FEMINVERS

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.