Zugl.: Ilmenau, Techn. Universiẗat, Diss., 2004.

Zugl.: Leipzig, Univ., Diss., 2008

Zugl.: Darmstadt, Techn. University, Diss.

Techn. University, Diss., 2007--Darmstadt.

Zugl.: Magdeburg, Univ., Diss., 2008

In binocular rivalry, paradigms have been proposed for unobtrusive moment-by-moment readout of observers' perceptual experience (“no-report paradigms”). Here, we take a first step to extend this concept to auditory multistability. Observers continuously reported which of two concurrent tone sequences they perceived in the foreground: high-pitch (1008 Hz) or low-pitch (400 Hz) tones. Interstimulus intervals were either fixed per sequence (Experiments 1 and 2) or random with tones alternating (Experiment 3). A horizontally drifting grating was presented to each eye; to induce binocular rivalry, gratings had distinct colors and motion directions. To associate each grating with one tone sequence, a pattern on the grating jumped vertically whenever the respective tone occurred. We found that the direction of the optokinetic nystagmus (OKN)—induced by the visually dominant grating—could be used to decode the tone (high/low) that was perceived in the foreground well above chance. This OKN-based readout improved after observers had gained experience with the auditory task (Experiments 1 and 2) and for simpler auditory tasks (Experiment 3). We found no evidence that the visual stimulus affected auditory multistability. Although decoding performance is still far from perfect, our paradigm may eventually provide a continuous estimate of the currently dominant percept in auditory multistability.

In this thesis I attempt to explain mechanisms of neuronal coding in the auditory system as a form of adaptation to statistics of natural stereo sounds. To this end I analyse recordings of real-world auditory environments and construct novel statistical models of these data. I further compare regularities present in natural stimuli with known, experimentally observed neuronal mechanisms of spatial hearing. In a more general perspective, I use binaural auditory system as a starting point to consider the notion of function implemented by sensory neurons. In particular I argue for two, closely-related tenets: 1. The function of sensory neurons can not be fully elucidated without understanding statistics of natural stimuli they process. 2. Function of sensory representations is determined by redundancies present in the natural sensory environment. I present the evidence in support of the first tenet by describing and analysing marginal statistics of natural binaural sound. I compare observed, empirical distributions with knowledge from reductionist experiments. Such comparison allows to argue that the complexity of the spatial hearing task in the natural environment is much higher than analytic, physics-based predictions. I discuss the possibility that early brain stem circuits such as LSO and MSO do not \"compute sound localization\" as is often being claimed in the experimental literature. I propose that instead they perform a signal transformation, which constitutes the first step of a complex inference process. To support the second tenet I develop a hierarchical statistical model, which learns a joint sparse representation of amplitude and phase information from natural stereo sounds. I demonstrate that learned higher order features reproduce properties of auditory cortical neurons, when probed with spatial sounds. Reproduced aspects were hypothesized to be a manifestation of a fine-tuned computation specific to the sound-localization task. Here it is demonstrated that they rather reflect redundancies present in the natural stimulus. Taken together, results presented in this thesis suggest that efficient coding is a strategy useful for discovering structures (redundancies) in the input data. Their meaning has to be determined by the organism via environmental feedback.

Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Darmstadt.

