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Methoden der kognitiven Neurowissenschaften (Subject) / Magnetenzephalographie (MEG) (Lesson)

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• MEG - Definition Untersuchungsverfahren zur Messung der Magnetfelder des Gehirns, die durch dessen neuronale Aktivität entstehen
• Magnetfelder im Gehirn jeder fließende Strom erzeugt ein Magnetfeld bioelektrische Ströme innerhalb von Neuronen oder Muskelfasern Strom in Neuronen
  sehr schwaches Magnetfeld (10 -12 Tesla), messbar an der Oberfläche > mittels Magnetometer
• biomagnetische Technologie SQUID (superconducting quantum interference device) Zimmerman et al. (1969) sehr präzise Messung extrem geringer Magnetfeldänderungen, stimulusinduzierte neuromagnetische Signale
• Physiologische Grundlagen Signalweiterleitung im Gehirn elektrischer Stromfluss > Aktionspotenziale, Postsynaptische Potenziale
• Physiologische Grundlagen Aktionspotenzial (AP) -sehr kurz (ca. 2 ms) - biphasisch (Depolarisation & Hyperpolarisation)  
• Physiologische Grundlagen Postsynaptisches Potenzial (PSP) länger (ca. 10 ms) monophasisch (Depolarisation) > Summation einfacher > als MEG-Signal messbar
• Rolle von Morphologie und Anordnung open-field-cell Dendritenbäume stark unsymmetrisch apikaler Dendrit gilt derzeit als dominierende Quelle des extra-kranialen neuromagnetischen Signals
• Rolle von Morphologie und Anordnung closed-field cell symmetrische Dendriten-Verteilung
  > elektrische Potenziale nur innerhalb enger Region tragen wegen symmetrischem Muster nicht zum externalen Magnetfeld bei
• Rolle von Morphologie und Anordnung hauptsächliche Quelle im MEG Neurone parallel zur Schädeloberfläche
• Rolle von Morphologie und Anordnung Pyramidenzellen Aufnahme der PSPs in apikale Dendriten parallele Weiterleitung Richtung Soma Summation > Signal messbar für MEG
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• Elektrischer Stromfluss und Magnetismus kein Stromfluss >
  kein magnetisches Feld Stromfluss > magnetisches Feld um Stromfluss Minimales Magnetfeld entsteht um elektrischen Stromfluss > genau dieses wird vom MEG registriert
• Physikalische Grundlagen Verstärkung des Magnetfeldes Geschieht durch sog. Flux Transformers miteinander verschaltet Bestehen aus sog. Supraleitendem Metall
• Physikalische Grundlagen Supraleitendes Metall Beim Unterschreiten einer gewissen Temperatur (Sprungtemperatur) verliert das Material jeglichenelektrischen Widerstand > In diesem Zustand entsteht kein absolutes Magnetfeld , d. h. das Innere des Materials bleibt bzw. wird feldfrei elektrischer Strom kann ohne Ablenkung fließen Beide Spulen der Flux Transformers werden hierfür mit flüssigem Helium auf eine Temperatur von ca. -269°C (4 K) gekühlt
• Physikalische Grundlagen Verstärkung des Magnetfeldes (2) Die große Spule wird so nah wie möglich am Kopf angebracht Dort kann sie die im Gehirn entstehenden schwachen Magnetfelder aufnehmen Da kein Widerstand zwischen beiden Spulen herrscht (superconductive) und kein absolutes Magnetfeld besteht…
  > direkte Übertragung des Magnetfeldes von der großen auf die kleine Spule
  > gleiches Feld auf kleinerer Fläche
  > Fluss ist komprimiert und verstärkt Dieses verstärkte Magnetfeld kann mit SQUIDs aufgezeichnet werden!
• SQUID - Superconducting Quantum Interference Device =supraleitende Quanteninterferenzeinheit • Detektor und Supraleiter• “Flux-to-Voltage-Converter“• Parallele Josephson-Kontakte Der aufgezeichnete Magnetfeldfluss unterbricht den Supraleiter(über Josephson-Kontakte) Die Spannung über dem SQUID wird dann als periodische Funktion des Magnetfeldflusses dargestellt Ein Bias-Strom stellt den Fluss im Supraleiter wieder her
• Physikalische Grundlagen Abschirmung Magnetfelder im Gehirn sehr gering0,1-1,0 pico-Tesla (10-12)
• Physikalische Grundlagen Abschirmung - passive Shielding Gerät steht in magnetisch abgeschirmten Raum > Dennoch besteht „Rest-Magnetismus“ im Raum(Gerätschaften, Löcher im Raum für Kabel usw.)  
• Physikalische Grundlagen Abschirmung - aktive Shielding Es besteht „Rest-Magnetismus“ im Raum(Gerätschaften, Löcher im Raum für Kabel usw.)
