Anisotropic EEG-MEG volume conductor modeling based on Diffusion Tensor Imaging [Elektronische Ressource] / von Daniel Güllmar

Dipl.-Ing. Daniel Güllmar

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• Publié par: technische_universitat_ilmenau
• Publié le: 01 janvier 2008
• Nombre de lectures: 17
• Langue: Deutsch
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Extrait

Anisotropic EEG/MEG volume conductor modeling
based on Di usion Tensor Imaging
Dissertation
Zur Erlangung des akademischen Grades
Doktoringenieur (Dr.-Ing.)
vorgelegt der Fakultat fur Informatik und Automatisierung
der Technischen Universitat Ilmenau
von Dipl.-Ing. Daniel Gullmar
geboren am 10. Juli 1976 in Sondershausen
Tag der Einreichung: 2. Mai 2008
Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 21. Juli 2008
Gutachter: 1. Prof. Dr.-Ing. habil. Jens Haueisen
2. Prof. Dr. rer. nat. med. habil. Jur gen R. Reichenbach
3. Dr.-Ing. Thomas Knosche
urn:nbn:de:gbv:ilm1-2008000082Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Volumenleitermodellierung auf Basis der
Finiten Elemente fur EEG/MEG Untersuchungen unter Einbeziehung von Anistropiein-
formation, die mit Hilfe der Magnetresonanzdiusionstensorbildgebung (MR-DTI) ge-
wonnen wurde. Im ersten Teil der Arbeit wurde der Einuss unvollstandig bestimmter
Wichtungsparamter (b-Matrix) auf die zu rekonstruierenden Di usionstensoren unter-
sucht. Die Unvollstandigkeit bezieht sich dabei auf die Tatsache, dass im Allgemeinen
nur die starken Di usionsgradienten zur Berechnung der b-Matrix herangezogen wer-
den. Es wurde gezeigt, dass besonders bei Aufnahmen mit hoher raumlicher Auosung
der Anteil der Bildgradienten an der b-Matrix nicht mehr vernachlassigbar ist. Weit-
erhin wurde gezeigt, wie man die b-Matrizen korrekt analytisch bestimmt und damit
einen systematischen Fehler vermeidet. Fur den Fall, dass nicht ausreichend Informa-
tionen zur Verfugung stehen um die analytische Bestimmung durchzufuhren, wurde
eine Losung vorgeschlagen, die es mit Hilfe von Phantommessungen ermoglicht eine
parametrisierte b-Matrix zu bestimmen. Der zweite Teil widmet sich der Erstellung
hochaufgeloster realistischer Volumenleitermodelle detailliert beschrieben. Besonders
die Transformation der Di usionstensordaten in Leitf ahigkeitstensoren. Zudem wurde
eine Vorgehensweise beschrieben, die es erlaubt, einen T1-gewichteten MR-Datensatz
vollautomatisch in funf verschiedene Gewebesegmente (weiches Gewebe, graue und
weie Substanz, CSF und Schadelknochen) zu unterteilen. Der dritte Teil der Arbeit
befasst sich mit dem Einuss der anisotropen Leitfahigkeit in der wei en Hirnsubstanz
auf EEG und MEG unter Verwendung eines Tier- sowie eines Humanmodells. Um
den Einuss der verschiedenen Methoden der Transformation von DTI Daten in Leit-
fahigkeitsdaten zu untersuchen, wurden verschiedenen Modelle sowohl mit gemessener
als auch mit kunstlicher Anisotropie erstellt. In der Tiermodellstudie wurden EEG und
in der Humanmodellstudie EEG und MEG Simulationen sowohl mit den anisotropen
Modellen als auch mit einem isotropen Modell durchgefuhrt und miteinander verglichen.
Dabei wurde gefunden, dass sowohl der topographische Fehler (RDM) als auch der
Magnitudenfehler stark durch das Einbeziehen von Anisotropieinformationen beein-
usst wird. Es wurde auch gezeigt, dass sowohl die Position als auch die Orientierung
einer dipolaren Quelle in Bezug auf das anisotrope Segment einen gro en E ekt auf die
untersuchten Fehlermae hat.Abstract
In this work anisotropic electric tissue properties determined by means of di usion
tensor imaging were modeled into high resolution nite element volume conductors. In
rst part of the work the inuence of not considering imaging gradient in the calculation
of the b-matrices on the correct determination of di usion tensor data is shown and
it was found that especially with high resolution imaging protocols the contributions
of the imaging gradients is not negligible. It was also shown how correct b-matrices
considering all applied gradients can be calculated correctly. For the case that infor-
mation about the sequence are missing an experimental approach of determining a
parameterized b-matrix using phantom measurements is proposed. In the second part
the procedure of generating anisotropic volume conductor models is regarded. The
main focus of this part was to facilitate the derivation of anisotropy information from
DTI measurements and the inclusion of this information into an anisotropic volume
conductor. It was shown, that it is possible to generate a sophisticated high resolution
anisotropic model without any manual steps into ve di erent tissue layers. The third
part studied the inuence of anisotropic white matter employing an animal as well as a
human model. To compare the di erent ways of converting the anisotropy information
from DTI into conductivity information, di erent models were investigated, having ar-
ticial as well as measured anisotropy. In the animal study the EEG and in the human
study the EEG and MEG forward solution was studies using the anisotropic models
and compared to the solution derived using an isotropic model. It was found that both,
the topography error (RDM) as well as the magnitude error (MAG), are signicantly
a ected if anisotropy is considered in the volume conductor. It was also shown, that
the position as well as the orientation of the dipole with respect to white matter has
a large e ect on the amount of the error quantities. Finally, it is claimed that if one
uses high resolution volume conductor models for EEG/MEG studies, the anisotropy
has to be considered, since the average error of neglecting anisotropy is larger than the
accuracy which can be achieved using such models.