelyhood Estimation durchgeführt wird.5.Method according to one of the preceding claims, in which the optimization is carried out by a method of maximum likelihood estimation.
6.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem bei der Optimierung ein Zusammenhang zwischen dem linear statistischen Zusammenhang und der statistischen Verteilung als Nebenbedingung berücksichtigt wird.6.The method according to one of the preceding claims, in which a relationship between the linear statistical relationship and the statistical distribution is taken into account as a secondary condition in the optimization.
7.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem bei dem linear statistischen Zusammenhang äußere Einflüsse auf die Signale berücksichtigt werden.7. The method according to any one of the preceding claims, in which external influences on the signals are taken into account in the linear statistical context.
8.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die Signale durch Messung ermittelt werden.8.The method according to any one of the preceding claims, in which the signals are determined by measurement.
9.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem das Signal ein BOLD-Signal ist.9.The method according to any one of the preceding claims, wherein the signal is a BOLD signal.
10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem das neuronale Areal ist Gehirnareal einer Person ist,10. The method as claimed in one of the preceding claims, in which the neural area is the brain area of a person,
11.Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, eingesetzt bei einer fMRI-Technik, bei welcher BOLD-Signale analysiert werden, wobei das Signal eines der BOLD-Signale ist .11. The method according to any one of the preceding claims, used in an fMRI technique in which BOLD signals are analyzed, the signal being one of the BOLD signals.
12. Verfahren nach dem vorangehenden Anspruch, eingesetzt zu einer Diagnose einer funktionellen Störung in einem Gehirnareal unter Verwendung der fMRI-Technik derart, dass unter Verwendung der Analyse der BOLD-Signale die12. The method according to the preceding claim, used to diagnose a functional disorder in a brain area using the fMRI technique in such a way that using the analysis of the BOLD signals the
Diagnose gestellt wird.Diagnosis is made.
13.Anordnung zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalen Aktivitäten beschreibenden Signalen mit funktionellen miteinander in einem Kontakt stehenden Einheiten, die derart eingerichtet sind, dass13. Arrangement for the analysis of neural activities in neural areas using signals describing the neural activities with functional units in contact with one another, which are set up in such a way that
- die Signale ermittelbar sind, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,the signals can be determined, one signal each describing the neuronal activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde legbar ist, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,the signals can be based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten für ein Auftreten der Signale ermittelbar sind, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird, - die Kopplungsgrößen durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmbar sind undProbabilities for the occurrence of the signals can be determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution, the coupling variables can be determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysierbar sind, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine statistische Verteilung höherer Ordnung ist.- The neural activities can be analyzed using the coupling quantities, characterized in that the statistical distribution on which the signals are based is used to determine a higher-level statistical distribution.
14.Computerprogramm-Erzeugnis, das ein computerlesbares Speichermedium umfasst, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in einen Speicher des Computers geladen worden ist, folgende Schritte durchzuführen zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalen14. Computer program product, which comprises a computer-readable storage medium on which a program is stored which, after it has been loaded into a memory of the computer, enables a computer to carry out the following steps for analyzing neural activity in neural areas using the neural
Aktivitäten beschreibenden Signalen,Signals describing activities,
- die Signale werden ermittelt, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,the signals are determined, one signal each describing the neural activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen wird ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde gelegt, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,the signals are based on a linear statistical relationship between the signals, which is described using coupling variables, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten für ein Auftreten der Signale werden ermittelt, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird,Probabilities for the occurrence of the signals are determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution,
- die Kopplungsgrößen werden durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmt und- The coupling sizes are determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten werden unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysiert, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine statistische Verteilung höherer Ordnung ist.- The neural activities are analyzed using the coupling quantities, characterized in that the statistical distribution on which the signals are based is based on a statistical distribution of higher order.
15. Computerlesbares Speichermedium, auf dem ein Programm gespeichert ist, das es einem Computer ermöglicht, nachdem es in einen Speicher des Computers geladen worden ist, folgende Schritte durchzuführen zur Analyse von neuronalen Aktivitäten in neuronalen Arealen unter Verwendung von die neuronalen Aktivitäten beschreibenden Signalen,15. Computer-readable storage medium on which a program is stored which, after it has been loaded into a memory of the computer, enables a computer to carry out the following steps for analyzing neural activities in neuronal areas using signals describing the neural activities,
- die Signale werden ermittelt, wobei jeweils ein Signal die neuronale Aktivität in einem der neuronalen Arealen beschreibt,the signals are determined, one signal each describing the neural activity in one of the neuronal areas,
- den Signalen wird ein linear statistischer Zusammenhang zwischen den Signalen zugrunde gelegt, welcher unter Verwendung von Kopplungsgrößen, die jeweils den linear statistischen Zusammenhang zwischen den Signalen beschreiben, beschrieben wird,- The signals are based on a linear statistical relationship between the signals, which under Use of coupling quantities, each of which describes the linear statistical relationship between the signals,
- Wahrscheinlichkeiten für ein Auftreten der Signale werden ermittelt, wobei dem Auftreten der Signale eine statistische Verteilung zugrunde gelegt wird,Probabilities for the occurrence of the signals are determined, the occurrence of the signals being based on a statistical distribution,
- die Kopplungsgrößen werden- durch eine Optimierung der Wahrscheinlichkeiten bestimmt und- The coupling sizes are determined by optimizing the probabilities and
- die neuronalen Aktivitäten werden unter Verwendung der Kopplungsgrößen analysiert, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten den Signalen zugrunde gelegte statistische Verteilung eine statistische Verteilung höherer Ordnung ist.- The neural activities are analyzed using the coupling quantities, characterized in that the statistical distribution on which the signals are based is based on a statistical distribution of higher order.
16.Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.16. Computer program with program code means to carry out all steps according to claim 1 when the program is executed on a computer.
17.Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gemäß Anspruch 16, die auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert sind.17. Computer program with program code means according to claim 16, which are stored on a computer-readable data carrier.
18.Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird. 18.Computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier in order to carry out all the steps according to claim 1 when the program is executed on a computer.
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SG129315A1 (en) * 2005-07-28 2007-02-26 Oculus Ltd Contact lens that makes the eye appear larger

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