{"id":25634,"date":"2025-02-03T10:12:31","date_gmt":"2025-02-03T09:12:31","guid":{"rendered":"https:\/\/sfb1436.de\/?page_id=25634"},"modified":"2025-05-19T06:30:24","modified_gmt":"2025-05-19T04:30:24","slug":"z02-mesostruktur-neurobildgebung-am-menschen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sfb1436.de\/de\/projekte\/archiv-sfb-1436-1-2021-2024\/z02-mesostruktur-neurobildgebung-am-menschen\/","title":{"rendered":" Mesostruktur Neurobildgebung am Menschen"},"content":{"rendered":"\n
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Z02<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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\"Mesostruktur<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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In diesem Projekt werden neuartige Technologien und Analysemethoden f\u00fcr die Ultrahochfeld Magnetresonanztomographie entwickelt, um Forschungsfragen zu neuronalen Ressourcen in bisher buchst\u00e4blich unentdeckten Dimension zu beantworten. Das \u00fcbergeordnete Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden, die die Modellierung des menschlichen Kortex in drei Dimensionen erm\u00f6glichen, das hei\u00dft senkrecht zur kortikalen Oberfl\u00e4che (Dimension 1 und 2) und in der kortikalen Tiefe (Dimension 3), um Forschungsfragen zu neuronalen Ressourcen buchst\u00e4blich in bisher unentdeckter Dimension zu beantworten.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unsere Forschung<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ziele unseres Projektes<\/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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\"Platzhalter
Prof. Dr. Michael Hanke<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Prof. Dr. Esther K\u00fchn<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Prof. Dr. Oliver Speck <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Dr. Juliane D\u00f6hler<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Avinash Kalyani<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Christoph Knoll<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Peng Liu<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Dr. Falk L\u00fcsebrink<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Ursula Spiegel<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Nicht-invasive Bildgebung erm\u00f6glicht revolution\u00e4re Einblicke<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Bildgebungsmethode Magnetresonanztomographie (MRT) hat die Neurowissenschaften in den letzten 20 Jahren revolutioniert, da sie Informationen \u00fcber die Anatomie des Gehirns, dessen Funktion und Konnektivit\u00e4t ohne invasive Eingriffe liefern kann. Durch die Verwendung von h\u00f6heren Magnetfeldst\u00e4rken wie dem 7 Tesla MRT, kann eine feinere Bildaufl\u00f6sung erzielt werden, die eine gr\u00f6\u00dfere Empfindlichkeit f\u00fcr die Erkennung kleiner Unterschiede in der Aktivierung oder Struktur im Submillimeter-Bereich erm\u00f6glicht. Diese Entwicklungen erlauben die detaillierte Erkennung und Quantifizierung anatomischer Substrukturen innerhalb des Kortex (L\u00fcsebrink et al. 2013, 2017, 2021) und auch des f\u00fcr das Ged\u00e4chtnis wichtigen Hippocampus (Berron et al. 2017) sowie in f\u00fcr das F\u00fchlen wichtigen Arealen des sensorischen Kortex (Kuehn et al. 2017). Zudem ist nun die Beschreibung kleiner funktioneller Einheiten des lebenden Gehirns m\u00f6glich, wie zum Beispiel von detaillierten retinotopischen Karten (Hoffmann et al. 2009), somatotopischen Karten (Kuehn et al. 2018), sowie auch die Unterscheidung zwischen sogenannter \u2018Feedforward\u2019 und \u2018Feedback\u2019-Verarbeitung (Kok et al. 2016, Muckli et al. 2015), welche durch die Erkennung von Aktivierungsprofilen innerhalb kortikaler Spalten m\u00f6glich wird (Chaimow et al. 2018). All diese Techniken erlauben uns heute detaillierte Einblicke in kognitive Verarbeitungsstrukturen wie sie vorher mit Standardanalyseverfahren nicht m\u00f6glich waren.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Was ist der Kortex des Gehirns?<\/strong>

