Neurowissenschaften: Bestimmung der funktionellen Konnektivität

Eine Alternative zur Independent Component Analyse ist es, die funktionelle Konnektivität von verschiedenen Gehirnarealen mit der Ähnlichkeit der Zeitreihen zu charakterisieren. Ziel bei der Ermittlung der funktionellen Konnektivität ist es, einen Graphen des Gehirns zu erstellen, wobei die Knoten Gehirnregionen (Regions of Interest (ROIs), Voxel) und die Kanten die Ähnlichkeit repräsentieren. Auf den entstehenden Graphen können dann Graph-Mining-Verfahren, z.B. Klassifikation mit Graph-Kernels angewendet werden. Hierfür ist die Qualität der Graphen ausschlaggebend.

Es sollen im Rahmen dieser Arbeit verschiedene Ansätze zur Erstellung der Graphen entwickelt und evaluiert werden. Insbesondere sollen verschiedene Ähnlichkeitsmaße ausprobiert und entwickelt werden, z. B. basierend auf Wavelet-Transformation, ICA oder Zeitreihenmethoden wie Symbolic Approximation. Eine weitere Möglichkeit wäre es, anstatt fester ROIs ein Clusteringverfahren zu verwenden, und aus der Ähnlichkeit der Cluster einen Graphen aufzustellen. Allerdings ist hier eine offene Frage, wie verschiedene Individuen miteinander verglichen werden können.