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Showing 21 to 22 of 22 (0.012 seconds)| 21 |
Measurement and relevance of rhythmic and aperiodic human brain dynamicsKosciessa, Julian Q. 11 November 2020 (has links)
Menschliche Hirnsignale von der Kopfhaut bieten einen Einblick in die neuronalen Prozesse, denen Wahrnehmung, Denken und Verhalten zugrunde liegen. Rhythmen, die historisch den Grundstein für die Erforschung großflächiger Hirnsignale legten, sind ein häufiges Zeichen neuronaler Koordination, und damit von weitem Interesse für die kognitiven, systemischen und komputationalen Neurowissenschaften. Typischen Messungen von Rhythmizität fehlt es jedoch an Details, z. B. wann und wie lange Rhythmen auftreten. Darüber hinaus weisen neuronale Zeitreihen zahlreiche dynamische Muster auf, von denen nur einige rhythmisch erscheinen. Obwohl aperiodischen Beiträgen traditionell der Status irrelevanten „Rauschens“ zugeschrieben wird, attestieren neuere Erkenntnisse ihnen ebenfalls eine Signalrolle in Bezug auf latente Hirndynamik. Diese kumulative Dissertation fasst Projekte zusammen, die darauf abzielen, rhythmische und aperiodische Beiträge zum menschlichen Elektroenzephalogramm (EEG) methodisch zu dissoziieren, und ihre Relevanz für die flexible Wahrnehmung zu untersuchen. Projekt 1 ermittelt insbesondere die Notwendigkeit und Durchführbarkeit der Trennung rhythmischer von aperiodischer Aktivität in kontinuierlichen Signalen. Projekt 2 kehrt diese Perspektive um und prüft Multiscale Entropy als Index für die Unregelmäßigkeit von Zeitreihen. Diese Arbeit weist auf methodische Probleme in der klassischen Messung zeitlicher Unregelmäßigkeit hin, und schlägt Lösungen für zukünftige Anwendungen vor. Abschließend untersucht Projekt 3 die neurokognitive Relevanz rhythmischer und aperiodischer Zustände. Anhand eines parallelen multimodalen EEG-fMRT-Designs mit gleichzeitiger Pupillenmessung liefert dieses Projekt erste Hinweise dafür, dass erhöhte kognitive Anforderungen Hirnsignale von einem rhythmischen zu einem unregelmäßigen Regime verschieben und impliziert gleichzeitige Neuromodulation und thalamische Aktivierung in diesem Regimewechsel. / Non-invasive signals recorded from the human scalp provide a window on the neural dynamics that shape perception, cognition and action. Historically motivating the assessment of large-scale network dynamics, rhythms are a ubiquitous sign of neural coordination, and a major signal of interest in the cognitive, systems, and computational neurosciences. However, typical descriptions of rhythmicity lack detail, e.g., failing to indicate when and for how long rhythms occur. Moreover, neural times series exhibit a wealth of dynamic patterns, only some of which appear rhythmic. While aperiodic contributions are traditionally relegated to the status of irrelevant ‘noise’, they may be informative of latent processing regimes in their own right. This cumulative dissertation summarizes and discusses work that (a) aims to methodologically dissociate rhythmic and aperiodic contributions to human electroencephalogram (EEG) signals, and (b) probes their relevance for flexible cognition. Specifically, Project 1 highlights the necessity, feasibility and limitations of dissociating rhythmic from aperiodic activity at the single-trial level. Project 2 inverts this perspective, and examines the utility of multi-scale entropy as an index for the irregularity of brain dynamics, with a focus on the relation to rhythmic and aperiodic descriptions. By highlighting prior biases and proposing solutions, this work indicates future directions for measurements of temporal irregularity. Finally, Project 3 examines the neurocognitive relevance of rhythmic and aperiodic regimes with regard to the neurophysiological context in which they may be engaged. Using a parallel multi-modal EEG-fMRI design with concurrent pupillometry, this project provides initial evidence that elevated demands shift cortical dynamics from a rhythmic to an irregular regime; and implicates concurrent phasic neuromodulation and subcortical thalamic engagement in these regime shifts.
