dc.contributor.author
Freyer, Frank
dc.date.accessioned
2018-06-07T21:11:42Z
dc.date.available
2010-07-21T12:24:48.457Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/7518
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-11717
dc.description.abstract
The aim of my PhD thesis was to characterize the spatio-temporal dynamics of
two different types of neuronal large-scale oscillatory signals using
electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI).
In this synopsis I present three studies which emerged from this project and
to which I contributed within the scope of my PhD thesis. The first part of my
thesis deals with somatosensory evoked high frequency bursts (HFBs). These EEG
oscillations at a frequency of 600 Hz constitute a unique possibility to
noninvasively record population spikes of thalamocortical and cortical neurons
in humans. In Study 1, we combined recordings of HFBs and fMRI in order to
derive a noninvasive measure of spiking activity together with the slow
vascular fMRI signal and the conventional low-frequency EEG, which is
dominated by postsynaptic activity. Using an interleaved EEG-fMRI setup, where
HFBs were recorded between fMRI acquisition periods, we were able to show that
spatially distinct fMRI activations along the thalamocortical pathway could be
attributed to spontaneous fluctuations of different HFB components separated
only by milliseconds. Conventional EEG-fMRI approaches do not allow the
continuous recording of high-frequency EEG signatures such as HFBs, since
high-frequency fMRI-related imaging artifacts that contaminate the EEG cannot
be removed using available methods. In Study 2, we therefore developed an EEG-
fMRI setup including an enhanced artifact correction algorithm allowing for
the continuous recovery of HFBs during fMRI. We thoroughly evaluated our setup
not only for HFBs but also for spontaneous and evoked EEG signals ranging from
1 to 1000 Hz. Large-scale neuronal activity also occurs in the absence of any
external stimuli or task, reflected in the EEG as ongoing oscillations. In the
second part of my PhD thesis, I aimed to characterize such EEG oscillations
with respect to nonlinearity and multistability. These are the classic
hallmarks of complex, self-organizing systems, of which the brain is widely
assumed to be a paradigmatic example. However, at the large scale of
neocortical dynamics there is little empirical evidence for such features. In
Study 3, we studied the temporal fluctuations of power in human resting-state
EEG acquired both with and without fMRI and showed that key brain rhythms
exhibit qualities such as bistability (bursting between high- and low-
amplitude modes) in the alpha rhythm and irregular appearance of high
amplitude “extremal” events in beta rhythm power fluctuations. These results
challenge existing frameworks for understanding large-scale brain activity and
suggest the development of more sophisticated generative models of brain
dynamics.
de
dc.description.abstract
Diese Doktorarbeit befasst sich mit zwei Arten von globalen neuronalen
oszillatorischen Signalen im menschlichen Gehirn und der Charakterisierung
ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik mittels Elektroenzephalographie (EEG) und
funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT). In der vorliegenden Synopsis
werden die drei Veröffentlichungen vorgestellt, die aus diesem Projekt
entstanden sind. Der erste Teil der Arbeit handelt von somatosensorisch
evozierten hochfrequenten Oszillationen (high-frequency bursts, HFBs). Diese
EEG Oszillationen mit einer Frequenz von 600 Hz stellen die einzigartige
Möglichkeit dar, Massenaktionspotentiale nicht-invasiv am Menschen zu messen.
In Studie 1 haben wir Aufnahmen dieser HFBs mit der fMRT kombiniert, um ein
gleichzeitiges Messen von Aktionspotentialen, des langsamen vaskulären fMRT
Signals und des konventionellen niedrigfrequenten EEGs zu ermöglichen. Mit
Hilfe unseres EEG-fMRT Setups konnten wir räumlich getrennte fMRT
Aktivierungen entlang der thalamokortikalen Bahn spontanen Flukuationen
unterschiedlicher HFB-Komponenten zuordnen. Mit herkömmlichen EEG-fMRT
Ansätzen ist es nicht möglich, hochfrequente EEG Signale wie HFBs
kontinuierlich aufzunehmen, da die hochfrequenten fMRT-Artefakte, die das EEG
kontaminieren, nicht hinreichend enfernt werden können. In Studie 2 haben wir
deshalb einen EEG-fMRT Aufbau entwickelt, inklusive einer neuen Art von
Artefaktreduzierung, der eine kontinuierliche Rekonstruierung der HFBs
ermöglicht. Wir haben unseren Ansatz sowohl für HFBs als auch für spontane und
evozierte EEG Signale im Frequenzbereich von 1 bis 1000 Hz evaluiert. Globale
neuronale Aktivität ist auch in Abwesenheit externer Stimuli oder Aufgaben
vorhanden und in Form spontaner Oszillationen im EEG messbar. Im zweiten Teil
dieser Doktorarbeit war es das Ziel, diese Oszillationen genauer zu
charakterisieren, vor allem im Hinblick auf Nichtlinearitäten und
Multistabilität. Diese Eigenschaften sind die Markenzeichen komplexer,
selbstorganisierender Systeme, und das Gehirn wird oft als ein klassisches
Beispiel eines solchen Systems angesehen. Trotzdem gibt es - zumindest auf
globaler neocortikaler Ebene - wenig Hinweise auf diese Eigenschaften. In
Studie 3 haben wir daher die zeitlichen Power-Fluktuationen im menschlichen
Ruhe-EEG gemessen und konnten zeigen, dass bestimmte Hirnrhythmen
Eigenschaften wie Bistabilität und extreme Events besitzen. Diese Ergebnisse
fechten existierende Ideen und Modelle an, die sich mit dem Verstehen von
globaler Hirnaktivität befassen und geben einen Hinweis darauf, dass
anspruchsvollere generative Modelle nötig sind, um die Dynamik des
menschlichen Gehirns beschreiben zu können.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
population spikes
dc.subject
spontaneous neuronal activity
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Electroencephalography-based characterization of human cortical population
spikes and ongoing rhythms during functional magnetic resonance imaging
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Arno Villringer
dc.contributor.furtherReferee
PD Dr. Hubert Dinse
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Viktor Jirsa
dc.date.accepted
2010-02-01
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000017871-6
dc.title.translated
Elektroenzephalographie-basierte Charakterisierung kortikaler
Massenaktionspotentiale und spontaner Rhythmen während funktioneller
Magnetresonanztomographie im Menschen
de
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000017871
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000007728
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access