Räumlich-zeitliche Zerlegungsmethoden können in Kombination mit Quellenlokalisationsalgorithmen zu einer besseren Beschreibung und Zuordnung von neuronaler Aktivität aus mehrkanaligen elektrischen und magnetischen Messungen beitragen. Wir stellen einen neuen Algorithmus vor, der Topographic Matching Pursuit als räumlich-zeitliches Zerlegungsverfahren mit einer Dipol-Quellenlokalisationsmethode kombiniert. Der neue Algorithmus wird auf EEG Daten aus einem photic driving Experiment an elf Probanden angewendet. Im Vergleich zur bisher publizierten Multikanal-Matching Pursuit (MMP) Quellenlokalisation zeigt der neue Algorithmus bei einer Mirrored-Dipole Konfiguration höhere Goodness-of-Fit Werte, wenn temporale Asynchronität in EEG-Kanälen vorliegt. Wir schlussfolgern, dass der vorgeschlagen Algorithmus im Falle temporaler Asynchronität besser für eine Quellenrekonstruktion geeignet ist als bisherige MMP basierte Verfahren.