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Die \u00e4u\u00dfere Schicht des Gehirns bildet der zerebrale Kortex. Er setzt sich aus etwa 100 Milliarden Nervenzellen zusammen und wird als graue Substanz bezeichnet. Aufgrund der typischen Faltung nimmt er etwa die H\u00e4lfte des Gehirnvolumens ein. Schon zu Beginn des 20. Jahrhunderts wurde der Kortex entsprechend seiner Zellarchitektur in sechs Schichten und aufgrund Unterschiede in dieser Architektur wiederum in verschiedene funktionelle Regionen eingeteilt. In verschiedenen Studien konnte eine Korrelation unter anderem zwischen neurologischen Erkrankungen wie Alzheimer und der Abnahme der Dicke des Kortex in bestimmten funktionellen Regionen nachgewiesen werden, die unmittelbar mit Symptomen der Krankheit, wie Ged\u00e4chtnisproblemen, in Verbindung gebracht werden k\u00f6nnen. Dadurch ergibt sich ein direkter Zusammenhang zwischen der r\u00e4umlichen Auspr\u00e4gung einer funktionellen Region und der Qualit\u00e4t ihrer Funktion.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Aufgaben im Sonderforschungsbereich<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Das Projekt Z02 nimmt als Zentralprojekt eine wichtige Rolle im Sonderforschungsbereich ein, da wir die anderen Projekte bei Herausforderungen der Bildakquisition und -auswertung mittels 7 Tesla Magnetresonanztomographie (7 T-MRT) unterst\u00fctzen und eigenst\u00e4ndige Methodenentwicklung vorantreiben. Die aktuelle Forschung zu neuronalen Ressourcen beim Menschen profitiert besonders von neuartiger Technologie und\/oder Methodik, die zur Beschreibung neuronaler Ver\u00e4nderungen auf der Mesoskala (d.h. weniger als 1 mm) erforderlich sind. Dies erm\u00f6glicht den Wissenstransfer von Erkenntnissen aus der Tierforschung (beschrieben auf der Mikroebene) zu Gehirnmodellen und Interventionen beim Menschen. Daf\u00fcr etablieren wir modernste MR-Sequenzen, die eine reproduzierbare und optimierte Datenqualit\u00e4t bieten, und Rechenwerkzeuge sowie Analysepipelines f\u00fcr die multimodale und multiskalierte Datenmodellierung innerhalb und zwischen Individuen. Diese neuen Methoden erweitern insbesondere die bisherige Betrachtungsweise des menschlichen Kortex als gefaltete Oberfl\u00e4che um die Betrachtung der Tiefe innerhalb des Kortex, wodurch seine unterschiedlichen Schichten bei der Datenanalyse ber\u00fccksichtigt werden. Dadurch k\u00f6nnen Forschungsfragen zu neuronalen Ressourcen buchst\u00e4blich in bisher unentdeckter Dimension beantwortet werden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Artefakte durch hohe Feldst\u00e4rken<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine Herausforderung f\u00fcr eine erfolgreiche Bildgebung auf der Mesoskala des lebenden menschlichen Gehirns ist die hohe Empfindlichkeit dieser Methoden gegen\u00fcber bildverschlechternden Effekten. Tats\u00e4chlich nehmen Anzahl und Ausma\u00df der Bildartefakte bei einer Feldst\u00e4rke von 7 T im Vergleich zu 1,5 T- und 3 T-MRT-Daten drastisch zu (Ladd et al. 2018).<\/p>\n\n\n\n

