{"id":25503,"date":"2025-01-31T12:09:19","date_gmt":"2025-01-31T11:09:19","guid":{"rendered":"https:\/\/sfb1436.de\/?page_id=25503"},"modified":"2025-05-19T06:30:23","modified_gmt":"2025-05-19T04:30:23","slug":"c03-monitoring-vs-automatisierung-neuronale-ressourcen-zum-erlernen-sensomotorischer-fertigkeiten","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sfb1436.de\/de\/projekte\/archiv-sfb-1436-1-2021-2024\/c03-monitoring-vs-automatisierung-neuronale-ressourcen-zum-erlernen-sensomotorischer-fertigkeiten\/","title":{"rendered":" Monitoring vs. Automatisierung: Neuronale Ressourcen zum Erlernen sensomotorischer Fertigkeiten"},"content":{"rendered":"\n
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C03<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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\"C03-Graphical-Abstract\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Motorische Fertigkeiten, etwa in der Musik oder beim Tippen, erfordern h\u00e4ufig wenig Aufmerksamkeit f\u00fcr einzelne Bewegungen, und sogar wenig explizites Wissen \u00fcber diese. Trotz dieses hohen Grades an Automatisierung von Bewegung k\u00f6nnen motorische Fertigkeiten eine gewisse Flexibilit\u00e4t bewahren, z. B. wenn Musiker denselben Rhythmus auf verschiedene Melodien \u00fcbertragen. Wir untersuchen, wie die neuronale Kodierung (Speicherung) motorischer Fertigkeiten ein gewisses Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t trotz einem hohen Grad an Automatisierung erm\u00f6glicht, und wie Aufmerksamkeit, explizites Wissen und Metakognition (\u201esich selbst als Handelnder beobachten\u201c) Automatisierung und Flexibilit\u00e4t w\u00e4hrend motorischen Lernens beim Menschen beeinflussen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unsere Forschung<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ziele unseres Projektes<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Blick in die Zukunft<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Publikationen<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Gruppenleitung & Gruppenmitglieder<\/h2>\n\n\n\n
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\"SFB
Dr. Elena Aza\u00f1\u00f3n<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Dr. med. Max-Philipp Stenner<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Anwesha Das<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Alexandros Karagiorgis<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Kognitive Ressourcen durch Automatisierung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wenn Bewegungen hochgradig automatisch ablaufen, kann Aufmerksamkeit auf andere, gleichzeitige Aufgaben gelenkt werden. Automatisierung setzt somit kognitive Ressourcen frei. Andererseits bringt Automatisierung auch ein gewisses Ma\u00df an Stereotypie und Autonomie von Verhalten mit sich, welches sich nachteilig auf Leistung auswirken kann, etwa wenn sich die Aufgabenanforderungen wesentlich \u00e4ndern. Trotz eines hohen Grades an Automatisierung behalten motorische F\u00e4higkeiten jedoch oft ein gewisses Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t. So k\u00f6nnen beispielsweise Musiker, die einen Rhythmus erlernt haben, diesen Rhythmus auf neue Melodien \u00fcbertragen. Wie kann hoch automatisiertes Verhalten so flexibel bleiben?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Eine modulare Hierarchie in der Kodierung motorischer Fertigkeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Wir folgen der Idee, dass Automatisierung und Flexibilit\u00e4t auf einer neuronalen Organisation in der Kodierung von Fertigkeiten beruhen, welche sowohl hierarchisch als auch modular aufgebaut ist (Diedrichsen and Kornysheva 2015). In einer modularen Hierarchie werden Komponenten motorischer Fertigkeiten, wie z. B. einzelne Bewegungen, in Repr\u00e4sentationseinheiten zusammengefasst, welche unabh\u00e4ngig voneinander z. B. f\u00fcr r\u00e4umliche und zeitliche Bewegungsmuster kodieren. Anstatt jede Bewegung einzeln in einem m\u00fchsamen, zeit- und ressourcenaufwendigen Prozess auszuw\u00e4hlen, k\u00f6nnen ganze Muster als Einheit zur automatisierten Ausf\u00fchrung ausgew\u00e4hlt werden. Wenn verschiedene Merkmale einer motorischen Fertigkeit, wie z. B. zeitliche und r\u00e4umliche Muster von Muskelaktivierungen, in voneinander unabh\u00e4ngigen Repr\u00e4sentationseinheiten kodiert werden, stehen diese zudem f\u00fcr Neukombinationen zur Verf\u00fcgung und erm\u00f6glichen somit Transfer (Kornysheva et al. 2013; Ull\u00e9n et al. 2003). Theoretisch hat eine modulare Hierarchie somit das Potenzial, kognitive Ressourcen freizusetzen, die Effizienz von Verhalten zu steigern, und Transfer durch Neukombinationen verschiedener Verhaltensmustern zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