  > Sensoren notwendig, um „noise“ aufzunehmen (innerhalb des Raums)
• Magnetometer = der einfachste Sensor Platziert direkt über Zentrum >
  Spule in derselben Ebene ausgerichtet wie das Magnetfeld
  > kein Netto-Magnetfeldfluss kann aufgenommen und weitergeleitet werden Platziert etwas außerhalb des Zentrums
  > nimmt Magnetfeldströmung auf, die aufwärts fließt >
  Weiterleitung an SQUIDs Sensitivität des Magnetometers ist abhängig von seiner Position relativ zur Quelle!  
• Axial Gradiometer- ein smart sensor design Besteht aus zwei Spulen vertikal übereinander (Abstand ca. 5cm) Entgegengesetzt gewickelt > Magnetfelder in den beiden Spulenwerden voneinander abgezogen Das Gradiometer ist somit sensitiv für die Differenz der Magnetfeldstärke in etwa aus derselben Umgebung/ aus derselben EntfernungGradiometer: beide Spulen nehmen noise in gleichem Maße auf
  > fällt raus, wenn man Signal- Differenz zwischen den Spulen berechnet! > sehr effektiver Noise-suppressor!
• Planar Gradiometer- ein smart sensor design ebenfalls zwei entgegengesetzt gewickelte Spulen, allerdings in derselben Ebene ausgerichtet Genau wie Axial Gradiometers eliminieren sie noise weisen jedoch ein anderes Sensitivitätsprofil bezüglich des Abstandes zur Quelle auf Platziert etwas außerhalb des Zentrums> nimmt Magnetfeldströmung einer Richtung auf
  > nimmt allerdings entferntere Strömungen (einer anderen Richtung)weniger stark auf (Spule weiter weg) Platziert zentriert über Quelle
  > sensitivere Ausrichtung
  > rechte Spule nimmt aufwärts-Strömung auf
  > linke Spule nimmt abwärts-Strömung auf Differenz zwischen Spulen additiv!!!  
• Magnetometer sensitiv auch für entferntere Quellen sehr noise-haltig
• Axial gradiometer Sensitivität sinkt schneller mit Distanz zur Quelle Gute noise- Unterdrückung
• Planar gradiometer Höchste Sensitivität genau über dem Zentrum der Quelle Ebenfalls gute noise-Unterdrückung
• Die Sensoren in geläufigen MEG-Geräten Elekta Neuromag 306 “channels“: 102 Magnetometer, 204 Planar Gradiometer Sensoren in Chips eingearbeitet Jeder Chip weist 3 verschiedene Spulen-Konfigurationen auf
• Die Sensoren in geläufigen MEG-Geräten CTF-System 2 Versionen verfügbar: 275 Axial Gradiometer oder 151 Axial Gradiometer Spulen sind an der Innenseite des MEG-Helms in Röhrchen befestigt  Schwieriger exakt zueinander auszurichten als bei Chips
  > noise-Unterdrückung könnte weniger erfolgreich sein >zusätzliche Reference-Sensors eingebaut
• Quellenanalyse Das Forward Problem = Berechnung des externen Magnetfeldes aus einer gegebenen Strom-Verteilung Wichtig hierfür: Annahme über Verteilung des Stroms im Gehirn   2 Modelle existieren…
• Quellenanalyse – das Forward Problem Spherically Symmetric Conductor „Sphere Model“: einfacheres Modell Kopf als symmetrischer Leiter Magnetfluss leichter zu berechnen Ergebnis unabhängig von Dicke und Leitfähigkeit der Schichten (Schädel,…), da Gleichverteilung Zur Berechnung reicht es, das Symmetriezentrum zu kennen
• Quellenanalyse – das Forward Problem Volume Conductor Models Realistischeres und exakteres Modell MRT-Aufnahmen als Grundlage Boundary Element Method (BEM): Ein Netz von Dreiecken wird über die Aufnahmen gelegt und angepasst > Annahme: über einzelne Dreiecke jeweils konstante oder lineare Verteilung des el. Potentials Numerische Berechnung des MF
• Quellenanalyse Das Inverse Problem Ziel: Stromdichte an der Quelle schätzen, die dem MEG-Signal zugrunde liegt, welches außerhalb des Kopfes gemessen wird Primary current-Verteilung kann nicht eindeutig wiederhergestellt werden (sogar, wenn MF oder EP genau bekannt sind überall außerhalb des Kopfes) Aber: es ist möglich, zusätzliche physiologische Informationen heranzuziehen, um das Problem zu lindern und die Lösung zu erleichtern > Generatoren Tatsächliche Stromquellen durch äquivalente sog. Generatoren ersetzen Diese haben ein paar feste Parameter > eindeutige Lösung für Parameter kann dann aus gemessenen Daten erhalten werden (Fitting!) Lösung des Inverse Problems abhängig von Annahmen des Forward Problems!
