Neuroimaging of brain activity using spatio-temporal signal modelling

Abstract

Fonksiyonel nörogörüntüleme bilişsel ve/veya duygusal ödevler sırasında beyin aktivitesi hakkında bilgi edinmemize olanak verir. Beyin aktivitesinin nörogörüntülenmesi, ölçülen elektriksel ve/veya hemodinamik verininuzay-zaman modellemesini ve farklı uzaysal ve/veya zamansal ölçeklerdeki verinin tümleştirilmesini gerektirir.Bu tez çerçevesinde, EEG-OİP, kafaderisi ve derin elektrotlardan ölçülen epileptik EEG, ve aynı anda kayıt edilmiş durağan hal EEG-fMRg gibi fonksiyonel ölçümlerin uzay-zaman dinamiklerini araştırmak amacıyla yeni teknikler incelendi.Kaynak yerelleştirme işlemine girdi olarak basit durağan alttopografiler üretmek için gerçekçi kafa modeli kullanan uzay-zaman dalgacık dönüşümleri uygulandı. Ayrıca, radyal baz fonksiyonları temel alan uzaysal ayrıştırma metodu kullanıldı. Alttopografilerin kullanımı geri yön çözümünü kolaylaştırdığı ve bu yaklaşımla ilintili EEG kaynaklarının bile yerelleştirilebildiği gösterildi.Farklı uzaysal ölçeklerdeki verinin bütünleştirilmesi epileptik EEG'nin önemli sorunlarından biridir. Kafaderisi EEG verisini kullanarak yapılan geri yön çözümü, derin, kortikal ölçümler ve bu ölçümlerin aynı anda kayıt edilmiş verikümeleri ile karşılaştırılarak, geri yön çözümünün güvenilirliği incelendi. Çoklumodalite fonsiyonel bilgi tümleştirilmesi, aynı anda kayıt edilen durağan hal görsel uyarım potansiyelleri ve fMRg ölçümlerinden ortaya çıkarılan dinamikleri incelemek için önerildi. EEG ve fMRg zaman serileri arasındaki ilinti, genel doğrusal model kullanılarak hesaplandı. Durağan hal uyarılma potansiyeli kaynaklarının fMRg aktivitesinin uzaysal altkümesi olduğu gözlendi.Bu çalışma, bilişsel, dikkat, hafıza ve algı çalışmalarının yapılabileceği EEG araşırmalarında, yeni uzay-zaman metodlarının uygulanabilirliği ve potansiyelini göstermektedir. Önerilen metodlar, beyin-bilgisayar arayüzü, nörocerrahi planlama ve bazı bozuklukların nöro-psikolojik değerlendirmesi gibi pratik alanlarda kullanabilecek birer araç olarak kullanılabilir.

Functional neuroimaging enables us to obtain information about how the brain responds to cognitive and/or emotional tasks.Neuroimaging of brain activity requires spatio-temporal modelling of measured electrical and/or hemodynamic data and integration of the measurements obtained at different spatial and or temporal scales. In this thesis, new techniques are employed for the investigation of spatio-temporal dynamics of different functional data as the EEG-ERP, the invasive/non-nonivasive recordings of epileptic EEG, and simultaneously recorded steady state EEG-fMRI. Spatio-temporal wavelet decompositions using realistic head models are applied in order to produce simple stationary input subtopographies for the source localization. Besides, a spatial decomposition method based on radial basis functions is used. The usage of the subtopographies facilitate the inverse solution and it is shown that even the temporally correlated EEG sources can be localized by this approach.Integration of the data obtained from different spatial scales is an important problem in epileptic EEG. To assess their reliability, the spatial performance of the scalp EEG based inverse solutions are compared with deep or cortical measurements and their simultaneously measured datasets. The multimodal functional information integration is proposed to compare the dynamics deduced by the simultaneously recorded SSVEP and fMRI. The temporal correlation between the time series of EEG and fMRI is calculated via the GLM. It is observed that the SSVEP source maps are the spatial subsets of the fMRI activity.The study demonstrates the applicability and potential of new spatio-temporal methods in EEG research which can be used to study cognition, attention, memory, and perception. Proposed methods can also be used as tools in more practical areas like brain computer interfacing, neurosurgical planning and neuro-psychological assessment of certain disorders.