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Hinweise f\u00fcr eine modulare Hierarchie

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Die Verhaltens- und bildgebende Forschung hat Hinweise daf\u00fcr geliefert, dass das motorische System des Menschen tats\u00e4chlich motorische Fertigkeiten auf hierarchische und modulare Weise kodiert (Kornysheva and Diedrichsen 2014; Yokoi and Diedrichsen 2019). Mehrere wichtige verhaltensbezogene und neurophysiologische Vorhersagen der Idee einer modularen Hierarchie wurden jedoch bisher noch nicht getestet, und das Potenzial einer modularen Hierarchie als m\u00f6gliche kognitive Ressource, einschlie\u00dflich deren Regulierung, sind nur unzureichend verstanden. Fr\u00fchere Studien weisen zum Beispiel auf Einbu\u00dfen beim Erlernen und in der Ausf\u00fchrung motorischer Fertigkeiten hin, wenn motorischen Details des eigenen Verhaltens zu gro\u00dfe Aufmerksamkeit gewidmet wird (Beilock et al. 2002; Wulf 2013). Eine modulare Hierarchie der Kodierung motorischer Fertigkeiten kann diesen Effekt erkl\u00e4ren. Exzessive Aufmerksamkeit auf motorische Details w\u00e4hrend des Erlernens einer motorischen Fertigkeit kann die Delegation von Kontrolle \u00fcber diese Details an zusammengefasste Repr\u00e4sentationseinheiten behindern, und somit den Prozess der Automatisierung von Verhalten und damit Lernen und Leistung beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn das gleiche Prinzip der Kodierung motorischer Fertigkeiten sowohl der Automatisierung als auch der Flexibilit\u00e4t von Verhalten zugrunde liegt, sollten Beide w\u00e4hrend des Lernprozesses eng aneinandergekoppelt sein. Interventionen, welche eine Automatisierung von Verhalten beeintr\u00e4chtigen, etwa ein exzessiver Aufmerksamkeitsfokus auf motorische Details eigenen Verhaltens, sollten daher auch dessen Flexibilit\u00e4t beeinflussen. Ein besseres Verst\u00e4ndnis dieser Kopplung k\u00f6nnte somit zur Optimierung kognitiver Lernstrategien beitragen, welche das Erlernen motorischer Fertigkeiten beschleunigen k\u00f6nnten.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Automatisches Lernen?<\/strong><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ein hohes Ma\u00df an Automatisierung von Verhalten erfordert in der Regel umfangreiches Training. Lernen selbst kann jedoch ebenfalls zu einem gewissen Grade automatisch erfolgen. In den letzten Jahren hat sich gezeigt, dass fr\u00fchen Stadien beim Erlernen einer motorischen Fertigkeit eine schnelle Form der Konsolidierung (Stabilisierung von Ged\u00e4chtnisinhalt) zugrunde liegt, welche autonom, ohne explizite \u00dcberlegung oder Bewusstsein, erfolgen kann, und somit Eigenschaften automatischer Prozesse aufweist (Logan 1997). So profitiert das Erlernen sequenzieller Fingerbewegungen von wiederholten Unterbrechungen durch kurze Ruhephasen (B\u00f6nstrup et al. 2019), w\u00e4hrend derer mittels