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• Statistische Berechnung Physikalische Quantitäten (MF, EP) werden als Zufallsvariablen mitbestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilungen berechnet Lösung des Inverse Problems stellt dann eine Wahrscheinlichkeitsverteilung dar, basierend auf den gemessenenDaten Die Schätzer für die interessierenden Ziel-Quantitäten werden aus dengemessenen Daten errechnet, auf Basis dieser Verteilung Kurz: die Berechnung der Quellen und die Verteilung der Strahlung basiert auf Wahrscheinlichkeitsrechnung
• MEG - Signaldeutung Signal: zeitlicher Verlauf der Hirnaktivität Über die Mittelung des Signals über mehrere Durchgänge hinweg sind die aktiven Regionen zu einem bestimmten Zeitpunkt ablesbar Beispiel: Evozierte Antwort auf einfache somatosensorischeStimulation:• Hier: Stimulation des rechten Median-Nervs • 124 Antworten gemittelt (über alle 204 channels) Main responses:• Peak bei ca. 21ms über contralateralem S1• Bei ca. 100ms: über beiden S2 Einfache Unterscheidung zwischen Signalen aus den beidensomatosensorischen Kortizes durch MEG
  > Aktivitätsveränderungen bei verschiedenen sensorischen Inputs können beobachtet werden
• „Frequency-Tags" Präsentation eines bestimmten Reizes auf einer bestimmten Frequenz
  später genau ablesbar, wo dieser Reiz verarbeitet wurde Anwendung z.B. binaurale Präsentation
• EMG Artefakte Blinzeln und Augenbewegungen• Hohe Amplituden!• EOG empfohlen
  > später sind Artefakte herausrechenbar Herz:• Erzeugt durch elektrische Aktivität des Herzens (MCG)• Blutfluss-bezogene Artefakte vernachlässigbar• stärker in MEG-channels der linken Hemisphäre weitere Artefakte:• Atmung (wenn Körper oder Kleidung magnetische Teile enthalten)• Muskelkontraktionen in Nacken oder Gesicht
• EMG Artefakte - Elimination Prävention Alle Spuren, die mit biologischen Artefakten zusammenlaufen, herausnehmen >
  möglicher Bias! Nur Signale analysieren, die bekannten Artefakten folgen oder vorangehen (festgelegtes Zeitintervall) Wenn nicht zu verhindern: wenigstens Einfluss minimieren!!
• MEG Vorteile + non-invasiv+ Echtzeit !! (vs. MRT, CT: hämodynamisch, metabolisch)+ ohne sign. Verzerrungen durch Schädel, Haut, etc.(großer Vorteil vs. EEG)+ sehr gute räumliche Auflösung – genaue Lokalisierung von den die elektromagnetischen Signale evozierenden Neuronen
• MEG Nachteile sehr teuer noch keine Routine
• MEG Anwendungsfelder Präoperatives funktionales Mapping bei Tumoren, Gefäßfehlbildungen, Epilepsie, Lage der Sprachareale > Beziehung zwischen Funktion und Struktur
  
  > Verzerrungen durch Pathologien, Individualität Lokalisierung von Epilepsieherden
  > Goldstandard derzeit: Anfälle mit implantierten Elektroden abbilden (riskant & teuer, ungeeignet beiKindern)
  > MEG: Focus auf interiktaler („zwischen zwei oder mehreren Anfällen“) Aktivität, ob iktale Beobachtungen nötig sind ist noch unklar
• MEG Anwendungsfelder - ALFMA = Abnormal low-frequency magnetic activity • Neuropathologien: Anstieg der Delta- & Theta Wellen, in der Regel diffus zu finden • bei ischämischen Veränderungen, Epilepsie, Traumata,psychiatrischen Dysfunktionen, SHT, Migräne ABER: 99% der Daten in der klinischen Routine noch nicht verwertbar (single-dipol Modell nicht adäquat zur Beschreibung); aktuell: eher Rolle in der Forschung
• EMG Ausblick Untersuchung der fetalen, funktionellen Gehirnentwicklung vorgeburtliche Diagnostik
• MEG Zusammenfassung Neurone erzeugen durch „feuern“ el. Strom Jeder el. Strom erzeugt ein Magnetfeld - PSP Pyramidenzellen- Flux Transformers
  SQUIDs Signale über den gesamten Cortex erfassbar:150 – 300 Sensoren; Planare, axiale Gradiometer + Referenz Sensoren Noise-Reduktion, Abschirmung notwendig

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