Signal Analysis

Analyse und Modellierung neuronaler Signale - Labor für Bioverfahrenstechnik

Die HD-MEA-Aufnahmen (High-Density Microdedede Array) liefern große Datenmengen. Die Signaltechnik ist notwendig, um mit der großen Datenmenge fertig zu werden, relevante Merkmale und Informationen zu extrahieren und neue Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie neuronale Mengen Informationen verarbeiten. Die Ergebnisse können dann als Eingangsdaten für die detaillierte Modellierung des neuronalen Verhaltens verwendet werden.

Die Systeme von HD-MEA erfassen die simultanen Dopingaktivitäten mehrerer Neuronen. Konsequenterweise müssen daher Spitzen in den Daten extrahiert und den einzelnen Neuronen zugeordnet werden, ein Prozess, der üblicherweise als Peak-Sortierung bezeichnet wird. Abhängig von der großen Anzahl der Kanäle, der hohen Redundanz der HD-MEA-Daten und dem großen Datenvolumen ist diese Aufgabe jedoch besonders schwierig.

Unsere Aufgabe ist es daher, neue Algorithmen und Strategien zu entwickeln, um eine zuverlässige und effiziente Höchstsortierung auf Hunderten oder Tausenden von Aufzeichnungskanälen durchzuführen, so dass der Experimentator die während des Experiments gewonnenen Daten analysieren kann und in der Lage ist, sofort auf die besonderen Eigenschaften der gewonnenen Daten zu reagieren.

Darüber hinaus nutzen wir die gewonnenen Daten mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung als Eingangsdaten und zur Verbesserung neuronaler Kompartimentmodelle. Unsere Aufgabe ist es, den Zusammenhang zwischen intrazellulären und extrazellulären Eigenschaften von Aktionspotentialen besser zu verstehen, und wir versuchen, neuronale Modelle zu verbessern. Film Purkinje Cell Action Potential: Die Entwicklung eines Aktionspotenzials einer einzelnen Purkinje Zelle mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, wie sie mit HD-MEAs aufgenommen wurde.

Rechts: 2-D HD-MEA-Aufnahmen.

Signalanalyse und -modellierung | Max-Planck-Institut für Kognitionswissenschaften

Der Arbeitskreis "EEG und MEG: Signalanalyse und -modellierung" oder kurz "MEG-Gruppe" befasst sich mit der Anwendung der MEG-Methode in der Neuropsychologie und der Fortentwicklung der erforderlichen Bewertungsmethoden. Des Weiteren halten wir es für sehr bedeutsam, die verschiedenen Sichtweisen anderer Verfahren wie fMRI (Funktionelle Magnetresonanz), EEG (Elektroenzephalographie) und DTI (Diffusionstensorik) mit denen des MEG in unserer Hirnforschung zu verknüpfen.

Vor allem methodisch werden Fortschritte gemacht, um die Einsatzmöglichkeiten von MEG optimal zu nutzen, um eine hervorragende zeitliche Lösung mit einer sinnvollen räumlichen Beschreibung der Hirnaktivität zu verbinden. Gegenüber dem EEG, das die gleiche Zeitauflösung hat und auch unmittelbar aus der elektronischen Tätigkeit von Nervenzellen stammende Signalaufzeichnungen aufnimmt, ermöglicht das MEG eine vereinfachte Lokalisierung der Hirnaktivität.

Weitere Funktionsmethoden wie fMRI oder PET orten die aktiven Hirnareale mit ausgezeichneter Ortsauflösung und Präzision, haben aber grundsätzlich eine wesentlich niedrigere Zeitauflösung. Mit den Messungen dieser Verfahren werden Stoffwechselveränderungen verfolgt, die durch elektrische Hirnaktivität ausgelösen werden. Dazu gehören: frühzeitige Syntaxverarbeitung, Verarbeitungssyntax und Wortschöpfung in Wort und Schrift, prosodische Informationen und Verarbeitungen von Musiksyntax und Sätzebene.