Magnetenzephalographie nachgewiesen werden konnte, dass Nervenzellenverb\u00fcnde die erforderliche Bewegungssequenz nachspielen (\u201ereplay\u201c), und zwar mit einer Geschwindigkeit, die zu schnell ist, um explizites, bewusstes \u00dcben widerzuspiegeln (Buch et al. 2021). In diesen Studien wurden die Teilnehmer ausdr\u00fccklich aufgefordert, die erforderliche Bewegungssequenz w\u00e4hrend der Ruhephasen nicht zu \u00fcben, auch nicht still, oder sich diese Sequenz vorzustellen. W\u00e4hrend dies auf eine Autonomie des beobachteten Konsolidierungsprozesses hindeuten k\u00f6nnte, wurde die Rolle von explizitem Wissen und gezielten Lernstrategien, wie z. B. mentales \u00dcben und motorische Vorstellung, f\u00fcr die schnelle Konsolidierung noch nicht untersucht. Auch hier k\u00f6nnte ein besseres Verst\u00e4ndnis zu Lernstrategien f\u00fchren, die das Erlernen motorischer Fertigkeiten beschleunigen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unser Projekt verfolgt zwei Ziele<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Wir wollen wichtige verhaltensbezogene und neurophysiologische Vorhersagen der Idee testen, dass Automatisierung und Flexibilit\u00e4t motorischer Fertigkeiten auf einer neuronalen Organisation der Kodierung dieser Fertigkeiten beruhen, welche hierarchisch und modular aufgebaut ist. Die Idee einer modularen Hierarchie sagt voraus, dass nicht nur r\u00e4umliche, sondern auch zeitliche Muster einer motorischen Fertigkeit einen hohen Grad an Automatisierung aufweisen sollten. Diese Vorhersage wurde bisher wenig beachtet und konnte bislang nicht best\u00e4tigt werden. Dar\u00fcber hinaus sagt die Idee einer modularen Hierarchie eine enge Kopplung von Automatisierung und Transfer w\u00e4hrend des Lernprozesses voraus. Eine Beeintr\u00e4chtigung von Automatisierung, z. B. durch exzessive Aufmerksamkeit auf motorische Details eigenen Verhaltens, sollte daher auch Transfer behindern, z. B. die \u00dcbertragung eines zeitlichen Bewegungsmusters auf neue r\u00e4umliche Bewegungsmuster. Umgekehrt sollten Situationen, in welchen eine hochgradig automatische Ausf\u00fchrung von Bewegungen erforderlich ist, etwa aufgrund einer zweiten, gleichzeitigen Aufgabe, Transfer erleichtert sein. Wenn einzelne Elemente eines geschickten Verhaltens in koh\u00e4rente Repr\u00e4sentationen eingebunden sind, die f\u00fcr die Ausf\u00fchrung als Einheiten ausgew\u00e4hlt werden, sollte zudem eine neurophysiologische Signatur einer gesamten, bevorstehenden Sequenz von Teilbewegungen in zeitlichem Zusammenhang mit dem Beginn der Sequenz nachweisbar sein (Tanji and Shima 1994). Entscheidend ist, dass diese neurophysiologische Signatur spezifisch f\u00fcr Bedingungen sein sollte, unter denen Verhalten hochgradig automatisiert abl\u00e4uft. Wir testen diese Vorhersagen an jungen, gesunden Menschen durch eine Kombination aus Verhaltenstests und Magnetenzephalographie.<\/p>\n\n\n\n

