Ziel unserer Arbeit ist die Verbesserung der Zuverlässigkeit von Multi-Parameter-Karten des menschlichen Gehirns durch prospektive bzw. retrospektive Korrektur von Kopfbewegung und B0-Feld Fluktuationen oder Korrektur durch Deep Learning für Artefakte unbekannten Ursprungs.
Wir führten laminare fMRT während einer verzögerten Übereinstimmungsaufgabe durch und variierten die Arbeitsgedächtnisbelastung sowie die Anforderung an eine motorische Reaktion. Wir fanden schichtspezifische univariate und multivariate Effekte.
Die säulenartigen Strukturen in der menschlichen Sehrinde werden mit hochauflösenden fMRT-Methoden mit dem Ziel untersucht, die Quelle neuronaler Aktivität genauer zu lokalisieren.
Eine kürzlich durchgeführte fMRT-Studie zeigte schichtspezifische Aktivität im Präfrontalkortex während einer Arbeitsgedächtnisaufgabe. Mit neu erhobenen Daten und einer vollautomatischen Analyse versuchten wir die ursprünglichen Ergebnisse zu replizieren.
In diesem Projekt untersuchen wir das Gehirn wild lebender Schimpansen, die in verschiedenen Entwicklungsstadien an natürlichen Ursachen gestorben sind. Dazu wird hochaufgelöste quantitative MRT und Histologie benutzt.
Der auf dem Effekt des Magnetisierungs-Transfers beruhende "Arterial Blood Contrast" (ABC) konnte unter Verwendung einer Feldstärke von 7 Tesla mit einer isotropen räumlichen Auflösung von 1, 5 mm in Kombination mit einem konventionellen funktionellen MRT-Kontrast gemessen werden.
DeepcomplexMRI deep learning Bildrekonstruktion wurde angepasst, um multi-echo MRT Bilder zu verarbeiten. Erste Versuche mit verschiedenen K- Raum-Abtastungen zeigen eine vergleichbare Performance zu modernen iterativen Algorithmen wie ENLIVE, benötigen aber nur ca. 5 Minuten zur Rekonstruktion des gesamten 3D 1mm³/voxel aufgelösten Kopfbildes.
Wir haben kt-Punkte-HF-Pulse implementiert und optimiert, um Verzerrungen und Shading-Artefakte in der ultrahochauflösenden Ganzhirn-MPM zu reduzieren.
In diesem Projekt studieren wir die Myelinisierung des zerebralen Kortex mit hoher räumlicher Auflösung in lebendigen Probanden unter Verwendung von Verfahren der quantitativen Magnetresonanztomographie (MRT) bei ultrahohen magnetischen Feldstärken.
In diesem Projekt untersuchen wir das Auflösungsvermögen von verschiedenen hochauflösenden Verfahren funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT), um Unterschiede innerhalb des zerebralen Kortex zu erkennen.
In diesem Projekt untersuchen wir die Möglichkeit, mesoskopische Strukturen im zerebralen Kortex mit hochauflösenden Methoden der funktionalen Magnetresonanztomographie (fMRT) aufzulösen.
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