DOI Kapitel:
III. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
DOI Kapitel:B. Das WIN-Kolleg
DOI Kapitel:3. Forschungsschwerpunkt "Der menschliche Lebenszyklus - Biologische, gesellschaftliche, kulturelle Aspekte"
DOI Seite / Zitierlink: https://doi.org/10.11588/diglit.67591#0278
Das WIN-Kolleg
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Abbildung 2. Boxplots für die (a) NAA-Konzentration und (b) Wasserrelaxationszeit in der FWM für die
drei Altersgruppen. Die Charakterisierung der Untersuchungsgruppen kann aus Tabelle 1 entnommen
werden. Mit ansteigendem Lebensalter scheint insbesondere ein Rückgang der NAA-Konzentration im
präfrontalen Kortex verbunden zu sein.
Erste Ergebnisse der mathematischen Netzwerkanalysen
Seit den Anfängen der Netzwerkanalyse besteht ein großes wissenschaftliches Inter-
esse darin, die Netzwerkstruktur des menschlichen Gehirns zu untersuchen, wobei
dessen Größe und Komplexität bisher ein erhebliches Hindernis darstelltc. Ein sehr
viel versprechender Ansatz ist hierbei die Identifizierung der funktionellen Konnek-
tivität mit Hilfe von fMRT-Messungen. Basierend auf den ermittelten fMRT-Daten
wird in diesem Projekt eine Korrelationsmatrix erstellt, die durch das Setzen von
Schwellenwerten in einen binären Graphen umgewandelt wird, der für die Netz-
werktheorie den eigentlichen Untersuchungsgegenstand darstellt. Anschließend
werden statistische Größen berechnet, die das funktionelle Netzwerk möglichst ein-
deutig charakterisieren und somit Unterschiede in der Netzwerktopologie zwischen
jüngeren und älteren Probanden aufdecken. Ein wesentlicher Punkt ist, die gene-
rierten Netzwerke zu modularisieren, um einerseits funktionelle Untereinheiten
(sog. ,cluster’) in der Netzwerkstruktur zu bestimmen und um andererseits die Netz-
werke weiteren Berechnungen zugänglich zu machen. Bisher wurden die erfolgrei-
che Implementierung von Algorithmen zur Generierung der Netzwerke und das
Berechnen zentraler statistischer Größen erreicht. Der Hauptgegenstand der laufen-
den Forschungen besteht in der Ermittlung und Implementierung der adäquaten
Modularisierungstechnik. Hierbei stellt die hohe Auflösung der fMRT-Messungen
eine besondere Herausforderung dar.
Zur Implementierung und Optimierung der notwendigen Algorithmen wur-
den zunächst zahlreiche fMRT-Messungen ohne kognitive Anforderungen ^Ruhe-
messungen’) durchgeführt und analysiert. Abbildung 3 zeigt ein daraus resultierendes
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Abbildung 2. Boxplots für die (a) NAA-Konzentration und (b) Wasserrelaxationszeit in der FWM für die
drei Altersgruppen. Die Charakterisierung der Untersuchungsgruppen kann aus Tabelle 1 entnommen
werden. Mit ansteigendem Lebensalter scheint insbesondere ein Rückgang der NAA-Konzentration im
präfrontalen Kortex verbunden zu sein.
Erste Ergebnisse der mathematischen Netzwerkanalysen
Seit den Anfängen der Netzwerkanalyse besteht ein großes wissenschaftliches Inter-
esse darin, die Netzwerkstruktur des menschlichen Gehirns zu untersuchen, wobei
dessen Größe und Komplexität bisher ein erhebliches Hindernis darstelltc. Ein sehr
viel versprechender Ansatz ist hierbei die Identifizierung der funktionellen Konnek-
tivität mit Hilfe von fMRT-Messungen. Basierend auf den ermittelten fMRT-Daten
wird in diesem Projekt eine Korrelationsmatrix erstellt, die durch das Setzen von
Schwellenwerten in einen binären Graphen umgewandelt wird, der für die Netz-
werktheorie den eigentlichen Untersuchungsgegenstand darstellt. Anschließend
werden statistische Größen berechnet, die das funktionelle Netzwerk möglichst ein-
deutig charakterisieren und somit Unterschiede in der Netzwerktopologie zwischen
jüngeren und älteren Probanden aufdecken. Ein wesentlicher Punkt ist, die gene-
rierten Netzwerke zu modularisieren, um einerseits funktionelle Untereinheiten
(sog. ,cluster’) in der Netzwerkstruktur zu bestimmen und um andererseits die Netz-
werke weiteren Berechnungen zugänglich zu machen. Bisher wurden die erfolgrei-
che Implementierung von Algorithmen zur Generierung der Netzwerke und das
Berechnen zentraler statistischer Größen erreicht. Der Hauptgegenstand der laufen-
den Forschungen besteht in der Ermittlung und Implementierung der adäquaten
Modularisierungstechnik. Hierbei stellt die hohe Auflösung der fMRT-Messungen
eine besondere Herausforderung dar.
Zur Implementierung und Optimierung der notwendigen Algorithmen wur-
den zunächst zahlreiche fMRT-Messungen ohne kognitive Anforderungen ^Ruhe-
messungen’) durchgeführt und analysiert. Abbildung 3 zeigt ein daraus resultierendes