Publikationen an der Fakultät für Informatik und Automatisierung ab 2015

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Aydin, Ümit;
Combined EEG and MEG source analysis of epileptiform activity using calibrated realistic finite element head models, 2015. - Online-Ressource (PDF-Datei: XII, 190 Bl., 89,72 MB) Ilmenau : Techn. Univ., Diss., 2015

In dieser Arbeit wird eine neue Pipeline, welche die komplementären Informationen der Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG) berücksichtigen kann, vorgestellt und experimentell sowie methodisch analysiert. Um das Vorwärtsproblem zu lösen, wird ein hochrealistisches Finite-Elemente-Kopfmodell aus individuell gemessenen T1-gewichteten, T2-gewichteten und Diffusion-Tensor (DT)-MRIs generiert. Dafür werden die Kompartments Kopfhaut, spongioser Schädel, kompakter Schädel, Liquor Cerebrospinalis (CSF), graue Substanz und weiße Substanz segmentiert und ein individuelles Kopfmodell erstellt. Um eine sehr akkurate Quellenanalyse zu garantieren werden die individuelle Kopfform, die Anisotropie der weißen Substanz und die individuell kalibrierte Schädelleitfähigkeiten berücksichtigt. Die Anisotropie der weißen Substanz wird anhand der gemessenen DT-MRI Daten berechnet und in das segmentierte Kopfmodell integriert. Da sich die Leitfähigkeit des schwach-leitenden Schädels für verschiedene Probanden sehr stark unterscheidet und diese die Ergebnisse der EEG Quellenanalyse stark beeinflusst, wird ein Fokus auf die Untersuchung der Schädelleitfähigkeit gelegt. Um die individuelle Schädelleitfähigkeit möglichst genau zu bestimmen werden simultan gemessene somatosensorische Potentiale und Felder der Probanden verwendet und ein Verfahren zur Kalibrierung der Schädelleitfähigkeit durchgeführt. Wie in dieser Studie gezeigt, können individuell generierte Kopfmodelle dazu verwendet werden um, in einem nicht-invasivem Verfahren, interiktale Aktivität für Patienten, welche an medikamentenresistenter Epilepsie leiden, mit einer sehr hohen Genauigkeit zu detektieren. Außerdem werden diese akkuraten Kopfmodelle dazu verwendet um die unterschiedlichen Sensitivitäten von EEG, MEG und einer kombinierten EEG und MEG (EMEG) Quellenanalyse in Bezug auf verschiedene Gewebeleitfähigkeiten zu untersuchen. Wie in dieser Studie gezeigt wird liefert eine kombinierte EMEG Quellenanalyse zuverlässigere und robustere Ergebnisse für die Lokalisierung epileptischer Aktivität als eine einfache EEG oder MEG Quellenanalyse. Zuletzt werden die Auswirkungen einer Spikemittelung sowie die Effekte verschiedener Signal-Rausch-Verhältnisse (SNRs) anhand verschiedener Teilmittelungen untersucht. Wie in dieser Arbeit gezeigt wird sind realistische Kopfmodelle mit anisotroper weißer Substanz und kalibrierter Schädelleitfähigkeit nicht nur für die EEG Quellenanalyse, sondern auch für die MEG und EMEG Quellenanalyse vorteilhaft. Durch die Anwendung dieser akkuraten Kopfmodelle konnte gezeigt werden, dass EMEG Quellenanalyse sehr gute Quellenrekonstruktionen auch schon zu Beginn des epileptischen Spikes liefert, wo nur eine sehr geringe SNR vorhanden ist. Da zu diesem Zeitpunkt noch keine Ausbreitung der epileptischen Aktivität eingesetzt hat ist die Lokalisation von frühen Quellen von besonderer Bedeutung. Während die EMEG Quellenanalyse auch Ausbreitungseffekte für spätere Zeitpunkte genau darstellen kann, können einfache EEG oder MEG Quellenanalysen diese nicht oder nur teilweise darstellen. Die Validierung der Ausbreitung wird anhand eines invasiv gemessenen Stereo-EEG durchgeführt. Durch die durchgeführten Spikemittelungen und die SNR Analyse wird verdeutlicht, dass durch eine Teilmittelung wichtige und exakte Informationen über den Mittelpunkt sowie die Größe des epileptischen Gewebes gewonnen werden können, welche weder durch eine einfachen noch einer "Grand-average" Lokalisation des Spikes erreichbar sind. Eine weitere Anwendung einer genauen EMEG Quellenanalyse ist die Bestimmung einer "region of interest" anhand von standardisierten MRT Messungen. Diese kleinen Gebiete werden dann später mit einer optimalen und höher aufgelösten MRT-Sequenz gemessen. Dank dieses optimierte Verfahren können auch sehr kleine FCDs entdeckt werden, welche auf dem standardisierten gemessenen MRT-Sequenzen nicht erkennbar sind. Die Pipeline, welche in dieser Arbeit entwickelt wird, kann auch für gesunde Probanden angewendet werden. In einer ersten Studie wird eine Quellenanalyse der somatosensorischen und auditorisch-induzierten Reize durchgeführt. Die gewonnen Daten werden mit anderen Studien vergleichen und mögliche Gemeinsamkeiten diskutiert. Eine weitere Anwendung der realistischen Kopfmodelle ist die Untersuchung von Volumenleitungseffekten in nicht-invasiven Hirnstimulationsmethoden wie transkranielle Gleichstromstimulation und transkranielle Magnetstromstimulation.



