Was das bloß für komis­ches Geblub­ber sei, mag sich der geneigte Hör­er fra­gen. Ein audi­tiv­er Tex­turstim­u­lus, antworte ich. Die obige Sound­datei plane ich, bald für ein EEG-Exper­i­ment zu ver­wen­den. Wie man vielle­icht hören kann, set­zt es sich aus drei Seg­menten unter­schiedlich­er Dauer zusam­men. Diese beste­hen aus im Zeit-Fre­quenz-Raum zufäl­lig ange­ord­neten Fre­quen­zram­p­en, deren Kohärenz ich für ein bes­timmtes Seg­ment definieren kann. Im Seg­ment, das ihr zu Anfang hört, ist diese Kohärenz auf 100% gestellt, kurze Zeit später wech­selt sie zu 0%, um daraufhin wieder auf 100% zu sprin­gen. Diese Kohärenz bedeutet, wie schnell die einzel­nen Ram­p­en in der Ton­höhe an- oder absteigen. Bei hoher Kohärenz tun sie dies in der gle­ichen Geschwindigkeit und in die gle­iche Rich­tung, bei niedriger Kohärenz sind Geschwindigkeit und Rich­tung zufällig.

Mit dem Skript, welch­es diese Stim­uli erzeugt, wurde mal ein MRT-Exper­i­ment durchge­führt. In der entsprechen­den Arbeits­gruppe habe ich mal ein Prak­tikum gemacht. Jet­zt, zwei Jahre später, bin ich auf der Suche nach einem Stim­u­lus, welch­er sich als Ziel­reiz nicht durch spek­trale Unter­schiede vom Hin­ter­grund abhebt. Diese Stim­uli werde ich dur­chaus bemitlei­denswerten Frei­willi­gen zeigen und dazu ihr EEG aufze­ich­nen, während sie immer, wenn sie einen Über­gang von kohärenten zu inko­härenten Seg­menten bemerken, eine Taste drück­en. Ich hoffe dann, dass ihre Reak­tion­szeit davon abhängt, zu welch­er Phase ein­er neu­ronalen Oszil­la­tion mir unbekan­nter Fre­quenz dieser Wech­sel im Stim­u­lus vorkam. Die spek­tralen Unter­schiede möchte ich deshalb umge­hen, da man bere­its klar zeigen kon­nte, dass sich Hirnoszil­la­tio­nen an solche Merk­male im Input anpassen. Bei solchen angepassten Oszil­la­tio­nen kon­nte man auch schon mehr oder weniger ähn­liche Phasen­ab­hängigkeit­en demon­stri­eren. Nicht aber für spon­tan auftre­tende Oszil­la­tio­nen, die ich hier gerne unter­suchen möchte. Ich hypo­thetisiere, dass sie einen neu­ronalen Ver­ar­beitungss­chritt wider­spiegeln, der in regelmäßi­gen Abstän­den abstrahierte Merk­male des audi­tiv­en Inputs auswertet und solche „high­er lev­el sam­ples“ dann weit­er­führen­den Hirn­prozessen zur Ver­fü­gung stellen könnte.

Ein Beitrag von Christoph Daube zum Audi­tiv­en Adventskalen­der.