Maess, B.; Mamashli, F.; Obleser, J.; Helle, L.; Friederici, A. D.: Prediction signatures in the brain: Semantic pre-activation during language comprehension. Frontiers in Human Neuroscience 10, 591 (2016)
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.
Die säulenartigen Strukturen in der menschlichen Sehrinde werden mit hochauflösenden fMRT-Methoden mit dem Ziel untersucht, die Quelle neuronaler Aktivität genauer zu lokalisieren.
Wir haben hochauflösende fMRT und multivariate Musteranalysen (MVPA) verwendet, um zu erforschen, wie Aufmerksamkeitsmodulation des Arbeitsgedächtnisses schichtspezifische Repräsentationen im dorsolateralen Präfrontalkortex (dlPFC) beeinflusst.
Die Kombination von Diffusions- und T1-Kontrast ermöglicht die Untersuchung der strukturellen Komplexität der grauen Substanz der menschlichen Hirnrinde in vivo.
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.
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 charakterisieren wir kortikalen Schichten durch biomechanische Modellierung und simulieren die Entwicklung des menschlichen Kortexgewebes in vivo unter Verwendung hyperelastischer Materialmodelle.
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.
Wir untersuchen die räumlich aufgelöste Lipidbildgebung mithilfe der Matrix-unterstützten Laserdesorption / -ionisation (MALDI) als Methode zur Validierung von MRT-basierten Myelin-Biomarkern.
Eine Kombination aus diffusionsgewichteter Bildgebung und funktioneller retinotopischer Kartierung ermöglicht eine zuverlässige Darstellung der strukturellen Verbindungen der sogenannten U‑Fasern in vivo in der frühen Signalverarbeitung in der Sehrinde.