Viele dieser Artefakte werden durch die Bewegung der Testperson verursacht und schr\u00e4nken die tats\u00e4chlich erreichbare effektive Bildaufl\u00f6sung und Bildqualit\u00e4t ein. Bei der funktionellen MRT (fMRT) werden Gehirnareale gezielt durch sogenannte Stimuli aktiviert. Diese Stimuli k\u00f6nnen zum Beispiele T\u00f6ne oder Bilder sein. Wenn die Bewegung der Testperson mit der Pr\u00e4sentation des Stimulus korreliert, kann durch die Bewegung die Messung der Hirnaktivierungen verf\u00e4lscht werden. Dar\u00fcber hinaus ist die Versuchsperson selbst eine St\u00f6rquelle, die zu Verzerrungen des starken Magnetfeldes f\u00fchrt. Obwohl diese Verzerrungen an sich Informationen enthalten (zum Beispiel zu nutzen bei der quantitativen Suszeptibilit\u00e4tskartierung, QSM), verursachen sie geometrische Verzerrungen im Bild, die die Analyse oder die r\u00e4umliche \u00dcberlagerung zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnen. All diese Effekte machen die Signalverarbeitung und Artefaktkorrektur zu einem bedeutenden und unverzichtbaren Forschungsbereich in der Ultrahochfeld-Bildgebung des Gehirns, insbesondere wenn eine Aufl\u00f6sung im Submillimeterbereich angestrebt wird. Es ist daher ein zentraler Aspekt von Z02, neue Methoden zur Artefakt- und Bewegungskorrektur zu entwickeln und den Forschenden des Sonderforschungsbereiches zur Verf\u00fcgung zu stellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Herausforderungen bei der Datenanalyse<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Eine weitere Herausforderung f\u00fcr die erfolgreiche mesoskalierte Bildgebung des lebenden menschlichen Gehirns ist die Verf\u00fcgbarkeit von Rechenwerkzeugen und Algorithmen zur Modellierung feink\u00f6rniger Hirnstrukturen und Hirnfunktionen, wie zum Beispiel kortikaler Schichten, in verschiedenen MRT-Kontrasten und deren Interaktion (Kemper et al. 2018, Edwards et al. 2018). Dies ist nicht trivial, da die kortikalen Schichten winzig und in in vivo<\/em> MRT-Daten aufgrund des fehlenden Kontrastes nicht direkt sichtbar sind. Dar\u00fcber hinaus werden verschiedene MRT-Kontraste oft mit unterschiedlichen Bildaufl\u00f6sungen und Blickwinkeln erfasst und in unterschiedlichen Softwarepaketen analysiert, die oftmals sogar verschiedene Computersysteme vorraussetzen. Wechselwirkungen und Struktur-Funktions-Beziehungen auf der Mesoskala lassen sich daher nicht ohne weiteres feststellen. Z02 wird sich auf die Optimierung und Weiterentwicklung von automatisierten Analysepipelines konzentrieren, die es den Forschern des Sonderforschungsbereichs erm\u00f6glichen wird, reproduzierbare, beobachterunabh\u00e4ngige und verallgemeinerbare Forschungsergebnisse zu produzieren. Wir haben in vorherigen Projekten verschiedene Pipelines und Toolkits verwendet, um mesoskalierte Segmentierungen an ultrahochaufl\u00f6senden MR-Daten zu erstellen und diese mit funktionellen Daten zu kombinieren. Dar\u00fcber hinaus haben wir neuartige strukturelle MRT-Sequenzen, wie zum Beispiel quantitative T1-Karten im Submillimeterbereich, verwendet, um die Beziehung zwischen schichtspezifischer Kortexstruktur und der gro\u00dfr\u00e4umigen Organisation funktioneller Netzwerke zu untersuchen (Kuehn et al. 2017). Diese Methoden werden wir im Rahmen des Z02-Projektes optimieren, erg\u00e4nzen sowie validieren und f\u00fcr die Forschenden des Sonderforschungsbereiches zug\u00e4ngig machen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Abgleich von Daten zwischen Individuen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Eine weitere gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr eine erfolgreiche Interpretation von Daten im Meso-Ma\u00dfstab ist die Notwendigkeit, funktionelle und strukturelle Bilder \u00fcber verschiedene Personen hinweg zu \u00fcberlagern. Gruppenstatistiken sind wichtig, um die Verallgemeinerbarkeit der Effekte \u00fcber Individuen hinweg zu untersuchen und auf statistisch signifikante Gruppeneffekte zu testen, wie zum Beispiel um \u00e4ltere Erwachsene mit sogenannten \u2018SuperAgern\u2019 (Menschen, deren Gehirn nicht zu altern scheint) zu vergleichen – ein zentrales Ziel des Sonderforschungsbereiches. Bisher gibt es nur sehr wenige computergest\u00fctzte Werkzeuge oder Methoden, die f\u00fcr den interindividuellen Abgleich von mesoskaligen Hirnbildgebungsdaten optimiert sind. In F\u00e4llen, in denen funktionelle Bereiche nicht mit anatomischen Orientierungspunkten \u00fcbereinstimmen, kommt es zu Abweichungen. Jede kleine Abweichung von Aktivierungskarten oder anatomischen Strukturen (z. B. Kuehn et al. 2017) kann das Ergebnis schichtspezifischer Analysen massiv beeinflussen, daher ist eine m\u00f6glichst exakte \u00dcbereinstimmung auf der Mesoskala erforderlich. Dar\u00fcber hinaus ist insbesondere im klinischen Kontext die Menge der Bildgebungsdaten, die von einem Individuum gewonnen werden k\u00f6nnen, aus Gr\u00fcnden der verfahrenstechnischen Herausforderungen, der Kosten und der begrenzten Compliance begrenzt. Es ist daher das Ziel von Z02, ad\u00e4quate interindividuelle Abgleiche zu erm\u00f6glichen durch eine valide Datenaggregation \u00fcber Individuen hinweg, und diese Methoden den anderen Forschenden des Sonderforschungsbereiches zur Verf\u00fcgung zu stellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"EEG<\/span>
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Publikationen <\/strong><\/h2>\n\n\n\n\t\t\t
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\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\tIdentifying older adults at risk for dementia based on smartphone data obtained during a wayfinding task in the real world<\/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>, Z02<\/a>, Z03<\/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

