[Forschungsseminar-BSV] Forschungsseminar Computergrafik, Bildverarbeitung und Visualisierung

[Patrick Oesterling]

E I N L A D U N G

zum Forschungsseminar Computergrafik, Bildverarbeitung und 
Visualisierung am Mittwoch, den 24. April 2013, 13:15 Uhr, Raum P-701 im 
Paulinum am Augustusplatz.


Wir hören einen Vortrag von:

Christof Pieloth und Mirco Fuchs
Laboratory for Biosignal Processing
HTWK Leipzig

mit dem Titel

"Echtzeitauswertung elektromagnetischer Gehirnaktivität"

zum Inhalt:

Elektro- (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG) bieten im Vergleich zur 
funktionellen Magnetresonanztomographie eine hervorragende Zeitauflösung 
und eignen sich daher gut zur Untersuchung neuronaler Aktivität. Eine 
häufig angewandte Analyse bei EEG-/MEG-Untersuchungen ist die 
Rekonstruktion verteilter Quellen. Als Grundlage der Modellierung dienen 
äquivalente Stromdipole die gleichmäßig im Raum der zu erwartenden 
Aktivität verteilt sind und als Quelle der gemessenen Größe angenommen 
werden [1]. Eine Quellenrekonstruktion und die dafür notwendige 
Signalvorverarbeitung ist für die zumeist hochkanaligen Daten sehr 
rechenaufwändig. Moderne Parallelverarbeitungstechniken auf Basis von 
Grafikprozessoren wie NVIDIA CUDA1 ermöglichen neue Wege für die 
Echtzeitanalyse von EEG-/MEG-Signalen.

Die praktische Realisierung von Online-Analyseverfahren erfordert eine 
geeignete softwaretechnische Implementierung. Der Schwerpunkt liegt 
dabei jedoch nicht ausschließlich auf der Ausnutzung der stetig 
steigenden Leistungsfähigkeit der verfügbaren Rechentechnik, sondern 
auch auf einer möglichst effizienten Interaktion zwischen aufeinander 
aufbauenden Analyseverfahren und vor allem der Möglichkeit zur flexiblen 
Konfiguration der Signalverarbeitungskette.

In dem Beitrag wird ein Softwaresystem vorgestellt, das es erlaubt eine 
Signalverarbeitungskette, inklusive einer Online-Quellenrekonstruktion, 
zu erstellen und diese während der Messung zu parametrieren. Das Konzept 
basiert auf OpenWalnut [2], einer Softwareplattform zur multi-modalen 
Visualisierung neurowissenschaftlicher Daten. Die Aufteilung der 
Signalverarbeitungskette in eigenständige funktionelle Einheiten, d.h. 
Module, ist die Grundidee, um den Anforderungen an Flexibilität und 
Erweiterbarkeit gerecht zu werden. Module setzen sich aus drei 
Komponenten zusammen: einem Algorithmus, einer Parametrierung des 
Algorithmus und einer Visualisierung der Daten. Der Algorithmus 
implementiert die beabsichtigte Signalverarbeitung für die CPU oder GPU. 
Die Verarbeitung findet blockweise statt, d.h. der eingehende Datenstrom 
wird in Blöcke fester Größe unterteilt, die dann die 
Signalverarbeitungskette sequenziell durchlaufen.

Die Online-Fähigkeit wurde mit Hilfe eines simulierten Streamings zuvor 
aufgezeichneter Daten untersucht. Eine Online-Verarbeitung, der 
untersuchten Signalverarbeitungskette, ist auf dem Testsystem2 nur mit 
Hilfe der GPU-Unterstützung möglich. Hierbei ist die Ausführung mit 
GPU-Unterstützung ungefähr 9-mal schneller als die Ausführung ohne 
GPU-Unterstützung.

Gegenwärtig wird eine physische Anbindung eines EEG-/MEG-Systems mit 
Hilfe der MNE C++ Bibliothek entwickelt. Damit soll das Systems am MPI 
für Kognitions- und Neurowissenschaften Leipzig getestet werden. 
Weiterhin sind für die MEG-Anbindung noch weitere Aufgaben, wie eine 
Kopfpositionserkennung und der damit verbundenen Korrektur, zu lösen.


Alle Interessierten sind im Namen von Prof. Dr. Scheuermann herzlich 
eingeladen.

Mit freundlichen Grüßen,
Patrick Oesterling
-------------- nächster Teil --------------
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