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On Rules and Methods: Neural Representations of Complex Rule Sets and Related Methodological ContributionsGörgen, Kai 20 November 2019 (has links)
Wo und wie werden komplexe Regelsätze im Gehirn repräsentiert? Drei empirische Studien dieser Doktorarbeit untersuchen dies experimentell. Eine weitere methodische Studie liefert Beiträge zur Weiterentwicklung der genutzten empirischen Methode. Die empirischen Studien nutzen multivariate Musteranalyse (MVPA) funktioneller Magnetresonanzdaten (fMRT) gesunder Probanden. Die Fragestellungen der methodischen Studie wurden durch die empirischen Arbeiten inspiriert. Wirkung und Anwendungsbreite der entwickelten Methode gehen jedoch über die Anwendung in den empirischen Studien dieser Arbeit hinaus.
Die empirischen Studien bearbeiten Fragen wie: Wo werden Hinweisreize und Regeln repräsentiert, und sind deren Repräsentationen voneinander unabhängig? Wo werden Regeln repräsentiert, die aus mehreren Einzelregeln bestehen, und sind Repräsentationen der zusammengesetzten Regeln Kombinationen der Repräsentationen der Einzelregeln? Wo sind Regeln verschiedener Hierarchieebenen repräsentiert, und gibt es einen hierarchieabhängigen Gradienten im ventrolateralen präfrontalen Kortex (VLPFK)? Wo wird die Reihenfolge der Regelausführung repräsentiert? Alle empirischen Studien verwenden informationsbasiertes funktionales Mapping ("Searchlight"-Ansatz), zur hirnweiten und räumlich Lokalisierung von Repräsentationen verschiedener Elemente komplexer Regelsätze.
Kernergebnisse der Arbeit beinhalten: Kompositionalität neuronaler Regelrepräsentationen im VLPFK; keine Evidenz für Regelreihenfolgenrepräsentation im VLPFK, welches gegen VLPFK als generelle Task-Set-Kontrollregion spricht; kein Hinweis auf einen hierarchieabhängigen Gradienten im VLPFK.
Die komplementierende methodische Studie präsentiert "The Same Analysis Approach (SAA)", ein Ansatz zur Erkennung und Behebung experimentspezifischer Fehler, besonders solcher, die aus Design–Analyse–Interaktionen entstehen. SAA ist für relevant MVPA, aber auch für anderen Bereichen innerhalb und außerhalb der Neurowissenschaften. / Where and how does the brain represent complex rule sets? This thesis presents a series of three empirical studies that decompose representations of complex rule sets to directly address this question. An additional methodological study investigates the employed analysis method and the experimental design. The empirical studies employ multivariate pattern analysis (MVPA) of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from healthy human participants. The methodological study has been inspired by the empirical work. Its impact and application range, however, extend well beyond the empirical studies of this thesis.
Questions of the empirical studies (Studies 1-3) include: Where are cues and rules represented, and are these represented independently? Where are compound rules (rules consisting of multiple rules) represented, and are these composed from their single rule representations? Where are rules from different hierarchical levels represented, and is there a hierarchy-dependent functional gradient along ventro-lateral prefrontal cortex (VLPFC)? Where is the order of rule-execution represented, and is it represented as a separate higher-level rule? All empirical studies employ information-based functional mapping ("searchlight" approach) to localise representations of rule set features brain-wide and spatially unbiased.
Key findings include: compositional coding of compound rules in VLPFC; no order information in VLPFC, suggesting VLPFC is not a general controller for task set; evidence against the hypothesis of a hierarchy-dependent functional gradient along VLPFC.
The methodological study (Study 4) introduces "The Same Analysis Approach (SAA)". SAA allows to detect, avoid, and eliminate confounds and other errors in experimental design and analysis, especially mistakes caused by malicious experiment-specific design-analysis interactions. SAA is relevant for MVPA, but can also be applied in other fields, both within and outside of neuroscience.
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