Smeets, J. B. J.; Bekkering, H.: Prediction of saccadic amplitude during smooth pursuit eye movements. Human Movement Science 19 (3), S. 275 - 295 (2000)
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 untersuchen wir die Möglichkeit, mesoskopische Strukturen im zerebralen Kortex mit hochauflösenden Methoden der funktionalen Magnetresonanztomographie (fMRT) aufzulösen.
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Die Kombination von Diffusions- und T1-Kontrast ermöglicht die Untersuchung der strukturellen Komplexität der grauen Substanz der menschlichen Hirnrinde in vivo.
Eingebunden in die klinische Studie NISCI (Nogo Inhibierung bei akuten Rückenmarksverletzungen: www.nisci-2020.eu) verwenden wir quantitative Ganzhirn-MRT-Aufnahmen bei 3 Tesla als Biomarker für De- und Regeneration.
Wir haben hochauflösende fMRT und multivariate Musteranalysen (MVPA) verwendet, um zu erforschen, wie Aufmerksamkeitsmodulation des Arbeitsgedächtnisses schichtspezifische Repräsentationen im dorsolateralen Präfrontalkortex (dlPFC) beeinflusst.
Die funktionelle Bildgebung des Zusammenspiels zwischen Basalganglien und kortikalen Bereichen erfordert ein bezüglich der untersuchten Region und der notwendigen Bildgebungs- beschleunigung sorgfältig angepasstes fMRT-Protokoll. Wir haben daher eine Studie bei einer Feldstärke von 7 Tesla durchgeführt, in der die Abhängigkeit des detektierten Signals von den verwendeten MR-Parametern untersucht wurde.
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.
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.