Zweitens wollen wir herausfinden, inwieweit die schnelle Konsolidierung einer motorischen Fertigkeit w\u00e4hrend kurzer Ruhephasen wirklich autonom ist, und inwieweit sie durch explizites Wissen und gezielte kognitive Strategien, wie z. B. mentale Vorstellung des Bewegungsmusters, genutzt werden kann. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Zu diesem Zweck weisen wir neuronales Nachspielen von Bewegungsmustern (\u201ereplay\u201c) mittels Magnetenzephalographie bei jungen, gesunden Personen nach, w\u00e4hrend Ruhephasen, die sich mit aktivem \u00dcben abwechseln, und zwar mit unterschiedlichen expliziten Anleitungen zur Aufgabenstruktur und somit unterschiedlichem expliziten Wissen der Versuchsteilnehmer*innen.<\/p>\n\n\n\n

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Beilock SL<\/strong>, Carr TH<\/strong>, MacMahon C<\/strong>, Starkes JL<\/strong>. When paying attention becomes counterproductive: Impact of divided versus skill-focused attention on novice and experienced performance of sensorimotor skills. J Exp Psychol Appl<\/em> 8: 6\u201316, 2002.<\/p>\n\n\n\n

B\u00f6nstrup M<\/strong>, Iturrate I<\/strong>, Thompson R<\/strong>, Cruciani G<\/strong>, Censor N<\/strong>, Cohen LG<\/strong>. A Rapid Form of Offline Consolidation in Skill Learning. Curr Biol<\/em> 29: 1346-1351.e4, 2019.<\/p>\n\n\n\n

Buch ER<\/strong>, Claudino L<\/strong>, Quentin R<\/strong>, B\u00f6nstrup M<\/strong>, Cohen LG<\/strong>. Consolidation of human skill linked to waking hippocampo-neocortical replay. Cell Rep<\/em> 35, 2021.<\/p>\n\n\n\n

Diedrichsen J<\/strong>, Kornysheva K<\/strong>. Motor skill learning between selection and execution. Trends Cogn Sci<\/em> 19: 227\u2013233, 2015.<\/p>\n\n\n\n

Kornysheva K<\/strong>, Diedrichsen J<\/strong>. Human premotor areas parse sequences into their spatial and temporal features. Elife<\/em> 3: e03043, 2014.<\/p>\n\n\n\n

Kornysheva K<\/strong>, Sierk A<\/strong>, Diedrichsen J<\/strong>. Interaction of temporal and ordinal representations in movement sequences. J Neurophysiol<\/em> 109: 1416\u20131424, 2013.<\/p>\n\n\n\n

Logan GD<\/strong>. Automaticity and reading: Perspectives from the instance theory of automatization. Read Writ Q<\/em> 13: 123\u2013146, 1997.<\/p>\n\n\n\n

Tanji J<\/strong>, Shima K<\/strong>. Role for supplementary motor area cells in planning several movements ahead. Nature<\/em> 371: 413\u2013416, 1994.<\/p>\n\n\n\n

Ull\u00e9n F<\/strong>, Bengtsson SL<\/strong>, Ull F<\/strong>. Independent Processing of the Temporal and Ordinal Structure of Movement Sequences Independent Processing of the Temporal and Ordinal Structure of Movement Sequences. J Neurophysiol<\/em> 90: 3725\u20133735, 2003.<\/p>\n\n\n\n

Wulf G<\/strong>. Attentional focus and motor learning: A review of 15 years. Int Rev Sport Exerc Psychol<\/em> 6: 77\u2013104, 2013.<\/p>\n\n\n\n

Yokoi A<\/strong>, Diedrichsen J<\/strong>. Neural Organization of Hierarchical Motor Sequence Representations in the Human Neocortex. Neuron<\/em> 103: 1178-1190.e7, 2019.<\/p>\n\n\n\n

