Real-time analyse van hoge-densiteit EEG-signalen voor neurofeedback toepassingen

Het brein is het meest complexe en mysterieuze orgaan van het menselijk lichaam. Een groot deel van het neurologische wetenschappelijk onderzoek gaat over het achterhalen van de werking van het brein alsook de invloed van stoornissen geassocieerd met neurologische gebreken. Daarvoor beschikken wetenschappers over verschillende empirische methodes om breinfuncties te onderzoeken. Hierbij is het van belang om te vertrouwen op niet-invasieve methodes om hersenactiviteit te onderzoeken bij gezonde mensen en patiënten.

Een opkomende techniek voor beeldvorming van de hersenen is het “hoge-densiteit elektro-encefalografie” (hdEEG), waarbij men elektrische potentialen van de hoofdhuid meet. De variaties in potentiaal zijn daarbij direct gerelateerd aan de neurologische activiteit in de grijze materie. HdEEG-systemen maken gebruik van meer dan 100 electroden geplaatst op de hoofdhuid. De bekomen hdEEG-data, gecombineerd met precieze informatie over de anatomie van het brein en uitgebreide algoritmes voor bronlokalisatie, laten toe om neurale activiteit van de hersenen te reconstrueren. Er zijn echter verschillende stappen nodig om te gaan van EEG opnames naar driedimensionale afbeeldingen van neurale activiteit. Tegenwoordig gebeuren hdEEG analyses offline, want om real-time hdEEG-analyses uit te voeren is het nodig om nog verschillende technische obstakels aan te pakken.

Het doel van deze doctoraatsthesis is om een complete workflow-analyse te ontwikkelen voor eenvoudige real time analyse van hdEEG-data op bronniveau. Om betrouwbare real-time bron activiteit te verzekeren bij het gebruik van EEG, streven we ernaar om computationeel-efficiënte artefact verwijderingstechnieken en efficiënte bronlokalisatie te ontwikkelen. Een verder doel is het ontwerpen van een softwarepakket met grafische gebruikersinterface, wat zorgt voor vereenvoudigde online analyseprocedures.

De resultaten van de dissertatie stellen dat het mogelijk is om hdEEG te gebruiken als een non-invasieve techniek voor real-time benadering van neurale activiteit. We geloven dat de tools die we ontwikkeld hebben voor real time hdEEG data-analyse, zorgen voor innoverende en vernieuwende toepassingen, zoals bron-gebaseerde neurofeedback en gesloten kring neuromodulatie en dit met veelbelovende mogelijkheden voor de verbetering van breinplasticiteit en de behandeling van neurologische aandoeningen.