Anisotropic EEG/MEG volume conductor modeling based on Diffusion Tensor Imaging

Güllmar, Daniel GND

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Volumenleitermodellierung auf Basis der Finiten Elemente für EEG/MEG Untersuchungen unter Einbeziehung von Anistropieinformation, die mit Hilfe der Magnetresonanzdiffusionstensorbildgebung (MR-DTI) gewonnen wurde. Im ersten Teil der Arbeit wurde der Einfluss unvollständig bestimmter Wichtungsparamter (b-Matrix) auf die zu rekonstruierenden Diffusionstensoren untersucht. Die Unvollständigkeit bezieht sich dabei auf die Tatsache, dass im Allgemeinen nur die starken Diffusionsgradienten zur Berechnung der b-Matrix herangezogen werden. Es wurde gezeigt, dass besonders bei Aufnahmen mit hoher räumlicher Auflösung der Anteil der Bildgradienten an der b-Matrix nicht mehr vernachlässigbar ist. Weiterhin wurde gezeigt, wie man die b-Matrizen korrekt analytisch bestimmt und damit einen systematischen Fehler vermeidet. Für den Fall, dass nicht ausreichend Informationen zur Verfügung stehen um die analytische Bestimmung durchzuführen, wurde eine Lösung vorgeschlagen, die es mit Hilfe von Phantommessungen ermöglicht eine parametrisierte b-Matrix zu bestimmen. Der zweite Teil widmet sich der Erstellung hochaufgelöster realistischer Volumenleitermodelle detailliert beschrieben. Besonders die Transformation der Diffusionstensordaten in Leitfähigkeitstensoren. Zudem wurde eine Vorgehensweise beschrieben, die es erlaubt, einen T1-gewichteten MR-Datensatz vollautomatisch in fünf verschiedene Gewebesegmente (weiches Gewebe, graue und weiße Substanz, CSF und Schädelknochen) zu unterteilen. Der dritte Teil der Arbeit befasst sich mit dem Einfluss der anisotropen Leitfähigkeit in der weißen Hirnsubstanz auf EEG und MEG unter Verwendung eines Tier- sowie eines Humanmodells. Um den Einfluss der verschiedenen Methoden der Transformation von DTI Daten in Leitfähigkeitsdaten zu untersuchen, wurden verschiedenen Modelle sowohl mit gemessener als auch mit künstlicher Anisotropie erstellt. In der Tiermodellstudie wurden EEG und in der Humanmodellstudie EEG und MEG Simulationen sowohl mit den anisotropen Modellen als auch mit einem isotropen Modell durchgeführt und miteinander verglichen. Dabei wurde gefunden, dass sowohl der topographische Fehler (RDM) als auch der Magnitudenfehler stark durch das Einbeziehen von Anisotropieinformationen beeinflusst wird. Es wurde auch gezeigt, dass sowohl die Position als auch die Orientierung einer dipolaren Quelle in Bezug auf das anisotrope Segment einen großen Effekt auf die untersuchten Fehlermaße hat.

In this work anisotropic electric tissue properties determined by means of diffusion tensor imaging were modeled into high resolution finite element volume conductors. In first part of the work the influence of not considering imaging gradient in the calculation of the b-matrices on the correct determination of diffusion tensor data is shown and it was found that especially with high resolution imaging protocols the contributions of the imaging gradients is not negligible. It was also shown how correct b-matrices considering all applied gradients can be calculated correctly. For the case that information about the sequence are missing an experimental approach of determining a parameterized b-matrix using phantom measurements is proposed. In the second part the procedure of generating anisotropic volume conductor models is regarded. The main focus of this part was to facilitate the derivation of anisotropy information from DTI measurements and the inclusion of this information into an anisotropic volume conductor. It was shown, that it is possible to generate a sophisticated high resolution anisotropic model without any manual steps into five different tissue layers. The third part studied the influence of anisotropic white matter employing an animal as well as a human model. To compare the different ways of converting the anisotropy information from DTI into conductivity information, different models were investigated, having artificial as well as measured anisotropy. In the animal study the EEG and in the human study the EEG and MEG forward solution was studies using the anisotropic models and compared to the solution derived using an isotropic model. It was found that both, the topography error (RDM) as well as the magnitude error (MAG), are significantly affected if anisotropy is considered in the volume conductor. It was also shown, that the position as well as the orientation of the dipole with respect to white matter has a large effect on the amount of the error quantities. Finally, it is claimed that if one uses high resolution volume conductor models for EEG/MEG studies, the anisotropy has to be considered, since the average error of neglecting anisotropy is larger than the accuracy which can be achieved using such models.

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Güllmar, Daniel: Anisotropic EEG/MEG volume conductor modeling based on Diffusion Tensor Imaging. 2008.

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