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\"cognitive<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ein Blick in die Zukunft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein besseres Verst\u00e4ndnis der Prinzipien der neuronalen Kodierung von hochgradig automatisierten und dennoch flexiblen motorischen Fertigkeiten kann sowohl f\u00fcr Lernstrategien \u00fcber die gesamte Lebensspanne als auch f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Behandlung neuropsychiatrischer Erkrankungen von gro\u00dfer Bedeutung sein. Zu den Erkrankungen, die wahrscheinlich mit einer ver\u00e4nderten Aufmerksamkeit f\u00fcr motorische Details von Handlungen und damit einer ineffizienten Nutzung kognitiver Ressourcen einhergehen, geh\u00f6ren Zwangsst\u00f6rungen und funktionelle Bewegungsst\u00f6rungen. Die Untersuchung des neuronalen Nachspielens von Bewegungsmustern (\u201ereplay\u201c), welches den Hippocampus mit einbezieht (Buch et al. 2021), \u00fcber die gesamte Lebensspanne hinweg kann andererseits aufzeigen, wie die funktionelle Integrit\u00e4t des Schl\u00e4fenlappens, welche sich im Alter ver\u00e4ndert, sensomotorische Funktionen bedingt.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Publikationen des Projektes<\/strong> C03<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\t\t\t
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\n\t\t\t\tPost-movement beta rebound reflects strategic re-aiming during motor adaptation, but not re-aiming accuracy<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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M Will, B Korka, MP Stenner bioRxiv (2025)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tPrior Knowledge Changes Initial Sensory Processing in the Human Spinal Cord<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Max-Philipp Stenner, Cindy M\u00e1rquez Nossa, Tino Zaehle, Elena Aza\u00f1\u00f3n, Hans-Jochen Heinze, Matthias Deliano, Lars B\u00fcntjen Sci Adv (2025)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\u201cMicro-offline gains\u201d convey no benefit for motor skill learning<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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A Das, A Karagiorgis, J Diedrichsen, MP Stenner, E Azanon bioRxiv(2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tThe P3 event-related potential increases when humans learn a strategy for motor adaptation<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Bettina Korka, Max-Philipp Stenner Eur J Neurosci (2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tImprecise perception of hand position during early motor adaptation<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Matthias Will, Max-Philipp Stenner J Neurophysiol (2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tAge-related differences in finger interdependence during complex hand movements<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tB04<\/a>, C03<\/a>, Z02<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Lisa Klemm, Esther Kuehn, Avinash Kalyani, Stefanie Schreiber, Christoph Reichert, Elena Aza\u00f1\u00f3n J Appl Physiol (2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tReduced dimension stimulus decoding and column-based modeling reveal architectural differences of primary somatosensory finger maps between younger and older adults<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tB04<\/a>, C03<\/a>, Z02<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Avinash Kalyani, Oliver Contier, Lisa Klemm, Elena Aza\u00f1on, Stefanie Schreiber, Oliver Speck, Christoph Reichert, Esther Kuehn NeuroImage (2023)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tStrategy-based motor learning decreases the post-movement \u03b2 power<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Betina Korka, Matthias Will, Izel Avci, Fabio Dukagjini, Max-Philipp Stenner Cortex (2023)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tCan moving in a redundant workspace accelerate motor adaptation?<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Jahangir Esfandiari, Seyedsina Razavizadeh, Max-Philipp Stenner Journal of Neurophysiology (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tDiscriminating Free Hand Movements Using Support Vector Machine and Recurrent Neural Network Algorithms<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tB04<\/a>, C03<\/a>, Z02<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Christoph Reichert, Lisa Klemm, Raghava Vinaykanth Mushunuri, Avinash Kalyani, Stefanie Schreiber, Esther K\u00fchn, Elena Aza\u00f1\u00f3n Sensors (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tNon-invasive recording of high-frequency signals from the human spinal cord<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC03<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Bankim Subhash Chander, Matthias Deliano, Elena Aza\u00f1\u00f3n, Lars B\u00fcntjen, Max-Philipp Stenner Neuroimage (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\n\n

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