Profitiert multivariate Musteranalyse von fMRT - Daten mit hoher Auflösung und Sensitivität bei hoher Magnetfeldstärke (7T) (DFG)

Multivariate Musteranalysen (MVPA) funktionell-magnetresonanztomographischer Daten haben in letzter Zeitgroße Verbreitung in den Neurowissenschaften gefunden. Mit MVPA ist die Hoffnung verbunden, räumlichhochaufgelöste Information über Hirnfunktionen zu erhalten. In letzter Zeit wurden jedoch kontroverseErgebnisse publiziert über den Informationsgehalt von fMRT-Signalen unterschiedlicher Auflösung und derenBeiträge zur Klassifikation von Wahrnehmungsinhalten mittels MVPA. Im vorliegenden Projekt wollen wirsystematisch untersuchen, inwieweit die höhere räumliche Auflösung und Sensitivität, die durch hoheMagnetfeldstärke ermöglicht wird, zu einer Verbesserung der Klassifikation von Aktivierungsmustern beitragen.Dazu variieren wir die Feldstärke (3T und 7T), vergleichen verschiedene räumliche Auflösungen miteinander,analysieren den Einfluss der Sensitivität und untersuchen diese Faktoren unter Stimulationsbedingungen, dieUnterschiede im neuronalen Erregungsmuster im Submillimeter- bzw. Millimeterbereich hervorrufen. Ziel derUntersuchungen ist die bessere Charakterisierung der Einflussfaktoren auf multivariate Musteranalysen und,damit verbunden, die Optimierung künftiger MVPA-Designs bzgl. Aufnahme und Auswertung.

Does multivariate pattern analysis of functional magnetic resonance data benefit from high resolution and

Multivariate pattern analysis (MVPA) of functional magnetic resonance data has recently been widely used inthe neurosciences. MVPA promises to yield information about brain function with high spatial resolution.Recently, however, conflicting results were published concerning the information carried by functionalmagnetic resonance data at different spatial scales and their contribution to classification analyses. In thepresent project, we intend to investigate to what degree the high spatial resolution and sensitivity yielded athigh magnetic field strength contributes to an improved classification of functional activation patterns. To thisend we vary field strength (3T and 7T), spatial resolution and sensitivity and investigate their influence understimulation conditions that create neuronal excitation patterns in the sub-millimeter versus multiple-millimeterscale. The overall goal of the project is the characterization of factors influencing multivariate pattern analysisof functional magnetic resonance data and, subsequently, the optimization of future experimental designsusing MVPA.