Echtzeitklassifizierung von Emotionen
Ansprechpartner: Dirk Schomburg

Bei der funktionellen MRT (fMRT) werden die Gehirnbereiche ermittelt, die signifikante Aktivität zeigen, wenn der Proband auf eine vorgegebene Weise stimuliert wird. Umgekehrt soll bei der Klassifizierung nun aus dem im Gehirn zu messendem Aktivitätsmuster auf die Stimulation geschlossen werden, die dieses Aktivitätsmuster hervorgerufen hat.

Ausreichende Rechenkapazität erlaubt heute die Auswertung schon während der Messung, was zu den Begriffen Echtzeit-fMRT und -klassifizierung führt. Trotzt der vorhandenen Rechenkapazität ergeben sich weitere Einschränkungen, da nur Messwerte aus den aktuellen und vergangenen Zeitpunkten zur Verfügung stehen.
Zur Echtzeit-fMRT siehe auch http://www.ibmi.ovgu.de/Forschung/Bereiche/Echtzeit_fMRT-p-360.html

Zur Veranschaulichung der Klassifizierung wird hier das Konzept für, das Bewegen der Finger in der linken oder rechten Hand (Fingertapping), gezeigt. Das bedeutet in vorhergehenden fMRT-Messungen werden zunächst die Gehirnbereiche ermittelt, die Aktivität zeigen beim Fingertapping Rechts bzw. Links.

Fingertapping links

Fingertapping rechts

Ruhe

Für die Echtzeitklassifizierung wird dann während der Messung aus den Rohdaten ermittelt in welchem Maß das eine oder andere Aktivitätsmuster zu erkennen ist. Während der Auswertung werden dazu für jeden Zeitpunkt die Werte der HRF-gefalteten Stimulationszeitreihen geschätzt. Siehe unten, jeweils die oberen Zeitreihen:

Darunter ist jeweils in schwarz die Zeitreihe der Stimulationen und in Rot der theoretisch zu erwartende Verlauf der HRF-gefalteten Stimulationszeitreihe gezeigt. Durch Weiterverarbeitung der Rohdaten kann also in Echtzeit eine leicht verzögerte Ausgabe des geschätzten Stimulationssignals gegeben werden.

Auch für Emotionen gibt es spezifische Aktivierungsmuster deren Signal zu Rauschverhältnis allerdings ungünstiger ist. Am deutlichsten konnten hierbei die HRF-gefaltete Stimulationszeitreihe für die Emotionen Freude und Angst bei einigen Probanden geschätzt werden. Siehe unten:

Durch Verbesserungen der Messung und Auswertungen soll dieses Verfahren noch optimiert werden.