Seedregionen

Seedregionen (seed regions) sind vordefinierte Hirnregionen, die als Regionen von Interesse (ROIs) in der funktionellen Konnektivitätsanalyse verwendet werden. Sie dienen dazu, zeitliche Signalverläufe aus diesen Regionen zu extrahieren und ihre Synchronisation mit dem Rest des Gehirns zu untersuchen, typischerweise bei ruhender fMRI, um funktionelle Netzwerke abzubilden.

Seedregionen können anatomisch definiert oder funktional abgeleitet sein. Sie können als sphärische ROIs um eine Koordinate konstruiert werden (typischer Radius von 3 bis 8 mm) oder als eine Struktur aus einem Hirnatlas stammen. Seeds können einzeln oder in mehreren Gruppen eingesetzt werden, um spezifische Netzwerke wie Default-Mode-, Frontoparietal- oder Salienz-Netzwerk zu charakterisieren. Aus der Seedzeitreihe werden Korrelationen mit der Zeitreihe jedes Voxels des Gehirns berechnet, oft mit einer anschließenden Fisher-r-to-z-Transformation; die resultierenden Karten dienen Gruppevergleichen oder Korrelation mit Verhaltensdaten.

Verwendung und Interpretation: Seedbasierte Analysen liefern hypothesengetriebene Einblicke in funktionelle Netzwerke und deren Modulation bei Alter, Erkrankungen oder kognitiven Aufgaben. Sie ergänzen datengetriebene Ansätze wie unabhängige Komponentenanalyse (ICA). Kritisch ist die Wahl des Seeds: Ergebnisse hängen stark von Ort, Größe und ROI-Definition ab. Korrelationen zeigen Synchronität, aber nicht notwendige direkte anatomische Verbindungen; zudem können Vorverarbeitungsschritte, Bewegungsartefakte und globale Signalregression die Resultate beeinflussen.

Alternativen und Limitationen: Neben Seedbaselines gibt es ICA- oder graphentheoretische Ansätze zur Netzwerkcharakterisierung. Seedregionen bleiben ein nützliches, aber bewusst interpretierbares Werkzeug in der funktionellen Neuroimagingforschung.