Methoden der kognitiven Neurowissenschaften

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Methoden der kognitiven
Neurowissenschaften
SS 2014
Funktionelle Magnet-Resonanz-Tomographie (fMRT)
Jöran Lepsien
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
Zeitplan
Datum
Thema
11.4. Einführung und Organisation
18.4. -- Karfreitag -25.4. Neuropsychologie
2.5. -- Freitag nach 1.Mai -9.5. Behaviorale Methoden (Reaktionszeit, Signal Detection Theory, …)
16.5. Elektrophysiologie
23.5. EEG
30.5. -- Freitag nach Himmelfahrt -6.6. MEG
13.6. NIRS
20.6. MRT
27.6. fMRT(I)
4.7. PET & fMRT(II)
11.7. TMS/TDCS
18.7. Abschluß, Nachbesprechung & Prüfungsvorbereitung
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
MRI in a nutshell (I)
Kernspin und Magnetisierung
•
Protonen stehen nicht starr parallel oder
antiparallel entlang der Feldlinien des
Magnetfeldes, sondern bewegen sich.
Präzession
•
Bewegung ähnlich einem Kreisel, der
angestossen wird.
"Torkelt" um eine Achse
•
Geschwindigkeit mit der die Protonen
"herumtorkeln"
Präzessionsfrequenz.
Hängt von Stärke des Magnetfeldes
ab
Je stärker, desto schneller.
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MRI in a nutshell (II)
Anregung und Relaxation
•
HF-Puls:
1. mehr parallele Protonen werden zu antiparallelen Protonen
Magnetisierung in Längsrichtung nimmt ab (Longitudinalmagnetisierung)
2. Protonen ‚laufen im Gleichschritt‘, sind also in Phase
Magnetisierung in Querrichtung nimmt zu (Transversalmagnetisierung)
•
nach Abschalten des Pulses Rückkehr zum ursprünglichen Zustand (Relaxation)
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MRI in a nutshell (still …)
MRT-Signal
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
MRI in a nutshell (… almost done …)
T1 Gewichtung
TR so wählen, dass der Gewebekontrast am ausgeprägtesten ist
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MRI in a nutshell (final)
T2-Gewichtung und T2*
•
nach Endes des 90º-Puls
Dephasierung, Transversalmagnetiserung geht zurück
•
180º-Puls dreht sich die
Präzession der Protonen um,
dann wieder erneut in Phase
•
Durch Inhomogenitäten im
Magnetfeld können nicht alle
Protonen perfekt wieder in
Phase gebracht werden
•
T2* = Verlust an Präzession,
beinflusst durch lokale
Inhomogenitäten
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fMRI, oft synonym verwendet mit …
• funktionelle Magnetresonanztomographie
• functional magnetic resonance imaging
• funktionelle Kernspintomographie
• EPI-Sequenz **)
• BOLD-Antwort
**) Echo-Planar-Imaging
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fMRI-Einführung
Hardware – identisch für MRT und fMRT
fMRI macht sich lediglich andere Sequenzen zu Nutze:
einzelnes hochaufgelöstes (z.B. 1mm3) T1-gewichtetes Bild
vs.
Sequenz von weniger hoch aufgelösten (z.B. 2-4mm3) T2*-gewichteten Bilder
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fMRI-Einführung
MRI
Hohe Auflösung
(1 mm)
fMRI
Niedrige Auflösung
(~3 mm besser ist möglich)
ein Bild
Terminologie:
•
Bilder ~ Volumen
•
Volumen
bestehen aus mehreren
sequentiell aufgenommenen Schichten
…
viele Bilder
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Methodenübersicht
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRI-Einführung
MRT dient zur Messung der
Gehirnanatomie
Funktionelles MRT (fMRT) dient
zur Messung von
Gehirnfunktionen.
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT Geschichte
Angelo Mosso (1846 – 1910)
E = mc2
???
“[In Mosso’s experiments] the subject to be observed lay on a delicately balanced table which could tip
downward either at the head or at the foot if the weight of either end were increased. The moment
emotional or intellectual activity began in the subject, down went the balance at the head-end, in
consequence of the redistribution of blood in his system.”
