MNE-CPP - Echtzeit MEG/EEG Quellenlokalisation

Mit Hilfe nicht-invasiver Magnetoencephalographie (MEG) und Elektroencephalographie (EEG) Messungen wird die Gehirnaktivität für die medizinische Diagnostik und Hirnforschung erfasst und ausgewertet. Echtzeit-Lokalisation von Gehirnaktivität erlaubt es, Reaktionen von Probanden und Patienten im Augenblick der Messung zu verfolgen und auszuwerten. Dies eröffnet eine Reihe neuer Möglichkeiten, u. A. eine Beschleunigung der Rehabilitation von Schlaganfallpatienten, eine verbesserte Anpassung von Neuroimplantaten, einen beschleunigten Diagnoseprozess von Hirnerkrankungen sowie eine Verbesserung der Erkennungsraten von Brain Computer Interfaces (BCI).

Gemeinsam mit Wissenschaftlern des Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging (Massachusetts General Hospital, Massachusetts Institute of Technology, Harvard Medical School, United States) erforschen und entwickeln Ilmenauer Wissenschaftler in diesem Projekt neue Echtzeit-Monitoring Lösungen für das Gehirn. Durch die Nutzung von Grafikprozessoren (GPUs) und NVIDIAs Compute Unified Device Architecture (CUDA) sollen Quellenlokalisations-Algorithmen parallelisiert und optimiert werden. Als Ergebnis dieses Projekts sollen die entwickelten Algorithmen in einem Software-Framework und einer Methoden-Bibliothek quelloffen zur Verfügung gestellt werden.