Characterization of human background rhythms with functional magnetic resonance imaging

Diese Dissertation zeigt, dass Hintergrundrhythmen mit Hilfe der gleichzeitigen Messung von EEG und fMRI Signalen untersucht werden können. Die Methodik dieses Ansatzes wurde durch den Einsatz einer speziellen fMRI Sequenz weiterentwickelt, und die Signalqualität durch visuell evozierte Potentiale überprüft. Der prominente okzipitale Alpha-Rhythmus und die vergleichsweise schwächeren rolandischen Rhythmen konnten in der elektromagnetisch störenden Umgebung des Magnetresonanztomografen, auch und gerade während der funktionellen Messsequenzen identifiziert werden. Durch den Einsatz der in dieser Arbeit vorgestellten Nachverarbeitungsmethoden kann die simultane Aufnahme von EEG und fMRI Signalen wertvolle Informationen über die neuronale Grundlage von Hirnrhythmen und ihrer hemodynamischer Korrelate liefern. Die hier vorgestellten Daten bekräftigen die Hypothese, dass die Amplitude der Hintergrundrhythmen mit spezifischen Deaktivierungen in sensorischen Hirnarealen einhergehen. Eine erhöhte Amplitude aller untersuchter Rhythmen war mit einem negativen BOLD Signal in sensorischen kortikalen Arealen verknüpft, was auf einen erniedrigten Energieverbrauch in Arealen mit höherer Synchronizität schliessen lässt. Der posteriore Alpha Rhythmus, ist invers mit dem hemodynamischen Signal in primären visuellen Arealen gekoppelt, während hämodynamische Korrelate der rolandischen Alpha und Beta Rhythmen in somatomotorischen Arealen lokalisiert wurden. Für den rolandischen Alpha und Beta Rhythmus wurden unterschiedliche regionale Netzwerke gefunden. Der rolandische Beta Rhythmus ist mit dem Motornetzwerk, während der rolandische Alpha Rhythmus mit einen somatosensorischen bzw. Assoziationsnetzwerk assoziert ist, was eine fundamentale Eigenschaft des Somatomotorischen Systems zu sein scheint. Die rolandischen Rhythmen könnten dadurch somatomotorische Areale während der Erhaltung oder Planung von Bewegungsabläufen funktional koppeln [Brovelli, et al., 2004]. Desweiteren wurde gezeigt, dass thalamische und cinguläre Strukturen mögliche Generatoren oder Modulatoren der hier untersuchten Hintergrundrhythmen sind. Die experimentellen Daten der hier vorgestellten Studien legen nahe, dass eine inverse Beziehung der Stärke eines Hintergrundrhythmus mit regional kortikalem Metabolismus und gleichzeitig eine „antagonistische“, positive Beziehung mit thalamischen oder cingulären Struktuen ein gernerelles orgnaisatorisches Prinzip des Gehirns zu sein scheint. Der Begriff der Grundaktivität des Gehirns [Gusnard, et al., 2001] müsste daher in verschiedene Netzwerke der Grundaktivität unterteilt werden, die elektrophysiologisch durch Hintergrundrhythmen definiert wären.The data provided by this thesis show that imaging of brain rhythms can be achieved by simultaneous EEG-fMRI recordings. This methodology was developed further by implementing an adapted MR sequence and the EEG-fMRI signal quality was confirmed by means of visual evoked potentials. Together with the post processing methods applied in this work, simultaneous EEG-fMRI recordings can thus provide valuable information about the neuronal basis of brain rhythms and their regional hemodynamic correlates. The data further substantiate the hypothesis that ‘idling’ rhythms indicate distinct deactivated sensory cortical areas. Increased power of all examined rhythms was associated with negative BOLD signal in sensory cortical areas, indicating less energy consumption in those areas with higher synchronicity. The posterior alpha or so-called Berger rhythm is coupled inversely to the hemodynamics in primary visual areas, whereas rolandic alpha and beta rhythm could be localized to somatomotor areas. Different networks were found for rolandic alpha and beta rhythms. The rolandic beta rhythm is more associated with a motor-network whereas the rolandic alpha rhythm is more associated with a sensory and association network which represents a fundamental characteristic of the sensorimotor system. The rolandic oscillations may bind sensorimotor areas into a functional loop during pre-movement motor maintenance behaviour [Brovelli, et al., 2004]. Furthermore thalamic and cingulate structures were shown to be possible generative or modulatory structures for the brain rhythms examined in this study. The experimental data obtained in this work suggest that the inverse correlation of an ‘idling’ rhythm’s strength with the metabolism in ‘its cortical areas’, and the positive correlation with cingulate or thalamic areas are both general organizational principles. The notion of a default mode of the brain [Gusnard, et al., 2001] may perhaps be further subdivided into different networks with a “default mode”, each of them electro-physiologically defined by its “idle rhythm”