EEG und andere

Es folgt ein Vergleich verschiedener Methoden der Messung von Hirnaktivität wie fMRT, MEG und EEG; außerdem eine Betrachtung der physischen Erzeuger des EEGs im Gehirn, und als letztes eine Erläuterung der Differentiellen Verstärkung.

ERP-Analyse

Wie gewinnt man aus aufgenommenen EEG-Signalen sinnvolle Daten? Wie findet man ERPs (Event related potentials, ereignisbezogene Potentiale)? Dafür ist beim aufgenommenen Signal einiges an Vorverarbeitung und Rauschentfernung notwendig. Schließlich braucht man Wissen darüber, wie man ERPs bestimmt.

Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Unabhängigkeitsanalyse (ICA)

Hier erkläre ich die Hauptkomponentenanalyse und die Unabhängigkeitsanalyse, zusammen mit den dafür benötigten Begriffen der Eigenvektoren und Eigenwerte.

Zeit-Frequenz-Analyse

In diesem Beitrag geht es um Begriffe und Techniken aus der Zeit-Frequenz-Analyse: Stationarität, Glätte, Wavelet-Analyse, evozierte vs. induzierte Aktivität und Frequenzbänder.

Eigenschaften der Diskreten Fouriertransformation

In diesem Beitrag geht es um einige wichtige Eigenschaften und Begriffe bezüglich der Diskreten Fouriertransformation (DFT). Vorweg: was ist der Unterschied zur FFT (Fast Fourier Transform)? FFT ist ein Oberbegriff für Algorithmen, die die DFT durchführen, dabei aber mehrere tausendfach schneller sind als die Standardgleichung der Fouriertransformation. FFT und DFT liefern also dieselben Ergebnisse, da FFT eine DFT ist.

Bivariate Signalanalyse

Bei der bivariaten Signalanalyse geht es darum, Aussagen über die großflächige Zusammenarbeit von verschiedenen Verarbeitungszentren des Gehirns zu machen. Beispiele dafür sind, wie verschiedene Aspekte der visuellen Wahrnehmung, die in abgegrenzten Hirnarealen verarbeitet werden, schließlich zu einem kohärenten Gesamtbild synchronisiert werden; oder wie Top-Level-Prozesse wie Erwartung oder Konzentration bestimmte Aspekte von Low-Level-Prozessen des Sehens beeinflussen. EEG ist dafür geeignet, um Aktivitäten in entfernten Hirnregionen zu messen; wie macht man nun Sinn aus den Messungen, was Korrelation (und möglicherweise auch Kausalität) betrifft?
Im Folgenden werden einige nützliche Konzepte und Tools für diese Zwecke vorgestellt.

Lokalisierung der Signalquelle (source localization)

In diesem Beitrag geht es um die schwierige Aufgabe, die Quellen von EEG-Signalen im Gehirn auszumachen, also zu bestimmen, welche Areale zu welchen Pegeln beigetragen haben. Es werden zwei generelle mögliche Lösungsrichtungen (vorwärts und invers) und eine spezielle Technik zur gerichteten Signalverstärkung (Beamforming) erläutert.

Lokalisation ist hier ein schweres Unterfangen, denn bekanntermaßen

Fortgeschrittene Spektralanalyse

In diesem Eintrag möchte ich zwei fortgeschrittenere Methoden der Spektralanalyse vorstellen (Welch’s Method und Multitapering), sie erläutern und Vor- und Nachteile aufführen und abschließend bemerken, in welcher Situation welche besser geeignet ist.