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Anwendungsgebiete der EEG Simulation Computationale Neurowissenschaften Kognitionswissenschaften Simulation schwer messbarer Prozesse Simulation der Aufnahme von Medikamenten Überprüfung von Hypothesen Unterstützung von Vorhersagen Tests von Algorithmen

Anwendungsgebiete der EEG Simulation Computationale Neurowissenschaften Kognitionswissenschaften Simulation schwer messbarer Prozesse Simulation der Aufnahme

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Page 1: Anwendungsgebiete der EEG Simulation Computationale Neurowissenschaften Kognitionswissenschaften Simulation schwer messbarer Prozesse Simulation der Aufnahme

Anwendungsgebiete der EEG Simulation

Computationale NeurowissenschaftenKognitionswissenschaftenSimulation schwer messbarer ProzesseSimulation der Aufnahme von MedikamentenÜberprüfung von HypothesenUnterstützung von VorhersagenTests von Algorithmen

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Probleme: detailliertes Modell des gesamten Gehirns nicht möglich Angabe der Nähe zum biologischen Vorbild ev. schwierig

High-Level Systems Approach Top–Down Black Box-Methoden

Low-Level Systems Approach Bottom-Up „Realistic Modelling“

Zellkörper, Axon, Dendriten, Synapse und Rezeptortypen, Membrankanäle, Aktionspotentiale ...

-> Bausteine für die Simulation, Tests von Hypothesen

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Gesucht: Modell für die Weiterleitung des Aktionspotentials

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Datengewinnung

Anatomische Modelle bildgebende Verfahren: PET, MRI und EEG Tracer-Methoden Messung der Aktivität von Ionenkanälen

Voltage Clamp (Cole, 1949)

Kompensationsstrom wirkt Änderungen des Membran- Potentials entgegen Blockieren von Typen von Ionenkanälen durch Gifte zb. TTX (Thetrodotoxin) zur Blockierung von Na-Kanälen dann wird der Stromfluss gemessen

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Patch-Clamp (1976, Erwin Neher und Bert Sakman)

sehr kleine Pipette isoliert Stück der Membran (Patch) Spannung wird angelegt und der Strom gemessen (Clamp)

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Patch-Clamp-Arbeitsplatz,Erzeugung der Messpipette

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Das Modell von Hodgkin und Huxley (1952)

Erforschung des Tintenfisch-Axons Verwendung der Voltage-Clamp Technik -> Isolierung der Kanalströme für Na und K Entwicklung eines Modells für die AP-Entstehung

Cm: Kapazität der Zellmembran,GNa, GK: spannungsabhängige Leitwerte der KanäleENa, Ek: Gleichgewichtspotential von Na bzw. KGm: Leitwert der passiven Kanäle, Vrest: Ruhemembranpotential

Alan Hodgkin

Andrew Huxley

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Änderung der Spannung an der Membran ist proportional zum Gesamtstrom der in bzw. aus dem Kompartment fließt:

Der spannungsabhängige Leitwert eines Ionenkanals bestimmt den Strom durch die zugehörigen Ionen:

Schwierigkeit:

Bestimmung der spannungsabhängigen Leitfähigkeiten, da empirischKurvenverläufe dritter bzw. vierter Potenz gemessen wurden-> Einführung fiktiver Aktivierungspartikel (gating-Partikel)

Diese Partikel modellieren die Wahrscheinlichkeiten des Öffnens oder Schließens der Kanäle

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Modellierung des Kalium-Kanals:

n : Wahrscheinlichkeit Aktivierungspartikel geöffnet (0<n<1, Wahrscheinlichkeit für den geschlossenen Zustand ist 1-n). Die Öffnung ist von 4 Aktivierungs-Partikeln abhängig, die alle gleichzeitig geöffnet sein müssen. Gk: maximale Leitfähigkeit des Kalium-Kanals (36mS/cm2) Ek: Gleichgewichtspotential für Kalium

Alpha und Beta: spannungsabhängige Änderungsraten (in Hz),geben die Anzahl der Zustandsänderungen in den geöffneten (Alpha) bzw. in den geschlossenen Zustand (Beta) an:

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Empirisch gefundene Werte für Alpha und Beta (Kalium-Kanal) :

Stromfluß durch den Natrium- Kanal schwieriger zu modellieren, da dieser Kanal auch zeitlich inaktiviert wird:

Öffnung Aktivierungspartikel m (m-gate)Schließen Inaktivierungspartikel h (h-gate)

GNa: max. Leitfähigkeit des Na-KanalsENa : Gleichgewichtspotential für Natrium m: Wahrscheinlichkeit Aktivierungspartikel aktivh: Wahrscheinlichkeit Inaktivierungs-Partikel nicht aktiv

