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Prof. Dr. Jens Haueisen

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INHALTE

Entwicklung und Validierung von Verfahren zur Lokalisation von Hirnaktivität mit Hilfe der Methode der Finiten Elemente (FEMINVERS)

Projektbeschreibung

Das Verständnis der Reifungsprozesse im Gehirn von Neugeborenen und deren Pathologien ist eine hochaktuelle Fragestellung in der medizinischen Forschung. Die zeitlich-örtlich hochaufgelöste Beschreibung von Gehirnaktivität aus EEG und MEG mittels Quellenrekonstruktion ist auf Grund ihrer Nichtinvasivität hervorragend zur Untersuchung dieser Fragestellung geeignet. Dies ist jedoch in dieser Entwicklungsperiode sehr schwierig, da die offenen Fontanellen und Suturen des im Wachtum befindlichen Schädels Leitfähigkeitsinhomogenitäten darstellen, welche mit der aktuell verwendeten Randelemente-Methode (Boundary Element Method - BEM) nicht berücksichtigt werden können. Weiterhin kann die Richtungsabhängigkeit (Anisotropie) der elektrischen Leitfähigkeit vor allem in den Nervenfasern der weißen Gehirnsubstanz nicht modelliert werden. In diesen konventionellen Modellen führen diese Vernachlässigungen wichtiger bioelektrischer Materialeigenschaften des Kopfgewebes zu einem nicht zu tolerierenden Genauigkeitsverlust bei einer Vielzahl von Anwendungen der Quellenlokalisation, sowohl in der neurowissenschaftlichen und medizinischen Forschung, als auch in der medizinischen Praxis (prächirurgisches Mapping, Epilepsiediagnostik).

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines neuen Ansatzes für die realistische Modellierung von Leitfähigkeits- und Anisotropieverteilungen des Kopfes unter Nutzung der Finite-Elemente-Methode (Finite Element Method – FEM) für den der Rechenaufwand auch bei hoher Modellauflösung nur wenige Minuten beträgt. Ein FE-Modell zerlegt den Kopf und das Gehirn in Volumenelemente beliebiger Größe, zum Beispiel Tetraeder, welchen individuelle Leitfähigkeitseigenschaften zugewiesen werden, die aus einem diffusionsgewichteten MRT (Diffusion Tensor Imaging – DTI) wie im Bild dargestellt gewonnen werden. In diesem Projekt wird zuerst die Sensitivität der Modellgenauigkeit auf die Modellauflösung mit Computer-Simulationen untersucht. Im zweiten Schritt wird die absolute Genauigkeit der Lokalisation einer elektromagnetischen Aktivität im Gehirn tierexperimentell und später am Menschen validiert. Das Ergebnis der Arbeiten wird eine weltweit erstmalige praxistaugliche FEM-Modellierung sein, die zu einer Verbesserung der Quellenlokalisierung und damit zu einer exakteren Diagnose und zu exakteren Aussagen im gesamten Bereich der Neurowissenschaften beiträgt.

Abbildung 1:
Rekonstruierte Nervenfaserstränge des Kaninchengehirns aus koronarer Sicht unterlegt mit einem T2-gewichteten MRT Schnittbild. Farblich markiert Fasern, die folgende Gehirnareale durchziehen: Corpus callosum genu (gelb), Corpus callosum splenium (blau), Capsula interna anterior (rot), Hirnstamm (hellblau) und eines frontal austretenden Hirnnerven (pink).

Projektpartner

  • Institut für Biomagnetismus und Biosignalanalyse, Universität Münster
  • Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig
  • Max-Planck-Institute für Kognitions- und Neurowissenschaften, Leipzig
  • Biomagnetisches Zentrum Jena, Universitätsklinikum, Friedrich-Schiller-Universität Jena



 

Publikationen & Patente

  • Jochmann, T., Güllmar, D., Haueisen, J., Reichenbach, J.R.: Influence of tissue conductivity changes on the EEG signal in the human brain – A simulation study, Z. Med. Phys. 21(2):102-12, 2011
  • Güllmar, D., Haueisen, J., Reichenbach, J.R.: Influence of anisotropic electrical conductivity in white matter tissue on the EEG/MEG forward and inverse solution. A high resolution whole head simulation study. Neuroimage, 51: 145–163, 2010
  • Ramon,C., Freeman,W.J., Holmes,M,D., Ishimaru,A., Haueisen,J., Schimpf,P.H.,  Rezvanian,E.: Similarities between Simulated Spatial Spectra of Scalp EEG, MEG and Structural MRI. Brain Topography, 22(3):191-6, 2009
  • Güllmar,D., Haueisen,J., Eiselt,M., Gießler,F., Flemming,L., Anwander,A., Knösche,T.R., Wolters,C.H., Dümpelmann,M., Tuch,D.S., Reichenbach,J.R.: Influence of anisotropic conductivity on EEG source reconstruction: Investigations in a rabbit model. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 53:1841-1850, 2006
  • Schimpf,P.H., Liu,H., Ramon,C., Haueisen,J.: Efficient Electromagnetic Source Imaging With Adaptive Standardized LORETA/FOCUSS. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 52(5): 901 - 908, 2005
  • Schimpf,P.H., Haueisen,J., Ramon,C.: Ellipsoidal refinement of the minimum norm: Performance in an anatomically realistic EEG model. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 51(4): 679-683, 2004
  • Ramon,C., Schimpf,P., Haueisen,J., Holmes,M., Ishimaru,A.: Role of soft bone, CSF and gray matter in EEG simulations. Brain Topography 16(4):245-248 2004
  • Baysal,U. and Haueisen,J.: Use of a priori information in estimating tissue resistivities - application to human data in vivo. Physiological Measurement, 25 (3): 737-748, 2004
  • Haueisen,J., Tuch,D.S., Ramon,C., Schimpf,P.H., Wedeen,V.J., George, J.S., Belliveau,J.W.: The influence of brain tissue anisotropy on human EEG and MEG. Neuroimage, 15, 159-166, 2002
  • Schimpf,P.H., Ramon,C., Haueisen,J.: Dipole Models for the EEG and MEG. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 49, 409-418,
  • 2002Czapski,P., Ramon,C., Haueisen,J., Huntsmann,L.L., Nowak,H., Bardy,G.H., Leder,U., Kim,Y.:  MCG simulations of myocardial infarctions with a realistic heart-torso model. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 45(11), 1313-1322, 1998
  • Ramon.C., Czapski,P., Haueisen,J., Huntsman,L.L., Nowak,H., Bardy,G.H., Leder,U., Kim,Y., Nelson,J.A.:  MCG Simulations with a realistic heart-torso model. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 45(11), 1323-1331, 1998
  • Haueisen,J., Ramon,C., Eiselt,M., Nowak,H., Brauer,H.: Influence of Tissue Resistivities on Neuromagnetic Fields and Potentials studied with a Finite Element Model of the Head. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 44(8), 727 - 735, 1997

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