Erweiterung der fMRI durch Hyperscanning und Neurofeedback : Entwicklung und Anwendung

Abstract

Die Möglichkeiten, neuronale Aktivität während sozialer Interaktionen zu untersuchen, werden durch echtzeitbasierte funktionelle Bildgebung (rt-fMRI) in Verbindung mit virtueller Realität (VR) erheblich er- weitert. In dieser Arbeit wurde ein rt-fMRI Softwarepaket durch die Integration von Neurofeedback (NFB)- Modulen erweitert und für den Einsatz in der Neurobildgebung validiert. Zur Untersuchung verschiedener Aspekte und zur Validierung der neu entwickelten Methoden und Softwareanwendungen wurden vier Pilotstudien durchgeführt. Eine zentrale Herausforderung bestand in der Kopplung eines Hochfeld- (3T) mit einem Ultrahochfeld-MRT (7T), einer Technik, die als Hyperscanning bekannt ist und weltweit nur an wenigen Standorten zur Verfügung steht. Eine Innovation dieser Arbeit besteht darin, dass die Interaktion der Probanden in einer VR, die sowohl kooperativ als auch kompetitiv gesteuert werden kann, in Echtzeit analysiert wird. Zusätzlich ermöglichte die Signalkalibrierung den direkten Vergleich verschiedener Mag- netfeldstärken. Weitere Einflussfaktoren wie Emotionen und Aufmerksamkeit wurden ebenfalls unter- sucht. In den NFB-Studien zeigte sich, dass Feedback über abstrakte, konventionelle Amplitudenanzeigen als effektiver wahrgenommen wurde als über die Modifikation des emotionalen Ausdrucks computerge- nerierter Gesichter. Es konnten Hirnareale identifiziert werden, die mit verschiedenen Emotionen in Re- aktion auf interne und externe Stimuli assoziiert sind, wobei diese Areale individuelle Unterschiede auf- weisen. Das Potenzial dieser Methoden geht über individuelles NFB hinaus und reicht bis zur direkten Wahrnehmung der Gehirnaktivität eines Interaktionspartners in Echtzeit. Die entwickelte Infrastruktur kann als erweiterte Gehirn-Computer-Schnittstelle genutzt werden. Durch den Einsatz fortgeschrittener Echtzeit-Signalanalysemethoden und die Erhöhung der Anzahl der Probanden können die individuellen Ergebnisse optimiert und die Gruppenanalyse verbessert werden.