C. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
Imitation > Kontrolle
Aktivität aller drei Bedingungen
Empathie > Kontrolle Mentalizing > Kontrolle
Abbildung 1: Gehirnaktivierung in den drei Paradigmen (p < 0.005, unkorrigiert). Im oberen Teil der Ab-
bildung ist die Aktivierung getrennt für die drei Bedingungen dargestellt. Im unteren Teil der Abbildung ist die
Aktivierung überlappend dargestellt. Areale, die in allen drei Paradigmen aktiv waren sind weiß gekennzeichnet
Der Pfeil markiert das Brodmann Areal 44, von dem vermutet wird, dass es das Kernareal des menschlichen
Spiegel neuronensystems darstellt.
Abbildung 2: EEG-Rohsignal. Links vor der Artefaktkorrektur. Rechts nach der Artefaktkorrektur.
Im theoretischen Teil des Projekts konnten sowohl hinsichtlich des globalen Feu-
erratenmodells als auch des detaillierten Netzwerkmodells Fortschritte erzielt
werden. Während 2014 die Entwicklung und das theoretische Verständnis des
Feuerratenmodells im Vordergrund standen, ging es in diesem Jahr um die Anpas-
sung seiner Parameter an die experimentellen fMRT-Daten. Da diese naturgemäß
hochgradig verrauscht sind, kommen für eine solche Anpassung nur stochastische
Optimierungsverfahren infrage. Für die Extraktion der Netzwerkstruktur zwi-
schen definierten Flirnregionen steht mit dynamic causal modeling (DCM) bereits
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Imitation > Kontrolle
Aktivität aller drei Bedingungen
Empathie > Kontrolle Mentalizing > Kontrolle
Abbildung 1: Gehirnaktivierung in den drei Paradigmen (p < 0.005, unkorrigiert). Im oberen Teil der Ab-
bildung ist die Aktivierung getrennt für die drei Bedingungen dargestellt. Im unteren Teil der Abbildung ist die
Aktivierung überlappend dargestellt. Areale, die in allen drei Paradigmen aktiv waren sind weiß gekennzeichnet
Der Pfeil markiert das Brodmann Areal 44, von dem vermutet wird, dass es das Kernareal des menschlichen
Spiegel neuronensystems darstellt.
Abbildung 2: EEG-Rohsignal. Links vor der Artefaktkorrektur. Rechts nach der Artefaktkorrektur.
Im theoretischen Teil des Projekts konnten sowohl hinsichtlich des globalen Feu-
erratenmodells als auch des detaillierten Netzwerkmodells Fortschritte erzielt
werden. Während 2014 die Entwicklung und das theoretische Verständnis des
Feuerratenmodells im Vordergrund standen, ging es in diesem Jahr um die Anpas-
sung seiner Parameter an die experimentellen fMRT-Daten. Da diese naturgemäß
hochgradig verrauscht sind, kommen für eine solche Anpassung nur stochastische
Optimierungsverfahren infrage. Für die Extraktion der Netzwerkstruktur zwi-
schen definierten Flirnregionen steht mit dynamic causal modeling (DCM) bereits
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