-- William James, Principles of Psychology (1890)
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
Neurovaskuläre Kopplung
!
zeitlicher & räumlicher
Zusammenhang zwischen
neuronaler Aktivität &
Änderungen der regionalen
zerebralen Durchblutung im
Gehirn
bei Zunahme der Aktivität
der Nervenzellen kann ein
gesteigerter Energiebedarf
der Neuronen
angenommen werden
Überkompensation: relativer Anstieg oxygenierten Bluts
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fMRT – Grundlagen
Hämodynamische Antwort & BOLD-Effekt (Blood Oxygen Level Dependent)
Mxy
Signal
Mo sinθ
θ
T2* task
T2* control
Stask
Scontrol
∆S
TEoptimum
Sauerstoff als natürliches Kontrastmittel:
Oxyhämoglobin: diamagnetisch
Deoxyhämoglobin: paramagnetisch
beeinflusst lokales Magnetfeld
time
!
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fMRT – Grundlagen
Hämodynamische Antwort & BOLD-Effekt
!
Arthurs & Boniface (2002)
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
Methodenübersicht
Jezzard (1999)
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fMRT – Grundlagen
BOLD-Effekt: Einflußfaktoren
D’Espositio et al. (2003)
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fMRT – Grundlagen
Seiji Ogawa (*1934)
•
gilt als Begründer der funktionellen MagnetResonanz-Tomographie
•
entdeckte 1990 den BOLD-Effekt
•
1992 fMRT am menschlichen Gehirn
(zeitgleich Ogawa, Kwong, Bandettini)
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fMRT – Grundlagen
• Blutoxygenierung führt zu
einem Anstieg der MRSignalstärke
Ratte atmet
100% O2
•Sauerstoff also natürliches
Kontrastmittel
• Blutoxygenierung
abhängig von Hirnaktivität
Blood Oxygenation Level
dependent (BOLD) Effect
Ratte atmet
nur 20% O2Gemisch
Ogawa et al. (1990)
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fMRT – Die BOLD-Kurve
Nerv der Ratte wird stimuliert …
(schwarzer Balken)
Durchmesser der Arteriole
Flußgeschwindigkeit des Bluts
Blutdruck
Beachte die Zeitskala!
Alle hämodynamischen Effekte sind im 5–10 s Bereich!
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Die BOLD-Kurve
BOLD-Effekt
!
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fMRT – Grundlagen
BOLD-Effekt
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
Dies interessiert uns.
!
Dies misst fMRI.
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
!
Walsh & Cowey (2000)
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
Zusammenhang BOLD-Effekt und neuronale Aktivität …
… oder was misst der BOLD-Effekt eigentlich?
Indirektes Mass
BOLD misst die neuronale Aktivität nur indirekt via angenommene
hämodynamische Korrelate
Exzitation oder Inhibition?
Exzitation als auch Inhibition können BOLD-Effekt verursachen,
synaptische Übertragung findet in beiden Fällen statt
!
Auflösung – Gemessen werden Neuronenpopulationen
Aufgrund der Auflösung misst fMRI selbst in einem einzigen Voxel die
hämodynamische Reaktion
Unklar ob fMRI zwischen einem starken Signal von wenigen Neuronen und einem
schwachen Signal von vielen Neuronen unterscheiden kann
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
Zusammenhang BOLD-Effekt und neuronale Aktivität
N.K. Logothetis et al.; Nature (2001):
Vergleich introcortikaler neuronaler Aktivität und BOLD
Local field potentials (LFPs): weighted average of synchronized dendro-somatic
components of the input signals of a neural population (>1mm of the
electrode tip)
Multi unit activity (MUA): output
of a neural population (within
>100um of the electrode tip)
Single unit acitivty
Spiking or synaptic
activity?
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grundlagen
Zusammenhang BOLD-Effekt und neuronale Aktivität
N.K. Logothetis et al.; Nature (2001)
•
BOLD contrast mechanism directly
reflects the neural responses elicited by a
stimulus
•
haemodynamic response seems to be
better correlated with the LFPs, implying
that activation in an area is often likely to
reflect the incoming input and the local
processing in a given area rather than the
spiking activity
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
Was ist beim Erstellen eines fMRT-Experiments wichtig?
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Grundlagen
Gedächtnis
kognitive Subtraktion
Knopfdruck
Knopfdruck
=
–
visueller
Input
!
