Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4110
Main Title: High-frequency electroencephalography (hf-EEG): non-invasive detection of spike-related brain activity
Translated Title: Hochfrequenz-Elektroenzephalographie (hf-EEG): nicht-invasive Erfassung von Spike-bezogener Hirnaktivität
Author(s): Fedele, Tommaso
Referee(s): Blankertz, Benjamin
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Das Gehirn erzeugt elektrische Felder, deren Potentiale an der Kopfoberfläche aufgenommen werden können. Elektroenzephalographie (EEG) ist die meist verbreite Technologie, die für die Aufnahme solcher Signale verwendet wird, da sie die folgenden Vorteile mit sich bringt: niedrige Kosten, Mobilität und eine hohe zeitliche Auflösung (im Millisekunden- Bereich). EEG wird dabei verwendet um neurophysiologische Aktivität zu erforschenund zu überwachen. Komplexe Ensembles ständig andauernder, elektro-chemischer Interaktionen sind auf die Verbreitung von Aktionspotentialen und die synaptischen Transmissionen in einer Vielzahl von kortikalen und subkortikalen Strukturen angewiesen. Die räumliche Ausbreitung und die zeitliche Synchronisation dieser Ereignisse definieren dabei ihre Erfassungsgrenze bei nicht-invasiven Messungen. Diese ist anhand des Signal-Rausch-Verhältnisses (Signal-Noise-Ratio, SNR) quantifizierbar. Spezieller lässt sich sagen, dass langsamere Potentiale von größeren neuronalen Zusammenhängen stammen und höhere SNR auslösen. Wohingegen schnelle Ereignisse stärker lokalisiert sind und sehr häufig im Rauschen verborgen bleiben. Aus diesem Grund reflektieren klassischen EEG-Messungen (<100 Hz) hauptsächlich massenhafte, post-synaptische Potentiale, die den Input für die Verarbeitung durch neuronale Netzwerke darstellen, aber im Allgemeinen keine korrelative Spike-Aktivitäten aufzeigen, die dem eigentlich Output der computativen Netzwerke entsprechen würde. In letzter Zeit wurde mit intrakraniellen EEG-Aufnahmen gezeigt, dass Frequenzen über 100 Hz hoch informative Signale enthalten, die u.a. für Anwendungsszenarien wie Bewegungsdekodierung für Computer-Gehirn-Schnittstellen (Brain Computer Interfaces, BCIs), dissoziativer räumlicher Aufmerksamkeit von Bewegungsvorbereitungen im motorischen Cortex und die Lokalisierung des Anfallherdes bei Epilepsie verwendet werden können. Während sich solche neuen neurophysiologischen Konzepte schnell weiterentwickeln, sind sie dennoch durch die Verringerung der SNR bei höheren Frequenzen beeinträchtigt. Nichtsdestotrotz konnte gezeigt werden, dass Ausbrüche im Bereich von 600 Hz, die Spike-Aktivität nachahmen, in somatosensorisch evozierten Potentialen (Somatosensory Evoked Potentials, SEP) auch bei nicht-invasiven Messungen an gesunden Menschen isoliert werden können. Dies wurde anhand von Stimulierung der Mittelarmnerven gezeigt. Die dabei entstehenden, schnell oszillierenden Muster repräsentieren ein exzellentes Arbeitspferd für die Weiterentwicklung der nicht-invasiven Detektion im menschlichen Hoch-Frequenz-EEG. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Faktoren zu finden, die eine Detektion der hochfrequenten neuronalen Signaturen behindern. Dabei wird ihr Beitrag systematisch entlang des Messsystems analysiert: von den Sensoren, die auf dem Kopf angebracht werden, bis hin zu den Voraussetzungen an das Messinstruments. Die Detektion und Charakterisierung der hochfrequenten EEG-Komponenten wird durch die Zusammenführung des physiologischen Paradigmas der 600-Hz-SEP mit den jüngsten Entwicklungen in der rauscharmen Verstärkertechnologie verfolgt. Durch die zusätzliche Integration von multivariater Datenanalyse der Potentialen an der Kopfoberfläche entsteht eine neue Neurotechnologie um nicht-invasiv kortikale Populationen von Spikes zu beobachten.
Brain dynamics generate electric fields, whose projections can be recorded at the level of the scalp. Electroencephalography (EEG), given its low-cost, portability, and millisecond range temporal resolution, is the more widespread non-invasive technology in use for the investigation and the monitoring of neurophysiological activity. The complex ensemble of ongoing neural electro-chemical interactions relies on action potentials propagation and synaptic transmission in a variety of cortical and subcortical structures. Spatial extension and temporal synchronization of these events define their non-invasive detectability, quantified in terms of Signal-to-Noise Ratio (SNR). In particular, slower potentials belong to larger neural substrates, and express higher SNR, while faster events are more localized and often buried by noise. For this reason, standard EEG recordings (<100 Hz) mainly reflects mass post-synaptic potentials, which are the input of the neural networks processing, but generally miss correlated spiking activity, representing the net computational output. Recent intracranial EEG recordings revealed that frequencies above 100 Hz convey signals highly informative for application scenarios as movement decoding for BCI, dissociating spatial attention from movement preparation in motor cortex, and focus localization in neocortical epilepsy. While such novel neurophysiological concepts are advancing rapidly, they are compromised by a progressively decreasing SNR for higher frequencies. Nevertheless, it was shown that bursts in the range of 600 Hz, mimicking spiking activity, can be isolated in somatosensory evoked potential (SEP) non-invasive recordings in healthy humans by means of median nerve stimulation. These fast oscillatory patterns represent an excellent workhorse for the improvement of noninvasive detection of human high-frequency EEG. The aim of this thesis is to analyze the factors hindering the high-frequency neural signatures, systematically breaking down their contribution along the measurement system chain, from the sensor applied to the scalp to the recording system requirements. The detection and characterization of highfrequency EEG components will be pursued by integrating the physiological paradigm of 600 Hz SEP bursts with the recent progress in low-noise amplifier technology, and multivariate data analysis of scalp potential distribution, in order to achieve a novel integrated neurotechnology for the noninvasive monitoring of cortical population spikes.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-54373
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4407
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4110
Exam Date: 26-Jun-2014
Issue Date: 8-Jul-2014
Date Available: 8-Jul-2014
DDC Class: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Subject(s): Hochfrequenz-EEG
Niedrig-Geräusch EEG
nicht-invasive Erfassung von Spike-ähnlicher Aktivität
High frequency EEG
low noise EEG
non invasive detection of spike-like activity
Usage rights: Terms of German Copyright Law
Appears in Collections:Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik » Publications

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
fedele_tommaso.pdf7.56 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DepositOnce are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.