Neuartige Kombination von Messverfahren
Grundlagenforschung und medizinische Anwendungen sind untrennbar mit technisch-methodischen Fortschritten verbunden. Dr. Irene Neuner vom Jülicher Institut für Neurowissenschaften und Medizin (INM) entwickelte gemeinsam mit dessen Direktor Prof. N. Jon Shah eine weltweit neuartige Kombination von Messverfahren, die elektrophysiologische Aufzeichnungen vom Gehirn in einem 9,4 Tesla-Magnetresonanztomografen ermöglicht. Die Ergebnisse wurden im Fachmagazin „Neuroimage“ publiziert.
Mit dem neuen Algorithmus erhalten die Wissenschaftler hoch aufgelöstes Datenmaterial, das eine viel genauere Visualisierung der Abläufe im Gehirn ermöglicht.
Forschungszentrum Jülich
„Durch die Kombination beider Messtechniken nutzen wir die hohe räumliche Auflösung der MRT-Aufnahmen im 9,4 Tesla-Gerät und die schnelle zeitliche Response bei EEG-Messungen“, erläutert Irene Neuner. Die verwendete hohe Feldstärke gibt es weltweit nur viermal. Bisher wurden in der Forschung für diese Art der kombinierten Messungen maximal 3 bzw. 7-Tesla-Geräte genutzt. Der Grund: „Je höher die Feldstärke ist, desto größer sind auch die kardio-ballistischen Störsignale“, erläutert die Wissenschaftlerin, die sowohl am Forschungszentrum Jülich als auch in der Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik am Universitätsklinikum Aachen als Oberärztin tätig ist.
Die Herausforderung für die Wissenschaftler bestand nun darin, trotz hoher Feldstärke aussagekräftige Daten zu erhalten. Um die Störsignale im 9,4 Tesla-Magnetfeld herausrechnen zu können, verwendete Shah, Leiter der Arbeitsgruppe MR-Physik am INM, zusammen mit Jürgen Dammers und Irene Neuner einen modifizierten Algorithmus der Independent Component Analysis (ICA).
Um seine Relevanz zu überprüfen, wurden bei gesunden Probanden elektrophysiologische Messungen bei der Verarbeitung von Lichtreflexen im Gehirn ohne und im 9,4 Tesla-Magnetfeld vorgenommen. Das Ergebnis: „Mit dem neuen Algorithmus erhielten wir hoch aufgelöstes Datenmaterial, das eine viel genauere Visualisierung der Abläufe im Gehirn ermöglicht“, freut sich Irene Neuner. Die methodischen Erkenntnisse sind auch für weitere Forschungsprojekte – unter anderem zum Thema Resting-State oder zu frühen kognitiven Prozessen – nützlich.
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