The BOLD Signal is more than a Brain Activation Index
Das BOLD Signal ist mehr als ein Maß für Hirnaktivierung
Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-322879
- In the recent years, translational studies comparing imaging data of animals and humans have gained increasing
scientific interests with crucial findings stemming from both, human and animal work. In order to harmonize
statistical analyses of data from different species and to optimize the transfer of knowledge between them, shared
data acquisition protocols and combined statistical approaches have to be identified. Following this idea, methods
of data analysis, which have until now mainly been used to model neural responses ofIn the recent years, translational studies comparing imaging data of animals and humans have gained increasing
scientific interests with crucial findings stemming from both, human and animal work. In order to harmonize
statistical analyses of data from different species and to optimize the transfer of knowledge between them, shared
data acquisition protocols and combined statistical approaches have to be identified. Following this idea, methods
of data analysis, which have until now mainly been used to model neural responses of electrophysiological
recordings from rodent data, were applied on human hemodynamic responses (i.e. Blood-Oxygen-Level-
Dependent BOLD signal) as measured via functional magnetic resonance imaging (fMRI).
At the example of two attention and impulsivity networks, timing dynamics and amplitude of the fMRI signal were
determined (study 1). Study 2 described the same parameters frequency-specifically, and in study 3, the
complexity of neural processing was quantified in terms of fractality. Determined parameters were compared with
regard to the subjects’ task performance / impulsivity to validate findings with regard to reports of the current
scientific debate.
In a general discussion, overlapping as well as additional information of methodological approaches were
discussed with regard to its potential for biomarkers in the context of neuropsychiatric disorders.…
- In den letzten Jahren haben translationale Studien, in denen Befunde von Tieren und Menschen direkt verglichen
werden, zunehmend an wissenschaftlichem Interesse gewonnen. Um statistische Analysen von Daten
verschiedener Spezies zu harmonisieren und somit den Wissenstransfer zu optimieren, müssen gemeinsame
Datenerfassungsprotokolle sowie kombinierte statistische Ansätze identifiziert werden. Diesem Gedanken folgend
werden in dieser Arbeit Methoden der Datenanalyse, die bisher hauptsächlich zur Modellierung neuronaler
Antworten ausIn den letzten Jahren haben translationale Studien, in denen Befunde von Tieren und Menschen direkt verglichen
werden, zunehmend an wissenschaftlichem Interesse gewonnen. Um statistische Analysen von Daten
verschiedener Spezies zu harmonisieren und somit den Wissenstransfer zu optimieren, müssen gemeinsame
Datenerfassungsprotokolle sowie kombinierte statistische Ansätze identifiziert werden. Diesem Gedanken folgend
werden in dieser Arbeit Methoden der Datenanalyse, die bisher hauptsächlich zur Modellierung neuronaler
Antworten aus elektrophysiologischer Aufzeichnungen bei Nagetierdaten verwendet wurden, auf
hämodynamische Antworten (d.h. Blood-Oxygen-Level-Dependent BOLD-Signal), welche mittels funktionaler
Magnetresonanztomo-graphie (fMRT) gemessen werden, im Menschen angewendet.
Am Beispiel zweier Aufmerksamkeits- und Impulsivitätsnetzwerke wurden der zeitliche Verlauf und Amplitude des
fMRI-Signals bestimmt (Studie 1). In Studie 2 wurden die gleichen Parameter frequenzspezifisch ausgewertet, und
in Studie 3 wurde die Komplexität neuronaler Verarbeitung anhand von Fraktalität quantifiziert. Die ermittelten
Parameter wurden hinsichtlich der Task Performance / Impulsivität der Probanden verglichen, um die Ergebnisse
im Kontext von Befunden aus der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu validieren.
In einer allgemeinen Diskussion wurden sowohl überlappende als auch zusätzliche Informationen zu
methodischen Ansätzen hinsichtlich ihres Potenzials für Biomarker im Zusammenhang mit neuropsychiatrischen
Erkrankungen diskutiert.…
Author: | Atae Akhrif |
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URN: | urn:nbn:de:bvb:20-opus-322879 |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Granting Institution: | Universität Würzburg, Graduate Schools |
Faculties: | Graduate Schools / Graduate School of Life Sciences |
Referee: | Prof. Dr. Marcel Romanos |
Date of final exam: | 2020/06/29 |
Language: | English |
Year of Completion: | 2023 |
DOI: | https://doi.org/10.25972/OPUS-32287 |
Dewey Decimal Classification: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit |
GND Keyword: | funktionelle Kernspintomographie |
Tag: | BOLD signal; fMRI time series; functional neuroimaging |
Release Date: | 2023/08/07 |
Note: | Dieses Dokument wurde aus Datenschutzgründen - ohne inhaltliche Änderungen - erneut veröffentlicht. Die ursprüngliche Veröffentlichung war am 08.07.2020 |
Licence (German): | ![]() |