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In den Neurowissenschaften führt die Erforschung des vegetativen Nervensystem (VNS) immer noch ein Schattendasein. Einer der wichtigsten Teile des VNS, der Hirnstamm, ist dabei besonders schlecht erforscht, obwohl er die Steuerzentren für Herzschlag, Blutdruckregulation, Atmung, Verdauung, und viele weitere lebenswichtige Funktionen beherbergt. Ein wichtiger Grund für diesen Umstand ist, dass die funktionelle Kernspintomographie (fMRT) sich in ihrer bisherigen Form nur bedingt für Messungen im Hirnstamm eignet. Ziel dieser Arbeit war es daher, neue Ansätze zur fMRT-Messung vegetativer Zentren im menschlichen Hirnstamm zu entwickeln. Nach einer Einführung in die Neuroanatomie sowie die physikalischen und physiologischen Grundlagen der strukturellen und funktionellen MRT werden im mittleren Teil der Arbeit die Entwicklung sowie der Test neuer Ansätze zur Hirnstamm-fMRT beschrieben. Dabei untersucht der Autor zunächst, welche grundlegenden Probleme einer konventionellen fMRT-Messung im Hirnstamm entgegenstehen. Es stellt sich heraus, dass alle hirnstamm-spezifischen Störquellen direkt oder indirekt auf den Herzschlag zurückzuführen sind. Aus den vorhandenen Ansätzen zur Korrektur solcher Störungen wird die Herzschlag-Taktung ausgewählt. Bei diesem Verfahren erfolgt die Aufnahme der fMRT-Bilder zeitlich gekoppelt an dem Herzschlag des Probanden, um sämtliche kardiogenen Rauschquellen zu unterdrücken. Anstelle des häufig verwendeten, aber statistisch problematischen Guimaraes-Verfahrens zur Korrektur der durch die Herzfrequenzvariabilität bedingten Schwankungen des MR-Signals wird in der vorliegenden Arbeit der die sog. Dual-Echo-Bildgebung verwendet. Dabei wird die konventionelle EPI-Sequenz (echo-planar imaging) dahingehend erweitert, dass pro Bild anstelle eines Echos zwei aufgenommen werden. Durch Quotientenbildung der beiden Bilder kann so der fluktuierende Teil des Signals entfernt werden. Beim Vergleich verschiedener Varianten der Quotientenbildung stellt sich ein neu entwickelter, exponentieller Ansatz als überlegen heraus. Danach werden die Auswirkungen verschiedener Methoden der Bewegungskorrektur und Schichtorientierung verglichen, um das Optimum für Messungen im Hirnstamm zu ermitteln. Nach Tests des neuen Verfahrens an verschiedenen fMRT-Datensätzen werden Empfehlungen für die Kombination der verschiedenen Parameter gegeben. Es zeigt sich, dass die Standardabweichung der fMRT-Bilder mit der neuen Methode im unteren Hirnstamm um 13% - 33% reduziert werden kann. Ein Sensitivitätstest an motorischen Hirnstammkernen, welche durch ein motorisches Paradigma aktiviert werden, zeigt, dass die jeweiligen Kerne in 85% - 95% der Fälle eindeutig identifiziert werden können. Im dritten Teil der Arbeit erfolgt die Anwendung der neuen Methode auf die Messung von Aktivierungen vegetativer Zentren. Hier wird als unkonventionellen Stimulus des vegetativen Nervensystems die Akupunktur verwendet. Dies geschieht u.a. mit der Zielsetzung, zur Aufdeckung des noch immer unbekannten Wirkmechanismus dieser Therapieform beizutragen. Als Akupunkturpunkt wird Pc6 am Handgelenk gewählt, da die Studienlage eindeutig dessen Effektivität bei der Behandlung von Übelkeit und Erbrechen sowie eine Beeinflussung der Magen-Peristaltik zeigt und die neuralen Zentren hierfür größtenteils im Hirnstamm lokalisiert sind. Der Autor stellt daher die Hypothese auf, dass die Akupunkturwirkung in diesem Fall über den Vagusnerv und dessen Hirnstammkern, den Nucleus dorsalis nervi vagi, vermittelt wird. Vor der Überprüfung dieser Hypothese erfolgt zunächst eine Methodenkritik der bisherigen Akupunktur-fMRT-Forschung. Anhand einer Gruppe von Studien, welche über Aktivierungen der Sehrinde bei Akupunktur visuell relevanter Punkte berichten, weist der Autor eine Reihe methodischer Probleme nach. Anhand einer eigenen Studie kann er mittels Independent Component Analysis (ICA) zeigen, dass die von den bisherigen Studien berichteten, visuellen Aktivierungen höchstwahrscheinlich nicht auf die Wirkung der Akupunktur zurückzuführen sind. Um einige der Probleme dieser Studien zu umgehen, entwickelt der Autor ein neues psychophysikalisches Verfahren, bei dem die Probanden während der Akupunktur kontinuierlich die Stärke der Nadelempfindung („DeQi“) auf einer visuellen Analogskala bewerten. Mit Hilfe dieses Verfahrens gelingt schließlich der Nachweis einer Hirnstamm-Aktivierung unter Akupunktur-Stimulation, deren Lokalisation mit der des Nucleus dorsalis nervi vagi vereinbar ist. Dies bestätigt die ursprüngliche Hypothese und zeigt gleichzeitig die Eignung des neuen Verfahrens für die Bildgebung vegetativer Hirnstammzentren.