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Leitwerte für Na (links) und K (rechts) bei konkreten Aktivierungsniveausdie Linie zeigt die Werte der Simulation, Kreise reale Messwerte

Modell und reale Messung

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vollständige Gleichung für die Änderung des Membran-Potentials

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Simulink- und Matlab Modelle (Präsentation)

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Cable Theory-Models

Kopplung mehrerer Kompartimente

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Grenzen für Detailliertheit der Modelle

Rechenkapazität und Speicher

-> Modellierung größerer Einheiten zB:

synaptische Dichten, Aktivierungsgewinne an der Synapse, Grad der Verbundenheit mit Interneuronen, Verhältnis von exzitatorischen und inhibitorischen Verbindungen, Eigenschaften von Makro-Columns,..

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mögliche Vereinfachung auf Makro-Ebene:

chaotisches System -> (quasi-) lineares SystemModellierung der Systemwirkung zB. durch Signalgeneratoren oder Neuronale Netze:

Hopfield-Netze mit Mehrfachverbindungen

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Simulation pathologischer Signalformen

Gründe: oft schwierige Messumstände, viele ArtefakteVergleich verschiedener Algorithmen durch Simulation einfacher

Beispiel: Simulation eines Anfalls-EEGs bei Epilepsie von Neugeborenen

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Simulierte und reale Signalformen :

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3D- Kopfmodelle in der EEG-Simulation

Quellenlokalisation angenommener Dipole realistische Modellierung von Ausbreitungsgeschwindigkeiten in den verschiedenen Gewebearten

Beispiel: 115 sagittale MRI-Aufnahmen von je 256 x 256 Pixel zu einem 3d-Modell aufgebauen

Semi-automatischer Algorithmus zur Gewebebestimmung:

Kopfhaut, Knochen, Cerebrospinale Flüssigkeit, graue und weiße Hirnsubstanz, Augengewebe und Hohlräume

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3d-Modell mit Informationen der Gewebseigenschaften

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Simulation einer Signalquelle in tieferen Hirnschichten und des gemessenen EEGs

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High-Level Simulationssprachen für EEG und Neurale Netze

- einfaches Hinzufügen und Löschen von funktionalen Elementen - Bibliotheken für: Ionenkanal, Neuron, Zellverband, Synapse usw.- eingebaute Tools und Graphikroutinen, Volt- und Amperemeter- Standards und Dokumentation, Austausch von Modellen- Support und große Wissensbasis für Applikationen wie Matlab

Beispiele:

GENESIS (GEneral NEural SImulation System):

Funktionen zB: „makeneuron“ oder „connect” gute Dokumentation: “The Book of GENESIS: Exploring Realistic Neural Models” Native Linux (Windows-fähig durch Verwendung von cygwin/xwin) Freeware, Download unter http://www.genesis-sim.org/GENESIS

NeuroML, CellMLNEXUS: Large-scale biological simulations, parallelisierbare AuswertungMatlab/Simulink –Toolboxen: SOM, FastICA package, Netlab, EEGToolbox

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GENESIS – Simulation des Geruchszentrums einer Ratte

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Anwendungen aus der EEG-Biometrie

- Artefakterkennung und –elimination (Lidschlag, Bewegung, …)- Automatische Schlafstadienklassifikation- Erkennung bzw. Früherkennung von epileptischen Anfällen- Vergleich und Analyse pathologischer EEGs- Aufbau von und Suche in Datenbanken

Bespiele für verwendete Techniken

Fourier- oder Wavelet-Transformation (-> Zeit/Frequenzbereich)Verschiedene Arten von Filtern (zB. Bandpass-Filter)Kreuz- oder AutokorrelationEvent Related Potentials, ERPs: Mittelung mehrere Versuche (Trials) zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses

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Brain Computer- Interfaces

mu / beta ERD SCP (CNV, slow waves) P300 ERP VEP

Elektroden: Oberflächen- Subdural- invasive bzw. Grid-Elektroden “Berlin-BCI”, Bewegungsvorstellung

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ERD im Mu / Beta-Frequenzband bei Vorstellung einer Bewegung

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1 Digital- und 1–3 Analog-Boards

Verbindung mit Flachbandkabel

Kit wird bei Olimex gefertigt, Preis ca. 200 Euro für 4 Kanal Version

Das Open EEG Projekt – ModularEEG designed by Jörg Hansmann

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MonolithEEG von Reiner Münch

SMD (double sided)

USB (FTDI 232-chip, 1MBaud)

USB-powered

2 Chn, 1kHz 10 bit sampling

Expansion-port

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Eine Aufnahme mit dem Modular-EEG

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BrainBay openEEG Software

brainbay, screenshot design und session-windows

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Danke für die Aufmerksamkeit !