Gedächtnis
visueller
Input
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fMRT-Experimente – Grundlagen
Ein einfaches Beispiel …
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Grundlagen
Ein einfaches Beispiel …
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Grundlagen
Untersuchungsdesigns – Zweites Beispiel
Abhängiges Maß im fMRI:
“% signal change”
… vgl. mit einer Baseline !!!
Mov … Moving stimuli
Stat … Static stimuli
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fMRT-Experimente – Grundlagen
Untersuchungsdesigns
Block (auch: “Boxcar”)-Design
• simpel durchzuführen und auszuwerten
• exp.psychologisch sehr limitiert
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Grundlagen
Untersuchungsdesigns
Block (auch: “Boxcar”)-Design
• simpel durchzuführen und auszuwerten
• exp.psychologisch sehr limitiert
Event-related Design
• komplexer auszuwerten, Events der Aund B-Sorte müssen gut gemischt und
“gejittert” werden
• exp.psychologisch (fast) ideal
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fMRT-Experimente – Grundlagen
Überlagerungen & Linearität
Dale & Buckner (1997)
(in gewissen Grenzen) ist
Linearität gegeben
Boynton et al. (1996)
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fMRT-Experimente – Auswertung
Was sind also die Daten, die wir auswerten müssen?
courtesy of J. Neumann, Leipzig
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Auswertung
Vorverarbeitung
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Auswertung
Vorverarbeitung – Entfernung von Drifts und slice time correction
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fMRT-Experimente – Auswertung
Vorverarbeitung – Entfernung von Bewegungsartefakten
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Auswertung
Nächste Schritte …
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Auswertung
Statistische Inferenz: ein vereinfachtes Beispiel
Signale variieren
von Magnetspule zu Magnetspule,
von Voxel zu Voxel, von Tag zu Tag,
von Vp zu Vp.
y-Achse wird in % Veränderung
umgerechnet:
(x - Baseline) / Baseline · 100
Veränderungen typischerweise um
Bereich von 0.5–4 %.
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fMRT-Experimente – Auswertung
Statistische Inferenz: ein vereinfachtest Beispiel
•
Subtraktion zweier Versuchs-Bedingungen A vs. B erbringt Areale mit
selektiv stärkerer Aktivierung in Bedingung A
•
Stärke und Verteilung dieses Unterschieds kann dann statistisch geprüft
werden, z.B.
t = diff(A – B) / Streuung(A,B)
•
Mittelung über Versuchspersonen erbringt Gruppenergebnis
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fMRT-Experimente – Auswertung
General Linear Model (GLM)
‘Standard’, der am häufigsten verwendete Ansatz
a = eine Konstante
y = a + b·x + e
y = Signal change
in einem Bildpunkt
über die Zeit
x = unsere Einflußgrößen / unabh. Variable
= Zustand A vs B
e = Fehler,
nicht-erklärte Varianz
b = oft auch tatsächlich als “betas”
bezeichnet im fMRI-Jargon,
das “Gewicht” der Variablen x
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fMRT-Experimente – Auswertung
General Linear Model (GLM)
‘Standard’, der am häufigsten verwendete Ansatz
Hemodynamic response function
!
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT-Experimente – Auswertung
courtesy of J. Neumann, Leipzig
General Linear Model (GLM)
gemessene Werte =
Zeit-Reihe
(zB. ein Voxel)
für diese Zeitreihe Bed1.
einflußreicher als Bed.2!
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fMRT-Experimente – Auswertung
General Linear Model (GLM)
“Welche
Voxel im
Gehirn sind
stärker in
Bed. 1 als
in Bed. 2
aktiviert?”
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fMRT-Experimente – Auswertung
General Linear Model (GLM)
Auswertung erfolgt also univariat
d.h. für jeden
Bildpunkt wird ein
separater T-Test
durchgeführt !
!
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fMRT-Experimente – Auswertung
Voxel-weise T-Tests
• behalte nur Voxels über Schwelle
• jedes Voxel separat
space
Significant
Voxels
No significant
Voxels
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fMRT-Experimente – Auswertung
Cluster-weise T-Tests
• erst Bestimmung von Clustern
• betrachte nur Cluster über Schwelle
space
Cluster not
significant
kα
kα
Cluster
significant
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Grenzen und Probleme
Multiple Comparisons Problem
Wie viele von 100,000 Voxeln sind signifikant?
