id,collection,dc.contributor.author,dc.contributor.contact,dc.contributor.firstReferee,dc.contributor.furtherReferee,dc.contributor.gender,dc.date.accepted,dc.date.accessioned,dc.date.available,dc.date.issued,dc.description.abstract[de],dc.description.abstract[en],dc.identifier.uri,dc.identifier.urn,dc.language,dc.rights.uri,dc.subject.ddc,dc.title,dc.title.translated[de],dc.type,dcterms.accessRights.dnb,dcterms.accessRights.openaire,dcterms.format[de],refubium.affiliation[de],refubium.mycore.derivateId,refubium.mycore.fudocsId "e158cff3-557c-4f64-8515-2ba6e6c997f8","fub188/13","Schmidt, Sein","sein.schmidt@charite.de","Herr PD H. Obrig","Herr Prof. M. Kohl-Bareis||Herr PD K.T. Hoffmann","n","2009-02-02","2018-06-07T22:25:06Z","2009-02-27T10:21:06.955Z","2009","With over forty publications on resting state connectivity in functional magnetic resonance imaging (fMRI) and over fifty years of invasive research in animals, the origin of various low frequency oscillatory states remains unresolved. Here the question will be answered: Is it possible to differentiate functional connectivity into two bandwidths, i.e. at very low and low frequencies? If it is possible to differentiate two bandwidths in fMRI resting state connectivity, then a connection to investigations from other modalities with well-defined physiological and pathological relevance can be established. A review of previous literature suggests that low frequency oscillations dominate in “very low frequencies” rather than in “low frequencies”, i.e. 0.04 Hz versus 0.08 Hz. Further, it is plausible that both bandwidths co-exist independent of each other, have a neural origin, and are independent of cerebral vasomotion as well as cardiac and respiratory cycles. We apply a hybrid fMRI approach to investigate the resting state with selectively filtered seed-voxels from the dominant primary motor cortex. We find, with both spectral and time-domain analyses, connectivity between segregated distant areas of the brain. We conclude that functional connectivity in the resting state can be defined for both bandwidths. We argue that spectral analyses might be better equipped for their identification and that very low frequencies are more closely related to cerebral autoregulatory effects as compared e.g. to investigations of intracranial pressure and blood volume fluctuations in physiological and pathological settings.","Trotz fünfzig Jahre invasiver Forschung an Mensch und Tier, sowie vierzig Publikationen zur funktionellen Konnektivität im Ruhezustand mittels der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT), ist die Ätiologie verschiedener niedrigfrequenter physiologischer Oszillationen nach wie vor unklar. Ziel der vorliegenden Arbeit war es zu untersuchen, ob bei der funktionellen Konnektivität im Ruhezustand zwischen zwei Frequenzbändern unterschieden werden kann. Wenn möglich könnte eine Verbindung zu einer Vielzahl von Untersuchungen mit physiologischer und pathologischer Relevanz hergestellt werden. Bisherige Befunde deuten darauf hin, dass bei niedrigfrequenten Oszillationen der Frequenzbereich kleiner 0,04 Hz gegenüber dem Bereich bis 0,08 Hz dominiert. Beide Frequenzbereiche könnten jedoch auch unabhängig voneinander koexistieren und eine neuronale Herkunft unabhängig von kardiologischen und respiratorischen Zyklen aufweisen. Methodisch wurde ein hybrider fMRT Ansatz verwendet, in dem selektiv gefilterte Kernvoxelzeitreihen des dominanten primär motorischen Kortex im Ruhezustand analysiert wurden. Mithilfe von Spektral- und Zeitreihenanalysen konnte für beide Frequenzbänder eine funktionelle Konnektivität zwischen räumlich getrennten, umschriebenen Bereichen innerhalb des Gehirns nachgewiesen werden. Diese Befunde deuten darauf hin, dass sich die funktionelle Konnektivität im Ruhezustand in zwei unabhängigen Frequenzbändern definieren lässt. Das niedrigere Frequenzband (kleiner 0,04 Hz) ist dabei möglicherweise enger mit zerebralen autoregulatorischen Prozessen verknüpft, was Unterstützung in Untersuchungen zu intrakraniellen Blutdruck- und Volumenfluktuationen im physiologischen und pathologischen Kontext findet. Die Spektralanalyse ist dabei möglicherweise besser geeignet funktionelle Konnektivität zwischen einzelnen Regionen zu identifizieren.","https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/9242||http://dx.doi.org/10.17169/refubium-13441","urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000008598-8","eng","http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen","600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit","Bandwidth-Specific Functional Connectivity of Physiological Low Frequency Oscillations in fMRI","Brandbreite Spezifische Funktionelle Konnektivität Physiologischer Niedrig Frequente Oszillationen in FMRI","Dissertation","free","open access","Text","Charité - Universitätsmedizin Berlin","FUDISS_derivate_000000005203","FUDISS_thesis_000000008598"