Neurowissenschafte

Das false positive Problem ist ein statistisches Problem, bei dem die Hypothese als erfüllt gesehen wird, obwohl dies nicht zutrifft -> ein fälschliches signifikantes Ergebnis. Als statistische Korrektur ist z.B. durch die Bonferroni Methode möglich.

Bei fMRT Studien spielt das false positive Problem eine wichtige Rolle, da nicht jede Aktivität im fMRT Sinn ergibt und man vorsichtig bei der Interpretation von fMRT Daten sein sollten. Sie zeigen nur Aktivität, aber beantworten nicht Fragen wie "Warum" und "Wie" diese Aktivität entsteht.

Beispiel: Der tote Lachs, bei dem noch Hirnaktivität bei einer Studie im fMRT angezeigt wurde, was jedoch - selbstverständlich - keine relevanten Implikationen mit sich zieht.

EEG: gute zeitliche Auflösung

MRT: gute räumliche Auflösung

Idee: Kombination beider Methoden

Die Positronen-Emissions-Tomographie misst den regionalen Blutfluss im Hirn. Es wird ein radioaktiver Marker (Positronen=Beta-Strahlung) injiziert, dort wo das Gehirn aktiv ist sammelt sich das Blut. Durch den Marker kann dies in den fMRT Bildern sichtbar gemacht werden.

Im Gegensatz dazu misst das fMRT den BOLD Effekt. BOLD steht für blood oxygen level dependet. Bei neuronaler Aktivität wird Energie im Hirn verbraucht, diesen Kraftstoff bietet das Blut in Form von Sauerstoff. Das Blut sammelt sich in den aktiven Hirnarealen, um diese mit Sauerstoff zu versorgen. Das fMRT registriert dies und misst die Sauerstoffkonzentration im Blut.

Das MEG hat eine höhere zeitliche Auflösung als das fMRT, welches dafür eine bessere räumliche Auflösung hat.

Bei Treatmentstudien ja; hängt von Studiendesign ab

EEg und MEG messen die selben Grundlagen. Neuroelekrische Aspekte also Elektrische Aktivität. EEg direkte Messung bei MEG die durch elektrische Aktivität produzierte Oberflächenspannung.

Beim EEG in der Forschung geht es eher um EKPs also Ereignis korreliertes Potential.

Persönlichkeit und soziales Verhalten hat auch etwas mit spezifischen Hirnarealen zutun.