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Jok/031

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Darstellung subkortikaler Sprachaktivierung im Bereich des linken Thalamus mit Hilfe der funktionellen Kernspintomographie

von Dr. Jochen Kiemle

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Statistik und Sichtungsnachweis dieser Seite findet sich am Artikelende
[1.] Jok/Fragment 031 01 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2014-09-14 18:09:47 Schumann
Fragment, Gesichtet, Graessmann 2003, Jok, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 31, Zeilen: 1ff (komplett)
Quelle: Graessmann 2003
Seite(n): 37, 38, Zeilen: 37: 3ff; 38: 1-2
4.6 Erstellung der funktionellen Bilder

4.6.1 Statistische Auswertung

Bei der statistischen Auswertung der Daten einer fMRT Untersuchung können die im Vergleich zur PET bessere räumliche Auflösung und das bessere Signal-zu- Rauschen Verhältnis genutzt werden, um Signalveränderungen individuell zu erfassen. In den Anfängen der fMRT erfolgte die Anfertigung von Aktivierungsbildern anhand der Subtraktionsmethode. Diese überbewertet jedoch zufällige Signalveränderungen und kann kleine Aktivierungen nicht erfassen, so dass zunächst parametrische Tests, wie der t-Test eingesetzt wurden. Dieser vergleicht den Mittelwert während Ruhe und Aktivität, vernachlässigt dabei aber die Zeitauflösung. Auf diese Weise wird aber der Zeitvorteil der fMRT Methode gegenüber der PET Methode nicht genutzt (Bucher 1995).

Nichtparametrische Tests, wie der Kolmogorov-Smirnov-Test, sind für die Auswertung funktioneller Daten besser geeignet. Bei visueller Stimulation ergibt die Datenauswertung größere Aktivierungsareale und weniger Artefakte als der t-Test. Jedoch berücksichtigen auch die nichtparametrischen Tests nicht die Zeitverlaufskomponente.

In der vorgestellten Arbeit wurde daher für die Datenauswertung die Korrelationsanalyse nach Bandettini ( Bandettini und Wong 1992, 1993) eingesetzt, die im folgenden Kapitel erläutert wird.

4.6.2 Korrelationsanalyse

Zu Beginn der Datenauswertung wurden die Rohdaten einer fMRT Untersuchung zunächst schichtweise in ein Bildformat konvertiert (DeYoe, 1994). Im Anschluss wurde eine Korrelationsanalyse (Bandettini und Wong 1992, 1993) durchgeführt, bei der die stimulusgebundene Aktivität Pixel für Pixel mit einer Referenzfunktion verglichen wurde. Als Referenzfunktion wird bei der Korrelationsanalyse die Abfolge von Ruhe- und Aktivierungsbedingungen bezeichnet, die durch das Stimulationsprotokoll nach dem „An und Aus Prinzip“ festgelegt wird. Dabei entspricht die Aktivierungsbedingung dem Wert 1 und die Ruhebedingung dem Wert 0.

5.9. Erstellung der funktionellen Bilder

5.9.1. Statistische Auswertung

Bei der statistischen Auswertung der Daten einer fMRT Untersuchung können die im Vergleich zur PET bessere räumliche Auflösung und das bessere Signal-zu-Rauschen Verhältnis genutzt werden, um Signalveränderungen individuell zu erfassen. In den Anfängen der fMRT erfolgte die Anfertigung von Aktivierungsbildern anhand der Subtraktionsmethode. Diese überbewertet jedoch zufällige Signalveränderungen und kann kleine Aktivierungen nicht erfassen, so dass zunächst parametrische Tests, wie der t-Test eingesetzt wurden. Dieser vergleicht den Mittelwert während Ruhe und Aktivität, vernachlässigt dabei aber die Zeitauflösung. Auf diese Weise wird aber der Zeitvorteil der fMRT Methode gegenüber der PET Methode nicht genutzt (Bucher, 1995).

Nichtparametrische Tests, wie der Kolmogorov-Smirnov-Test, sind für die Auswertung funktioneller Daten besser geeignet. Bei visueller Stimulation ergibt die Datenauswertung größere Aktivierungsareale und weniger Artefakte als der t-Test. Jedoch berücksichtigen auch die nichtparametrischen Tests nicht die Zeitverlaufskomponente.

In der vorgestellten Arbeit wurde daher für die Datenauswertung die Korrelationsanalyse nach Bandettini (1992, 1993) eingesetzt, die im folgenden Kapitel erläutert wird.

5.9.2. Korrelationsanalyse

Zu Beginn der Datenauswertung wurden die Rohdaten einer fMRT- Untersuchung zunächst schichtweise in ein Bildformat konvertiert (DeYoe, 1994). Im Anschluss wurde eine Korrelationsanalyse (Bandettini, 1992, 1993) durchgeführt, bei der die stimulusgebundene Aktivität Pixel für Pixel mit einer Referenzfunktion verglichen wurde. Als Referenzfunktion wird bei der Korrelationsanalyse die Abfolge von Ruhe- und Aktivierungsbedingungen bezeichnet, die durch das Stimulationsprotokoll nach dem „An und Aus Prinzip“ festgelegt wird. Dabei ent-

[Seite 2]

spricht die Aktivierungsbedingung dem Wert 1 und die Ruhebedingung dem Wert 0 (Abbildung 10).

Anmerkungen

Ein Verweis auf die Quelle fehlt.

Sichter
(Hindemith) Agrippina1


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Letzte Bearbeitung dieser Seite: durch Benutzer:Schumann, Zeitstempel: 20140914181033

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