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Neuropsychologie (Subject) / V06_fMRT2 (Lesson)

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• Wie viele Aufnahmen des Gehirns ergeben sich bei einer TR von 2000ms und 30min Messung? 900 Aufnahmen des Gehirns
• Preprocessing ist eine ..., die .... Serie mathematischer Prozeduren die  –– im Prinzip – für alle experimentellen Fragestellungen gleich ablaufen 
• Was ist das Ziel von Preprocessing? das Rauschen reduzieren und die Daten für die statistische Weiterverarbeitung vorbereiten 
• Was ist besonders wichtig vor der Anwendung der Prozeduren? die Qualität der Daten überprüfen, weil Prozeduren meist automatisiert
• Wie nennt an die Korrektur für die Schicht-Akquisitionszeit? Slice Time Correction
• Was wird bei der Slice Time Correction gemacht? einzelne Schichten werden innerhalb einer TR zeitlich versetzt aufgenommen 
• Welche drei versetzten Aufnahmewege gibt es bei der Slice Time Correction? Ascending (von unten nach oben)Descending (von oben nach unten)  interleaved (Schicht 1unten, dann 3, 2,4) 
• Was ist die zeitliche Interpolation? Beim Slice Time Correction liegen die erste und letzte Schicht meist eine TR auseinander, welches bei der Modellierung der HRF berücksichtigt werden muss
• Grauwerte = Signalintensität
• Kleine Bewegungen verursachen ... große Artefakte
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• Welche 2 Arten von Bewegungen gibt es? (V6, Folie 7) Translation & Rotation
• Was ist die Rigid Body Transformation? Verschiebung bzw. Drehung der individuellen Bilder in den drei genannten Dimensionen, bis alle „übereinander“ liegen  
• Wie heißt es, wenn alle drei der genannten Dimensionen übereinander liegen? Realignment oder Coregistration 
• Was ist eine Normalisierung? Die Anpassung an ein Standardgehirn
• Welche beiden Anpassungsmöglichkeiten an das Standardgehirn gibt es? Talairach oder Montreal Neurological Institute - MNI 
• Wofür wird eine Normalisierung benötigt? für den Vergleich von Aktivierungen zwischen Probanden oder zwischen Studien 
• ... Bilder spiegeln die Hirnanatomie viel ungenauer wider als .... Bilder Funktionelle ungenauer als strukturelle Bilder
• Was ist ein repräsentatives funktionelles Bild? meist das Mittelwertsbild aller co-registrierten Bilder
• Wie löst man das Problem, dass funktionelle Bilder die Hirnanatomie ungenauer widerspiegeln in Experimenten? zunächst eine Co-Registrierung eines repräsentativen funktionellen Bildes mit dem strukturellen Bild der gleichen Versuchsperson  -> anhand einer rigid-body-transformation
• Was ist das Problem bei der Co-registrierung von dem repräsentativen Hirn und dem strukturellen Hirnbild? ist schwieriger als bei der Coregistrierung gleichartiger Bilder, weil unterschiedliche Kontraste und unterschiedliche Voxelgrößen im Spiel sind 
• Welche Arten der Transformation gibt es? (nenne, welche Komponenten dazu gehören) lineare und nicht-lineare (Verschiebung, Drehung, Skalierung & Scherung) 
• Was passiert nach der Normalisierung mit den Parametern? Sie werden auf alle funktionellen Bilder übertragen 
• Wie nennt man die räumliche Glättung noch? Räumlicher Low-Pass, Gauss-Filter, Smoothing
• Was ist der Vorteil der räumlichen Glättung? (3Punkte) •geringer Verlust an räumlicher Auflösung  •Gewinn an funktioneller SNR wegen der Korrelation der Daten an benachbarten Voxeln  •Reduktion der Wahrscheinlichkeit „falsch positiver“ Ergebnisse 
• Wie funktioniert Smoothing? Die Werte für jedes Voxel werden neu berechnet, indem die Werte der benachbarten Voxel mit einbezogen werden – je weiter entfernt, desto weniger 
• Was ist die Full Width Half Maximum? Beim Smoothing die räumliche Distanz in mm, bei der die Hälfte des Voxelwers berücksichtigt wird zur Neuberechnung 
• Wie heisst die maximal erfassbare zeitliche Frequenz? Nyquist-Frequenz
• Wodurch wird die Nyquist-Frequenz bestimmt? Durch die TR
• Die Nyquist-Frequenz entspricht... der halben Aufnahme-Frequenz 
• 2000ms entspricht ... Hz 0.5
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• Wodurch können sehr kleine Störsignale wie Scanner Drift herausgefiltert werden? Durch High-Pass Filter 
• Durch welches Filter können spezifische Frequenzen wie Atmung oder Herzschlag herausgenommen werden? band-Stop Filter 
• Was ist das Problem bei der zeitlichen Filterung? Interessierende Signale könnten ähnliche Frequenzen haben wie die durch Band-Stop-Filter oder High-Pass-Filter herausgenommene Signale 
• Wie kann man ein Frequenz-Spektrum aufstellen um dann anschließend zeitliche Filterung vorzunehmen? Daten mit Hilfe der Fourier-Transformation in die Frequenz-Domäne übertragen -> Frequenz-Spektrum aufstellen 

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