http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=25840
Graichen, Uwe; Eichardt, Roland; Fiedler, Patrique; Strohmeier, Daniel; Zanow, Frank; Haueisen, Jens
SPHARA - a generalized spatial Fourier analysis for multi-sensor systems with non-uniformly arranged sensors: application to EEG. - In: PLOS ONE, ISSN 1932-6203, Bd. 10 (2015), 4, e0121741, insges. 22 S.

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0121741
Dietzfelbinger, Martin; Rink, Michael
Towards optimal degree distributions for left-perfect matchings in random bipartite graphs. - In: Theory of computing systems, ISSN 1433-0490, Bd. 56 (2015), 4, S. 593-611

http://dx.doi.org/10.1007/s00224-014-9577-1
Psaroudakis, Iraklis; Wolf, Florian; May, Norman; Neumann, Thomas; Böhm, Alexander; Ailamaki, Anastasia; Sattler, Kai-Uwe
Scaling up mixed workloads: a battle of data freshness, flexibility, and scheduling. - In: Performance Characterization and Benchmarking. Traditional to Big Data, (2015), S. 97-112

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-15350-6_7
Rothenberger, Ralf; Grau, Sascha; Grau, Sascha *1982-*; Roßberg, Michael;
Dominating an s-t-cut in a network. - In: SOFSEM 2015: theory and practice of computer science, (2015), S. 401-411

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46078-8_33
Fröhlich, Thomas; Augustin, Silke; Ament, Christoph
Temperature-dependent dynamic behavior of process temperature sensors. - In: International journal of thermophysics, ISSN 1572-9567, Bd. 36 (2015), 8, S. 2115-2123

For a number of applications in control and safety value monitoring, a profound knowledge of the dynamic behavior of process temperature sensors is of great importance. Sensor test procedures and model identification methods are state of the art for small temperature changes, i.e., steps. For wider temperature ranges, the temperature dependency of the material characteristics is significant, too. The resulting non-linearities limit the utilization of classical model concepts. In this paper, we introduce and solve a non-linear ordinary differential equation for the linear dependency of the material characteristic parameters, i.e., for the basic case of non-constant material parameters. The analytic solution will be explained, and the results are discussed and compared to a finite element method model of a basic cylinder.



http://dx.doi.org/10.1007/s10765-015-1869-4
Glotzbach, Thomas; Schneider, Matthias; Otto, Peter;
Cooperative line of sight target tracking for heterogeneous unmanned marine vehicle teams: from theory to practice. - In: Robotics and autonomous systems, ISSN 1872-793X, Bd. 67 (2015), S. 53-60

http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2014.09.012
Seidl, Thomas; Ritter, Norbert; Schöning, Harald; Sattler, Kai-Uwe; Härder, Theo; Friedrich, Steffen; Wingerath, Wolfram
Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web : (BTW 2015) ; 16. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS), 04. - 06.03.2015 in Hamburg, Germany. - Bonn : Ges. für Informatik, 2015. - 1 CD-ROM (12 cm). - (GI-Edition Lecture Notes in Informatics) ISBN 978-3-88579-635-0

Aydin, Ümit; Vorwerk, Johannes; Dümpelmann, Matthias; Küpper, Philipp; Kugel, Harald; Heers, Marcel; Wellmer, Jörg; Kellinghaus, Christoph; Haueisen, Jens; Rampp, Stefan; Stefan, Hermann; Wolters, Carsten H.
Combined EEG/MEG can outperform single modality EEG or MEG source reconstruction in presurgical epilepsy diagnosis. - In: PLOS ONE, ISSN 1932-6203, Bd. 10 (2015), 3, e0118753, insges. 29 S.

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0118753