Asiatische Elefanten, Afrikanische Elefanten und Klippschliefer gehören zur phylogenetisch sehr alten Gruppe der Afrotheria, welche sich bereits vor 100 Millionen Jahren von anderen Vertretern der Mammalia abgespaltet haben. Die Vertreter dieser Spezies zeichnen sich durch Besonderheiten in ihrer Vokalisation und Kommunikation aus, welche die Verwendung von Infraschallfrequenzen der Elefanten und die Gesänge der Klippschliefer umfassen. Auf neuroanatomischer Ebene spiegeln sich durch bestimmte Spezies wahrnehmbare Frequenzbereiche in der spezifischen Ausbildung auditorischer Kerngebiete wie der Kochleariskerne (CN) und des Komplexes der oberen Olive (SOC) wider. Diese Kerngebietskomplexe befinden sich im Hirnstamm und erfüllen die Funktion der Schallverarbeitung und -lokalisation durch komplexe Mikrokreisläufe, was für in freier Wildbahn lebende Tiere unerlässlich ist. Die Kerngebiete des zentralen auditorischen Systems sind besonders reich an perineuronalen Netzen (PN), einer Sonderform der extrazellulären Matrix im Gehirn, welche in Zusammenhang mit einer schnellen synaptischen Übertragung und Stabilisierung synaptischer Kontakte gebracht wird. PNs bilden sich bei Nesthockern erst zu Beginn der kritischen Periode, welche mit dem Beginn der Wahrnehmung akustischer Signale einhergeht aus, (bei Maus und Ratte circa zum Ende der ersten postnatalen Woche). Dementsprechend wird den PNs auch eine wichtige Rolle in der Synaptogenese zugesprochen. Bislang gibt es keine Studien über die Ausprägung von PNs bei nestflüchtenden Tieren zum Zeitpunkt der Geburt. Die Ziele dieser Arbeit waren die Darstellung, Identifikation und Charakterisierung der Kerngebiete des auditorischen Hirnstammes sowie der Nachweis perineuronaler Netze und deren Charakterisierung, insbesondere beim neonatalen Elefanten. Die Ergebnisse galt es im Speziesvergleich und im Kontext des aktuellen Wissensstandes darzustellen. Dafür wurden die Gehirne von drei verstorbenen Elefanten im Alter von 0 Tagen bis eineinhalb Jahren und die Gehirne eines adulten und eines juvenilen Klippschliefers mittels histologischer und immunhistochemischer Methoden bearbeitet. Es kamen sowohl Fluoreszenfärbungen als auch Markierungen mithilfe der klassischen ABC-Methode (DAB-Nickelfärbungen) sowie eine kombinierte Klüver-Barrera-Markscheiden- und Nissl-Färbung zum Einsatz. Da für die Identifikation der auditorischen Kerngebiete weder für den Klippschliefer, noch für den Elefanten geeignete Publikationen oder Atlanten existieren, erfolgte deren Analyse und Zuordnung im Speziesvergleich mit Ratte, Katze, Rhesusaffe und Mensch. Die CN der untersuchten Spezies konnten identifiziert und das Zusammenspiel von Neuronen, Synapsen und perineuronalen Netzen dargestellt werden. Eine Besonderheit stellt der Nachweis von Oktopuszellen beim Elefanten dar, die sich in dorsolateraler Lage am Rande des Hirnstammes markieren ließen und eine typische tentakelartige Morphologie ihrer Dendriten aufzeigten. Charakteristische Büschelzellen im Nucleus cochlearis ventralis gingen bei allen untersuchten Tieren mit einem deutlich ausgeprägten Nucleus medialis olivae superioris (MSO) einher, der Signale dieser Zellen empfängt und für eine binaurale Integration zur Ermittlung des Schallursprunges verantwortlich ist. Lateral des MSO konnte ein weniger stark ausgeprägter Nucleus lateralis olivae superioris (LSO) markiert und zugeordnet werden, der ebenfalls an der Berechnung des Schallursprunges beteiligt ist, diese Aufgabe aber vornehmlich anhand hoher Frequenzen bewerkstelligt. Der Vergleich der Ausprägung von LSO und MSO bestärken beim Elefanten, einem tieffrequent hörenden Tier, die Hypothese zu dessen Fähigkeit zur Schallortung durch interaurale Zeitunterschiede (ITD) tiefer Frequenzen und lassen beim Klippschliefer die Vermutung aufkommen, dass auch diese Tierart den Schallursprung anhand von tiefen Frequenzen berechnet. Die Berechnung des ITD im Gehirn ist möglich, wenn die Geräuschquelle seitlich auf den Kopf auftrifft und somit ein Wellenmaximum die Ohren zeitversetzt erreicht. Weitere Kerngebiete des Komplexes der oberen Olive, zu dem auch MSO und LSO gehören, konnten charakterisiert werden: der Nucleus corporis trapezoidei medialis (MNTB) fiel sowohl durch seinen glutamatergen Signaleingang in Form einer Riesensynapse beim Elefanten als auch durch seine intensive Netzmarkierung auf, unterschied sich jedoch bei Klippschliefer und Elefant erheblich. Während der MNTB des Elefanten Ähnlichkeiten mit dem Menschen aufwies und nur aus wenigen Prinzipalneuronen bestand, zeichnet sich der Klippschliefer durch die Prominenz dieses Kerngebietes mit einer gewissen Ähnlichkeit zur Mongolischen Rennmaus