Unüberwachte Zeitreihenanalyse von fMRT-Daten

Funktionelle Untersuchungen des Gehirns mittels schneller Echo-Planar Magnet-Resonanz-Tomographie (fMRT) liefern ortliche und zeitliche Information uber komplexe Hirnaktivitaten. Die vorgestellte Methode versucht, eine Zerlegung der gemessenen Zeitreihen anhand ihrer charakteristischen Merkmale in disjunkte Klassen, d.h. echte Aktivierung, ruhendes Gewebe, Hintergrund oder Bewegungsartefakt zu gewinnen. Die Zerlegung erfolgt mittels eines neuronalen Netzwerks, der selbst-organisierenden Merkmalskarte (SOM), die unuberwacht, d.h. ohne zusatzliche Informationen uber das Aufgabenparadigma oder einer Modellierung der hamodynamischen Antwort, die hochdimensionalen Zeitreihen in eine 2D Neuronenkarte uberfuhrt. Ziel ist eine den Klassen entsprechende geordnete Bildung von Clustern auf der Neuronenkarte, die als Eingabe fur einen anschliesenden Klassifikationsprozes geeignet ist. Es zeigt sich, das die SOM in der Lage ist, Cluster von ahnlichen anatomischen oder funktionellen Voxeln zu bilden und diese Ahnlichkeit auch raumlich in der Neuronenkarte abzubilden.