Präzisere fMRT dank neuer Software
Vergleich von LISA gegen die gängigsten anderen Verfahren. Aktivierungen im menschlichen Gehirn, die mit LISA identifiziert wurden, sind besser reproduzierbar und damit verlässlicher. (G. Lohmann / MPI für biol. Kybernetik (aus Nature Communications 2018;9)
Ein Algorithmus aus Geo-Informationssystemen soll den Nachweis lokaler Aktivierung im menschlichen Gehirn verbessern.
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Datum:16.10.2018
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Autor:NN/MPI (mh/ktg)
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Quelle:Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik
Eines der Hauptziele der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) ist der Nachweis einer lokalen Aktivierung im menschlichen Gehirn. Mangelnde statistische Aussagekraft und teilweise ungenaue Resultate wurden jedoch in jüngster Zeit als großes Problem in dieser Hinsicht identifiziert.
Standardalgorithmen nicht präzise genug
Die am weitesten verbreiteten statistischen Inferenzverfahren wurden vor mehr als 10 Jahren erfunden und sind nicht gut geeignet für die Verarbeitung modernster hochauflösender Neurobildgebungsdaten. Die MRT-Technologie hat sich in den letzten Jahren durch die Einführung von Ultra-Hochfeld-Scannern mit 7 Tesla und mehr erheblich verbessert. Standardalgorithmen waren jedoch nicht für die Verarbeitung so hochpräziser Daten ausgelegt, sodass einige der Hauptvorteile des Ultrahochfeld-Scans aufgrund unzureichender Software verloren gingen.
Ansatz aus Geo-Informationssystemen
WissenschaftlerInnen des Max-Planck-Instituts für biologische Kybernetik und des Universitätsklinikums Tübingen haben eine neue Software namens LISA entwickelt, um dieses Problem zu lösen. LISA (Local Indicators of Spatial Association) ist von einem Konzept inspiriert, das sonst in geografischen Informationssystemen verwendet wird. Die WissenschaftlerInnen hoffen, dass LISA aufgrund seiner verbesserten Sensitivität und besseren räumlichen Spezifität bei der Entwicklung neuer und realistischerer Modelle der menschlichen Gehirnfunktion weiterhelfen wird.
Zur Studie in Nature Communications