α=0.05
!
5,000 falsch-positive Voxel!
Lösungen: z.B. Bonferroni, Betrachtung von Clustern, …
aber: meist auch ein Power-Problem: Auch die ‘wahren’ Effekte im fMRT sind eher
schwach!
t > 0.5
t > 1.5
t > 2.5
t > 3.5
t > 4.5
t > 5.5
t > 6.5
48
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fMRT – Grenzen und Probleme
Problem: Lautstärke
Echo Planar Imaging-Sequenzen (die fürs fMRI standardmäßig
verwendet werden) sind besonders laut.
… 30 Schichten in 2 s
ca. 100dB
… weniger Schichten (z.B. 15)
leiser (ca. 94dB), aber auch
anderes Geräusch
• Problem (trivial): Ist der Stimulus noch hörbar?
• Problem (nicht trivial):
Scanner-Geräusch könnte auditive Regionen sättigen.
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fMRT – Grenzen und Probleme
Problem: Suszeptibilitätsartefakte
Sog. “Suszeptibilitätsartefakte”
(susceptibility artefacts) —
Überall dort, wo Luft/Hohlraum und
Hirn eng beieinander liegen
Problem im f/MRI, und es steigt
mit der Feldstärke (Tesla)
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
Kanwisher et al., J Neurosci 1997
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fMRT – Anwendungsbeispiel
Gyrus Fusiformis
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
“faces vs objects”:
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
What often separates okay from very good studies: a lot of control conditions
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
O’Craven et al., Nature 1999
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
De Fockert et al., Science 2001
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
De Fockert et al., Science 2001
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Anwendungsbeispiel
De Fockert et al., Science 2001
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
fMRT – Schwächen
fMRI ist teuer (~500 USD / Stunde)
fMRI hat eine unbefriedigende zeitliche Auflösung (Daumenregel:
höchstens 500–1000 ms, vgl. M/EEG: 1–4 ms, << aber vgl. PET: 5–30
min)
!
fMRI benötigt immer eine Referenz-Bedingung, wir schauen immer SignalÄnderungen an >> verkompliziert Designs und Interpretation
TAKE HOME MESSAGE: Aussagen wie “Empathie sitzt in Hirnregion A”
sind unzulässig. “Empathie mehr als was?”, muss dann gefragt werden!
fMRI-Maß (Blutoxygenierung) ist nicht nur indirekt, sondern auch noch
träge (Gipfel 4–6 s nach Ereignis)
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fMRT – Stärken
fMRI hat eine hohe räumliche Präzision (je nach Aufzeichnung und
Feldstärke des Scanners: < 5 mm bis zu ~1 mm).
!
fMRI ist immer sehr eng an die Neuroanatomie gekoppelt
(für Gruppenstatistiken per Atlas, aber auch individuell, zB. in
Läsionspatienten; siehe auch Slide #6).
Erlaubt direkte Rückschlüsse auf beteiligte Hirnstrukturen!
fMRI kann mit TMS, EEG, und natürlich Verhaltensmaßen kombiniert und
korreliert werden.
fMRI ist non-invasiv und frei von Kontrastmitteln/Radioaktivität etc.
Methoden der kognitiven Neurowissenschaften
Literatur der heutigen Veranstaltung
Jänke, L. (2005). Methoden der Bildgebung in der Psychologie und den kognitiven
Neurowissenschaften. Stuttgart: Kohlhammer.
Kapitel 3: Die Magnetresonanztomographie.
Kapitel 4: Die strukturelle Magnetresonanztomographie.
Schild, H. H. (1990). MRI made easy. Berlin: Schering.
Huettel, Song, McCarthy (2008). Functional Magnetic Resonance Imaging.
Sinauer Associates
Kanwisher N, McDermott J, Chun MM. (1997).
The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face
perception. J Neurosci. 1997 Jun 1;17(11):4302-11.
O'Craven KM1, Downing PE, Kanwisher N. (1999).
fMRI evidence for objects as the units of attentional selection. Nature. 1999 Oct
7;401(6753):584-7.
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