dc.contributor.author
Waterstraat, Gunnar
dc.date.accessioned
2018-06-07T16:04:35Z
dc.date.available
2016-02-04T12:15:42.382Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/2012
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-6214
dc.description.abstract
Einleitung Durch elektrische Nervenstimulation evozierte hochfrequente (> 400
Hz) somatosensorische Potentiale (hf-SEPs) im Oberflächen-EEG des Menschen
sind nicht-invasive Korrelate kortikaler Summenaktionspotentiale, wie in
simultanen mikroskopischen Einzelzellableitungen und makroskopischen
epiduralen EEG-Ableitungen bei Makaken gezeigt wurde. Aufgrund des niedrigen
Signal-Rausch-Verhältnisses erfolgte die Analyse von hf-SEP bisher durch
Mittelung einer Vielzahl (Tausenden) von Reizantworten. Dieses Verfahren nimmt
jedoch an, dass die Reizantwort auf jeden Stimulus exakt identisch ist; eine
Analyse der zeitlichen Variabilität der Reizantworten ist auf diese Weise
nicht möglich. Ziel der vorliegenden Arbeit war, durch Optimierung der EEG-
Aufnahmetechnik sowie Entwicklung spezieller offline-Analysen eine
Charakterisierung von Einzelreizantworten zu ermöglichen. Methoden: Eine
Analyse des Rausch-Budgets erkannte das Verstärkerrauschen sowie das
thermische Rauschen an der Elektroden-Haut-Schnittstelle als maßgebliche
Rauschkomponenten des Hochfrequenz-EEGs. Messungen mittels optimierter
rauscharmer Verstärkertechnologie und sorgfältiger Elektrodenpräparation
führten somit zu einer Reduktion des technischen Rauschanteils. „Biologisches
Rauschen“, d. h. für die Analyse irrelevante EEG-Aktivität, wurde anschließend
durch eine datengetriebene Optimierung räumlicher und zeitlicher Filter
reduziert. Ein nicht-linearer Klassifikator wurde zur Detektion der
Hochfrequenz-SEPs implementiert. Um Widersprüche zu früheren Publikationen zu
erklären und die Algorithmen bezüglich ihrer Parameter detailliert zu
charakterisieren, erfolgten statistische Analysen und Simulationen. Resultate:
Ein zunehmender Optimierungsgrad der verwendeten offline-Analysen führte zu
einer sukzessiven Verbesserung der Einzelreizauflösung der nicht-invasiv
aufgezeichneten Hochfrequenz-SEP: (i) Durch rauscharme Messungen in
Kombination mit „traditioneller“ Mittelung der Reizantworten konnten erstmals
Hochfrequenz-SEPs um 1000 Hz („κ-bursts“) im nicht-invasiven Oberflächen-EEG
nachgewiesen werden. (ii) Durch Hinzuziehung einer Zeit-Frequenz-Analyse der
Einzelreizantworten konnte zudem im Gegensatz zu früheren Studien ein mit 600
Hz-SEP („σ-bursts“) assoziierter Amplitudenanstieg der Einzelreizantworten im
nicht-invasiven Oberflächen-EEG nachgewiesen werden; dieser Befund stützt das
'added energy' Modell evozierter Potentiale. (iii) Die datengetriebene
Optimierung räumlicher und zeitlicher Filter in Kombination mit einem nicht-
linearen Klassifikator erlaubte in Probanden mit hoher Signalamplitude
erstmals eine verlässliche und spezifische Detektion von σ-bursts in nicht-
invasiven EEG-Aufzeichnungen ohne Kenntnis der Stimulationszeitpunkte.
Schlussfolgerungen: Optimierte Aufnahmetechniken und offline-Analysen
ermöglichen beim Menschen die Detektion und Charakterisierung hochfrequenter
SEPs im nicht-invasiven Oberflächen-EEG auf der Ebene von Einzelreizantworten.
Die entwickelten Techniken ermöglichen zudem eine weitergehende Beschreibung
der zeitlichen Variabilität der Reizantworten als Marker einer variierenden
Stimulusverarbeitung im somatosensorischen System. Perspektivisch können die
verwendeten Methoden zu einer allgemeinen Verwendung hochfrequenter iktualer
und interiktualer Oszillationen als vorteilhafter Biomarker bei Epilepsien
beitragen.
de
dc.description.abstract
Introduction: High-frequency (> 400 Hz) somatosensory evoked potentials (hf-
SEP) following electric nerve stimulation can be measured non-invasively at
the scalp. As inferred from simultaneous microscopic single cell recordings
and macroscopic epidural recordings in Macaque monkeys, they are correlates of
cortical population spikes. Due to the low signal-to-noise ratio,
traditionally their analysis involved averaging across a multitude (thousands)
of trials. However, this technique assumed an identical response to each
stimulus; therefore, analyzing their temporal variability became impossible.
Here, optimized low-noise EEG-technology and purpose-made offline analyses
shall enable single-trial analysis. Methods: Amplifier noise and thermal noise
at the electrode-skin-interface are major constituents of the noise budget in
the high-frequency EEG. Accordingly, measurements with optimized low-noise EEG
amplifiers and careful preparation of recording electrodes lead to a reduction
of the technical noise content of the recordings. Consequently, data-driven
optimization of spatial and temporal filters decreased the level of
“biological noise”, i.e., EEG activity deemed to be irrelevant for the
analysis. To detect single-trial high-frequency SEP in noninvasive EEG
recordings, a non-linear classifier was implemented. Simulations and
statistical analyses were conducted to characterize the algorithms in detail
and to resolve discrepancies between earlier publications. Results: An
increasing degree of optimization of the offline-analyses lead to a successive
enhancement of the single-trial visibility of non-invasively recorded high-
frequency SEP: (i) Using low-noise measurements, high-frequency SEP around
1000 Hz (“κ-burst”) could be detected for the first time in non-invasive
surface EEG. (ii) In contrast to previous studies, it was demonstrated that
600 Hz-SEP (“σ-bursts”) are associated with an increase of the single-trial
amplitude in the non-invasive surface EEG, hereby providing evidence for the
‘added energy’ model of evoked potentials. (iii) The combination of data-
driven filter optimization and a non-linear classifier eventually enabled a
reliable and specific detection of single-trial σ-bursts in the non-invasive
surface EEG of subjects with high signal amplitude. Conclusion: Optimized
recording technology and offline analyses enable detecting and characterizing
human single-trial high-frequency SEP in non-invasive surface EEG. Using the
developed techniques, the temporal variability of single trials can serve as
an identifiable marker of variations in the stimulus processing of the
somatosensory system. Perspectively, these methods might contribute to
establish ictual and interictual high-frequency oscillations as common
biomarkers in epilepsy.
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
evoked potentials
dc.subject
single-trial detection
dc.subject
high-frequency (> 400 Hz)
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Nicht-invasive Einzelreizdetektion hochfrequenter somatosensorisch evozierter
Potentiale des Menschen
dc.contributor.firstReferee
N.N.
dc.contributor.furtherReferee
N.N.
dc.date.accepted
2016-02-26
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000101000-2
dc.title.translated
Non-invasive single-trial detection of human high-frequency somatosensory
evoked potentials
en
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000101000
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000018426
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access