Data-driven analysis for multimodal neuroimaging

dc.contributor.advisorMüller, Klaus-Roberten
dc.contributor.authorBießmann, Felixen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatiken
dc.date.accepted2011-12-07
dc.date.accessioned2015-11-20T21:02:12Z
dc.date.available2012-01-13T12:00:00Z
dc.date.issued2012-01-13
dc.date.submitted2012-01-13
dc.description.abstractBildgebende Verfahren in den Neurowissenschaften haben unser Verständnis von Informationsverarbeitung im Hirn entscheidend geprägt. Die schnelle Verbreitung von nicht-invasiven bildgebenden Verfahren wie etwa der funktionellen Magnet-Resonanz Tomographie (fMRT) in den letzten beiden Dekaden erlaubt es heutzutage jedem interessierten Studenten nicht-invasiv den Blutsauerstoffgehalt im Hirn zu messen und so räumlich hochaufgelöste Zeitreihen von Hirnaktivität aufzuzeichnen. Wie genau sich jedoch neuronale Aktivität im Blut-Sauerstoff Gehalt abhängigem Kontrast (englisch: Blood-oxygen level dependent oder BOLD contrast) wiederspiegelt, ist trotz intensiver Forschung an der neurovaskulären Kopplung nach wie vor aktuelles Forschungsthema. Für ein besseres Verständnis des fMRT Signals sind kombinierte Messungen von intrakranialer neuronaler Aktivität und fMRT Signalen zwingend erforderlich. Diese multimodalen Simultanmessungen sind inzwischen technisch möglich. Jedoch fehlen geeignete Analysemethoden. Gängige Verfahren basieren auf vereinfachenden Annahmen über die neurovaskuäre Kopplungsdynamik. Diese Annahmen sind zwar praktisch, erwiesen sich aber in zahlreichen Studien als falsch. In dieser Dissertation wird ein neuartiges Analyseverfahren, temporal kernel Canonical Correlation Analysis (tkCCA), entwickelt, getested und angewandt. TkCCA schätzt Abhängigkeitsstrukturen in hochdimensionalen Daten mit nicht-instantaner Kopplung. Die entscheidenden Vorteile von tkCCA gegenüber herkömmlichen Methoden sind a) direkte Anwendbarkeit auf multimodale Daten, b) Effizienz bei hochdimensionalen Daten mit wenig Datenpunkten und c) Verzicht auf einschränkende Annahmen über die generativen Modelle der gemessenen Daten. Insbesondere erlaubt tkCCA die Analyse hochdimensionaler multimodaler Simultanmessungen von neuronaler Aktivität und fMRT Signalen. Mit Hilfe von tkCCA können neuronale Signale besser aus multivariaten fMRI Messungen vorhergesagt werden. Davon können sowohl Grundlagenforschung als auch klinische Diagnostik profitieren. Darüberhinaus ist tkCCA direkt anwendbar auf andere Arten hochdimensionaler Datenströme mit nicht-instantanen Abhängigkeiten, wie etwa in sozialen Netzwerken im World Wide Web.de
dc.description.abstractNeuroimaging, the measurement, analysis and visualization of neural activity, contributed considerably to our understanding of information processing in the brain. The availability of non-invasive neuroimaging devices such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been increasing rapidly throughout the last two decades. Nowadays every interested student can obtain non-invasively high resolution image time series of the blood-oxygen level dependent (BOLD) signal using fMRI. How exactly neural activity is reflected in the BOLD contrast is still subject of active research. For a more accurate interpretation of the fMRI signal and the underlying neurovascular coupling mechanisms, combined measurements of intracranial neural activity and fMRI signals are indispensable. Such simultaneous measurements have become technically possible – however appropriate analysis methods are still lacking. Classical analysis approaches rely on simplifying assumptions about the neurovascular coupling dynamics. These assumptions are convenient but numerous studies have provided empirical evidence against them. In this dissertation a novel analysis method, termed temporal kernel Canonical Correlation Analysis (tkCCA), will be developed, tested on artificial data and applied to experimental data in order to investigate neurovascular coupling mechanisms. TkCCA estimates dependency structures between high dimensional data with complex temporal coupling dynamics. The important advantages of tkCCA compared to standard methods are a) tkCCA can be directly applied to multimodal data, b) tkCCA is very efficient for high dimensional data with few data points (as is the case for fMRI) and c) tkCCA does not make use of restrictive assumptions about the data generating process. In particular tkCCA can be used to analyze high dimensional simultaneous measurements of neural activity and fMRI signals. Predictions of neural activity using tkCCA are better than when using classical methods. Basic research as well as clinical applications can profit from this more accurate prediction. Besides tkCCA is readily applicable to other domains in which data streams have high dimensional features that are non-instantaneously coupled, such as data from social networks in the World Wide Web.en
dc.identifier.uriurn:nbn:de:kobv:83-opus-33865
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3382
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-3085
dc.languageEnglishen
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc004 Datenverarbeitung; Informatiken
dc.subject.otherBildgebende Verfahrende
dc.subject.otherMaschinelles Lernende
dc.subject.otherNeurowissenschaftde
dc.subject.otherFMRIen
dc.subject.otherMachine learningen
dc.subject.otherMultimodalen
dc.subject.otherNeuroimagingen
dc.titleData-driven analysis for multimodal neuroimagingen
dc.title.translatedMultivariate Analyseverfahren für multimodale bildgebende Verfahren in den Neurowissenschaftende
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Softwaretechnik und Theoretische Informatikde
tub.affiliation.facultyFak. 4 Elektrotechnik und Informatikde
tub.affiliation.instituteInst. Softwaretechnik und Theoretische Informatikde
tub.identifier.opus33386
tub.identifier.opus43201
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading…
Thumbnail Image
Name:
Dokument_1.pdf
Size:
4.6 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections