Neue experimentelle und modellierende Parameter werden eingeführt, um die Auswirkungen auf die kombinierte Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetenzephalographie (MEG) zu untersuchen - EMEG-Quellenanalyse und Optimierung der transkraniellen elektrischen Stimulation (TES) von somatosensorisch evozierter und epileptischer Aktivität. Es werden simultane Daten gemessen, einschließlich somatosensorisch evozierter Potentiale (SEP) und Felder (SEF), die durch verschiedene Stimulationstypen für gruppenbasierte Sensitivitätsuntersuchungen und spontane EEG- und MEG-Messungen für die präoperative Epilepsiediagnose hervorgerufen werden. Bei der Lösung des Vorwärtsproblems der Quellenanalyse werden individualisierte Finite-Elemente-Kopfvolumenleitermodelle konstruiert. Zu diesem Zweck wird ein quasi-automatisches Bildverarbeitungsverfahren eingeführt, das T1-gewichtete und T2-gewichtete MRTs kombiniert. Zur realistischen Modellierung der leitfähigen Eigenschaften des Gehirns wird die Diffusionstensor-Bildgebung verwendet. Die Leitfähigkeit des Schädels wird aufgrund ihrer hohen Variabilität zwischen den Probanden und ihres Einflusses auf EEG- und EMEG-Quellenrekonstruktionen individuell kalibriert. Es wird auch dargestellt, wie unterschiedliche Stimulationsarten, Kopfmodelle und Messmodalitäten (EEG, MEG oder EMEG) die Quellenrekonstruktion der SEP/SEF-Antwort bei 20 ms nach dem Stimulus (P20/N20) und das Targeting bei der mehrkanaligen TES-Optimierung beeinflussen. Die Inter-Subjekt-Variabilität der Schädel-Leitfähigkeit und -Dicke über das Alter wird nicht-invasiv untersucht. Schließlich wird die EMEG-Quellenanalyse mit realistischen Kopfmodellen, die Schädelgratlöcher beinhalten, für die präoperative Diagnose eines medikamentenresistenten Epilepsiepatienten evaluiert. Die optimierte TES wird als Alternative zur Operation zur Unterdrückung epileptischer Anfälle untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass das MEG die P20/N20-Lokalisation stabilisiert und das EEG zur Bestimmung der Quellenorientierung beiträgt. Die Komplementarität beider Modalitäten im EMEG kann auf der Basis von detaillierten und individualisierten Kopfmodellen ausgenutzt werden. Anschließend wird berichtet, dass optimierte TES-Elektrodenmontagen von der P20/N20-Orientierungskomponente beeinflusst werden. Für die Kopfmodellierung wird dargestellt, dass die Variabilität der Leitfähigkeit und der Dicke des Schädels zwischen den Probanden groß ist und bei der Quellenanalyse und TES berücksichtigt werden sollte. In dieser Hinsicht sind das Alter der Probanden und die Schädeldicke signifikant mit der Leitfähigkeit des Schädels verbunden. Bei der präoperativen Epilepsiebeurteilung weist die EMEG-Quellenanalyse mit kalibrierten und anisotropen Kopfmodellen auf eine fokale kortikale Dysplasie (FCD) zu Beginn der epileptischen Spike-Spitze hin. Vereinfachte Kopfmodelle, die Verwendung einer einzelnen Modalität oder Zeitpunkte in der Nähe des Spike-Peaks verursachen nicht zu vernachlässigende Einflüsse auf die Bestimmung der FCD. Schließlich spiegeln Änderungen an der Kopfmodellierung erhebliche Einflüsse auf die optimierte TES und den Fluss der injizierten Gleichströme zur FCD wider.
New experimental and modeling parameters are introduced to investigate effects on combined electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) - EMEG source analysis and transcranial electric stimulation (TES) optimization of somatosensory evoked and epileptic activity. Simultaneous data are measured, including somatosensory evoked potentials (SEP) and fields (SEF) elicited by different stimulation types for group-based sensitivity investigations and spontaneous EEG and MEG measures for presurgical epilepsy diagnosis. Individualized finite element head volume conductor models are constructed in the solution of the forward problem of source analysis. For this purpose, a quasi-automatic image processing procedure is introduced, combining T1-weighted and T2-weighted MRIs. For realistic modeling of the conductive properties of brain, diffusion tensor imaging is used. Skull conductivity is individually calibrated due to its high inter-subject variability and influence on EEG and EMEG source reconstructions. It is also presented how different stimulation types, head models and measurement modalities (EEG, MEG or EMEG) influence the source reconstruction of SEP/SEF response at 20 ms post-stimulus (P20/N20) and the targeting in multi-channel TES optimization. Inter-subject variability of skull conductivity and thickness over age are investigated non-invasively. Finally, EMEG source analysis with realistic head models that include skull burr holes are evaluated for the presurgical diagnosis of a drug-resistant epilepsy patient. Optimized TES is investigated as an alternative of surgery to suppress epileptic seizures.
Results show that MEG stabilizes the P20/N20 location and EEG contributes to the determination of the source orientation. The complementarity of both modalities in EMEG can be utilized on the basis of detailed and individualized head models. Subsequently, optimized TES electrode montages are reported to be affected by the P20/N20 orientation component. For head modeling, it is presented that the inter-subject variability of conductivity and thickness of skull is large and it should be taken into account in source analysis and TES. In this regard, subjects' age and skull thickness are significantly related to the skull conductivity. For presurgical epilepsy evaluation, EMEG source analysis with calibrated and anisotropic head models indicates a focal cortical dysplasia (FCD) at the onset of the epileptic spike peak. Simplified head models, use of single modality or time points close to the spike peak cause non-negligible influences on the determination of the FCD. Finally, changes on the head modeling reflect considerable influences on the optimized TES and the flow of the injected direct currents towards the FCD.