Das verbindende Ziel meiner Doktorarbeit war die Weiterentwicklung von statistischen und methodischen Ansätzen in der Analyse von Magnetenzephalographie- Daten und die Anwendung dieser Ansätze in Studien zur Hörwahrnehmung beim Menschen.
Magnetenzephalographie (MEG) ist eine nicht-invasive Meßmethode, die die Änderungen der magnetischen Felder, welche durch die synchronisierte neuronale Erregung von Pyramidenzellen in der Hirnrinde hervorgerufen werden, mit einer hohen zeitlichen Auflösung außerhalb des Kopfes aufzeichnet. In einem allgemeinen Einführungskapitel werden zunächst die Grundlagen der Magnetenzephalographie dargestellt und der physiologische Ursprung der gemessenen elektromagnetischen Signale beschrieben. Um die kortikalen Stromquellen, die den außerhalb des Kopfes gemessenen Feldern zugrunde liegen, schätzen zu können, werden sogenannte Vorwärtsmodelle benötigt, die beschreiben wie sich die Ströme einzelner kortikaler Quellen auf die an den Sensoren gemessenen Magnetfelder auswirken. Das inverse Problem, die Schätzung der kortikalen Quellen anhand der Topographie der gemessenen Magnetfelder, ist jedoch selbst wenn das Vorwärtsmodell bekannt ist nicht eindeutig lösbar. Es müssen daher bei der Rekonstruktion der kortikalen Quellströme zusätzliche Vorannahmen über die Eigenschaften der neuronalen Quellen getroffen werden. Die räumliche Genauigkeit der Quellenlokalisierung bei MEG-Studien ist dabei geringer als bei der funktionellen Magnetresonanztomographie...Magnetoencephalography (MEG) measures neural activity non-invasively and at an excellent temporal resolution. Since its invention (Cohen, 1968, 1972), MEG has proven a most valuable tool in neurocognitive (Salmelin et al., 1994) and clinical research (Stufflebeam et al., 2009; Van ’t Ent et al., 2003). MEG is able to measure rapid changes in electrophysiological neural signals related to sensory and cognitive processes. The magnetic fields measured outside the head by MEG directly reflect the cortical currents generated by the synchronised activity of thousands of neuronal sources. This distinguishes MEG from functional magnetic resonance imaging (fMRI), where measurements are only indirectly related to electrophysiological activity through neurovascular coupling..