Based on Eysenck’s biopsychological trait theory, brain arousal has long been considered to explain individual differences in human personality. Yet, results from empirical studies remained inconclusive. However, most published results have been derived from small samples and, despite inherent limitations, EEG alpha power has usually served as an exclusive indicator for brain arousal. To overcome these problems, we here selected N = 468 individuals of the LIFE-Adult cohort and investigated the associations between the Big Five personality traits and brain arousal by using the validated EEG- and EOG-based analysis tool VIGALL. Our analyses revealed that participants who reported higher levels of extraversion and openness to experience, respectively, exhibited lower levels of brain arousal in the resting state. Bayesian and frequentist analysis results were especially convincing for openness to experience. Among the lower-order personality traits, we obtained the strongest evidence for neuroticism facet ‘impulsivity’ and reduced brain arousal. In line with this, both impulsivity and openness have previously been conceptualized as aspects of extraversion. We regard our findings as well in line with the postulations of Eysenck and consistent with the recently proposed ‘arousal regulation model’. Our results also agree with meta-analytically derived effect sizes in the field of individual differences research, highlighting the need for large (collaborative) studies.
Human deep sleep is characterized by reduced sensory activity, responsiveness to stimuli, and conscious awareness. Given its ubiquity and reversible nature, it represents an attractive paradigm to study the neural changes which accompany the loss of consciousness in humans. In particular, the deepest stages of sleep can serve as an empirical test for the predictions of theoretical models relating the phenomenology of consciousness with underlying neural activity. A relatively recent shift of attention from the analysis of evoked responses toward spontaneous (or “resting state”) activity has taken place in the neuroimaging community, together with the development of tools suitable to study distributed functional interactions. In this review we focus on recent functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) studies of spontaneous activity during sleep and their relationship with theoretical models for human consciousness generation, considering the global workspace theory, the information integration theory, and the dynamical core hypothesis. We discuss the venues of research opened by these results, emphasizing the need to extend the analytic methodology in order to obtain a dynamical picture of how functional interactions change over time and how their evolution is modulated during different conscious states. Finally, we discuss the need to experimentally establish absent or reduced conscious content, even when studying the deepest sleep stages.
Neural oscillations subserve many human perceptual and cognitive operations. Accordingly, brain functional connectivity is not static in time, but fluctuates dynamically following the synchronization and desynchronization of neural populations. This dynamic functional connectivity has recently been demonstrated in spontaneous fluctuations of the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal, measured with functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). We analyzed temporal fluctuations in BOLD connectivity and their electrophysiological correlates, by means of long (≈50 min) joint electroencephalographic (EEG) and fMRI recordings obtained from two populations: 15 awake subjects and 13 subjects undergoing vigilance transitions. We identified positive and negative correlations between EEG spectral power (extracted from electrodes covering different scalp regions) and fMRI BOLD connectivity in a network of 90 cortical and subcortical regions (with millimeter spatial resolution). In particular, increased alpha (8-12 Hz) and beta (15-30 Hz) power were related to decreased functional connectivity, whereas gamma (30-60 Hz) power correlated positively with BOLD connectivity between specific brain regions. These patterns were altered for subjects undergoing vigilance changes, with slower oscillations being correlated with functional connectivity increases. Dynamic BOLD functional connectivity was reflected in the fluctuations of graph theoretical indices of network structure, with changes in frontal and central alpha power correlating with average path length. Our results strongly suggest that fluctuations of BOLD functional connectivity have a neurophysiological origin. Positive correlations with gamma can be interpreted as facilitating increased BOLD connectivity needed to integrate brain regions for cognitive performance. Negative correlations with alpha suggest a temporary functional weakening of local and long-range connectivity, associated with an idling state.
Human functional brain connectivity can be temporally decomposed into states of high and low cofluctuation, defined as coactivation of brain regions over time. Rare states of particularly high cofluctuation have been shown to reflect fundamentals of intrinsic functional network architecture and to be highly subject-specific. However, it is unclear whether such network-defining states also contribute to individual variations in cognitive abilities – which strongly rely on the interactions among distributed brain regions. By introducing CMEP, a new eigenvector-based prediction framework, we show that as few as 16 temporally separated time frames (< 1.5% of 10min resting-state fMRI) can significantly predict individual differences in intelligence (N = 263, p < .001). Against previous expectations, individual’s network-defining time frames of particularly high cofluctuation do not predict intelligence. Multiple functional brain networks contribute to the prediction, and all results replicate in an independent sample (N = 831). Our results suggest that although fundamentals of person-specific functional connectomes can be derived from few time frames of highest connectivity, temporally distributed information is necessary to extract information about cognitive abilities. This information is not restricted to specific connectivity states, like network-defining high-cofluctuation states, but rather reflected across the entire length of the brain connectivity time series.