Neue Verfahren zur signal-adaptiven, zeitvarianten Analyse von Phaseneigenschaften und gerichteten Interaktionen von und zwischen EEG/MEG-Oszillationen

• Antragsteller: Dr. Lutz Leistritz; Professor Dr. Herbert Witte
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2012 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 231138331

Signal-adaptive, zeitvariante Analysemethoden haben den Vorteil, z. B. spezifische Zeit-Frequenz-Eigenschaften signalgetrieben und -optimal analysieren zu können. Dabei bestehen die von uns vorgeschlagenen neuen Verfahrensklassen aus zwei Stufen. So wird das Resultat einer signal-adaptiven Zerlegung in Signal-Atome bzw. -Komponenten direkt bzw. über eine Eliminationssystematik mittels einer nachgestellten Analysemethode weiterverarbeitet. Beide Verarbeitungsstufen bilden für die jeweils anvisierte Signaleigenschaft ein ganzheitlich optimiertes zeitvariantes Analyseverfahren. Von besonderem Interesse sind Phaseneigenschaften und gerichtete Interaktionen (effektive Konnektivität) von und zwischen transienten EEG/MEG-Oszillationen. Für die optimale Zeit-Frequenzanalyse der Momentanphase soll die von uns eingeführte Matched Gabor Transformation verallgemeinert und die Methodologie der Hilbert-Huang-Transformation (HHT) verbessert und in Richtung einer reliablen Multitrial- und Multikanalanalyse weiterentwickelt werden. Für die Optimierung von Konnektivitätsanalysen soll das Konzept der Granger Kausalität durch filterbasierte Eliminationsschemata für Frequenzkomponenten erweitert werden, so dass eine frequenzselektive Analyse vorgenommen werden kann. Diese Vorgehensweise soll für signal-adaptive Zerlegungsmethoden weiterentwickelt werden. Dafür sind die empirical mode decomposition aus der HHT und die Zerlegung des Signals in ARMA(2,1)-Komponenten vorgesehen. Damit wird die Möglichkeit eröffnet, signal-adaptive, frequenzselektive Konnektivitätsanalysen durchzuführen. Alle neuen Verfahren werden mit Modellsignalen sowie klinischen Daten getestet und einem methodenkritischen Vergleich unterzogen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen