Analyse von Gehirnaktivitäten auf der Basis von Magnetoenzephalograpie-Daten mittels Neuronaler Netze

Sowohl für die medizinische Grundlagenforschung als auch für diagnostische Zwecke sind Kenntnisse über die Aktivitäten von Neuronenpopulationen im menschlichen Gehirn besonders wichtig. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Experimentelle Audiologie der WWU wurde ein System entwickelt, welches aus den MEG-Daten die Position der aktiven Neuronenpopulation im Gehirn bestimmt sowie in der Lage ist, die verschiedenen aktiven Neuronenpopulationen im Gehirn signalmäßig zu trennen.

Beteiligte Wissenschaftler:

Prof. Dr.Wolfram-M. Lippe, Dipl.-Ing. Markus Borschbach, Prof. Dr. Bernd Freisleben (Univ. Siegen), Dipl.-Phys. Arne Knief (Inst. F. Experimentelle Audiologie/Univ. Münster), Prof. Dr. Christo Pantev (Inst. F. Experimentelle Audiologie/Univ. Münster), Dipl.-Geophys. Michael Schulte (Inst. F. Experimentelle Audiologie/Univ. Münster)

Veröffentlichungen:

Lippe, W.-M., M. Borschbach, M. Schulte, C. Pantev: Performance Analysis of Learning Rules for the Blind Separation of Magnetencephalography Signals, Proc. of ICA '99, First Intern. Workshop on Independent Component Analysis and Signal Separation, pp. 341-346, Aussois/France, 1999

Lippe, W.-M., M. Borschbach, A. Knief, C. Pantev, M. Schulte: Aspects of Neuronal Learning Rules for the Blind Separation of Independent Brain Activities, Proc. of ICS'99, IASTED Intern. Conference on Intelligent Systems and Control, pp. 143-148, Santa Barbara, 1999

Lippe, W.-M.: Separation of Independant Brain Activities by ICA Learning Rules, Proc. Fifth Dynamic Brain Forum, Beijing/China, 2000

--,: Comparison of Different Learning Rules for the Blind Separation of Magnetoencephalography Signals, Proc. Intern. Workshop on Information Processing in the Brain, Hangzhou/China 2000