aus. Riesensynapsen konnte mit der verwendeten Auswahl an Antikörpern nicht dargestellt werden. Außerdem wurden kleinere, sogenannte perioliväre Kerngebiete bei den untersuchten Spezies charakterisiert, die zwar schon im Jahr 1909 von Ramon y Cajal beschrieben worden sind, deren Funktionen jedoch bis heute nicht eindeutig geklärt werden konnten. Die Charakteristika der Kerngebiete des auditorischen Hirnstammes konnten bei allen untersuchten Spezies aufgezeigt werden, wichtige Orientierungspunkte im Hirnstamm des Elefanten neu definiert werden und erstmals gelang der Nachweis für die Existenz perineuronaler Netze bei einem nestflüchtenden Neugeborenen. Zusammenfassend können die auditorischen Kerngebiete der untersuchten Spezies als säugetiertypisch eingeordnet werden und erste Hinweise auf den Hörbereich des Klippschliefers ermittelt werden. Es wurden sowohl Ähnlichkeiten zwischen den Vertretern der Afrotheria aufgezeigt als auch Unterschiede bewertet, die höchstwahrscheinlich nicht auf der phylogenetischen Herkunft dieser Tiere beruhen.:1. Einleitung 2. Literaturübersicht 2.1 Afrotheria 2.1.1 Elephantidae 2.1.2 Hyracoideae/ Procaviidae 2.2 Schallverarbeitung im zentralen Nervensystem 2.2.1 Grundlagen zur neuronalen Kodierung des perzipierten Schalls 2.2.2 Nomenklatur 2.2.3 Die Kerngebiete des zentralen auditorischen Systems und deren Funktion 2.2.4 Schalllokalisation 2.3 Die extrazelluläre Matrix des Nervensystems 2.3.1 Perineuronale Netze: Aufbau und Visualisierung 2.3.2 Vorkommen, Evolution und Entwicklung perineuronaler Netze 2.3.3 Potentielle Funktionen perineuronaler Netze 3. Tiere, Material, Methoden 3.1 Material 3.1.1Chemikalien 3.1.2 Puffer und Lösungen 3.1.3 Antikörper 3.1.4 Geräte und Verbrauchsmaterialien 3.1.5 Tiere und Gewebe 3.2 Methoden, Schnittverfahren und Färbungen 3.2.1 Gehirnentnahme und Nachfixierung 3.2.2 Anfertigung der Schnittserien 3.2.3 Übersichtsfärbungen und anatomische Eingrenzung 3.2.4 Antigendemaskierung 3.2.5 Immunhistochemie 3.2.6 Nachbehandlung mit Sudan-Schwarz-B 3.2.7 Fotodokumentation 4. Ergebnisse 4.1 Makroskopische und mikroskopische Orientierung im Hirnstamm des Elefanten 4.2 Immunhistochemie: Antikörperreaktivität im Gehirn des Elefanten 4.3 Identifikation der Kerngebiete des zentralen auditorischen Systems des Elefanten 4.3.1 Nuclei cochleares des Elefanten 4.3.2 Komplex der oberen Olive des Elefanten 4.4 Makroskopische und mikroskopische Orientierung im Hirnstamm des Klippschliefers 4.5 Immunhistochemie: Antikörperreaktivität im Gehirn des Klippschliefers 4.6 Identifikation der Kerngebiete des zentralen auditorischen Systems des Klippschliefers 4.6.1 Nuclei cochleares des Klippschliefers 4.6.2 Der Komplex der oberen Olive des Klippschliefers 5. Diskussion 5.1 Identifikation der Kerngebiete des zentralen Auditorischen Systems des Elefanten 5.1.1 Nuclei cochleares 5.1.2 Komplex der oberen Olive 5.2 Perineuronale Netze im zentralen auditorischen System des Elefanten 5.3 Die Auditorischen Kerngebiete des Klippschliefers 5.4 Vergleich der zentralen auditorischen Kerngebeite und Perineuronalen Netze von Klippschliefer und Elefant 5.5 Limitationen und Fehlerbetrachtung 5.6 Ausblick 6. Zusammenfassung 7. Summary 8. Literaturverzeichnis 9. Anhang 9.1 Tabellenverzeichnis 9.2 Abbildungsverzeichnis 9.3 Protokolle

In binocular rivalry, paradigms have been proposed for unobtrusive moment-by-moment readout of observers' perceptual experience (“no-report paradigms”). Here, we take a first step to extend this concept to auditory multistability. Observers continuously reported which of two concurrent tone sequences they perceived in the foreground: high-pitch (1008 Hz) or low-pitch (400 Hz) tones. Interstimulus intervals were either fixed per sequence (Experiments 1 and 2) or random with tones alternating (Experiment 3). A horizontally drifting grating was presented to each eye; to induce binocular rivalry, gratings had distinct colors and motion directions. To associate each grating with one tone sequence, a pattern on the grating jumped vertically whenever the respective tone occurred. We found that the direction of the optokinetic nystagmus (OKN)—induced by the visually dominant grating—could be used to decode the tone (high/low) that was perceived in the foreground well above chance. This OKN-based readout improved after observers had gained experience with the auditory task (Experiments 1 and 2) and for simpler auditory tasks (Experiment 3). We found no evidence that the visual stimulus affected auditory multistability. Although decoding performance is still far from perfect, our paradigm may eventually provide a continuous estimate of the currently dominant percept in auditory multistability.