Marquardt J, Mohan P, Spiliopoulou M, Glanz W, Butryn M, Kuehn E, Schreiber S, Maass A, Diersch N. PLOS Digit Health (2024)<\/span><\/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)<\/span><\/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\tA layer-specific model of cortical sensory aging<\/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\tB06<\/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

Peng Liu, Juliane Doehler, Julia U. Henschke, Alicia Northall, Angela Serian, Dietrich S. Schwarzkopf, Oliver Speck, Janelle M.P. Pakan, Esther Kuehn BioRxiv (2023)<\/span><\/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\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)<\/span><\/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\tLayer-specific vulnerability is a mechanism of topographic map aging<\/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>, 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
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Alicia Northall, Juliane Doehler, Miriam Weber, Stefan Vielhaber, Stefanie Schreiber, Esther Kuehn Neurobiol Aging (2023)<\/span><\/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\tIdentifying older adults at risk for Alzheimer\u2019s Disease based on smartphone data obtained during wayfinding in the real world<\/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>, Z02<\/a>, Z03<\/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

Jonas Marquardt, Priyanka Mohan, Myra Spiliopoulou, Wenzel Glanz, Michaela Butryn, Esther Kuehn, Stefanie Schreiber, Anne Maass, Nadine Diersch MedRxiv (2023)<\/span><\/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\tThe 3D Structural Architecture of the Human Hand Area Is Nontopographic<\/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\tB03<\/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
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Juliane Doehler, Alicia Northall, Peng Liu, Alessio Fracasso, Anastasia Chrysidou, Oliver Speck, Gabriele Lohmann, Thomas Wolbers and Esther Kuehn Journal of Neuroscience (2023)<\/span><\/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\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
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Christoph Reichert, Lisa Klemm, Raghava Vinaykanth Mushunuri, Avinash Kalyani, Stefanie Schreiber, Esther K\u00fchn, Elena Aza\u00f1\u00f3n Sensors (2022)<\/span><\/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\tPerceived and mentally rotated contents are differentially represented in cortical depth of V1<\/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\tA04<\/a>, B02<\/a>, Z02<\/a>, Z03<\/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

Iamshchinina P., Kaiser D., Yakupov R., Haenelt D., Sciarra A., Mattern H., Luesebrink F., Duezel E., Speck O., Weiskopf N., Cichy R.M. Commun Biol (2021)<\/span><\/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\tThe organizational principles of de-differentiated topographic maps in somatosensory cortex<\/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\tB03<\/a>, B04<\/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

Peng Liu, Anastasia Chrysidou, Juliane Doehler, Martin N Hebart, Thomas Wolbers, Esther Kuehn eLife (2021)<\/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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Alle Publikationen<\/a><\/div>\n\n\n\n
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In diesem Projekt werden neuartige Technologien und Analysemethoden f\u00fcr die Ultrahochfeld Magnetresonanztomographie entwickelt, um Forschungsfragen zu neuronalen Ressourcen in bisher buchst\u00e4blich unentdeckten Dimension zu beantworten. 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