dc.contributor.author
Schirner, Michael
dc.date.accessioned
2019-03-01T10:39:10Z
dc.date.available
2019-03-01T10:39:10Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/24000
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-1775
dc.description.abstract
High-throughput neuroimaging technology enables rapid acquisition of vast amounts of structural and functional data on multiple spatial and temporal scales. While novel methods to extract information from these data are continuously developed, there is no principled approach for the systematic integration of distinct experimental results into a common theoretical framework, yet. The central result of this dissertation is a biophysically-based framework for brain network modeling that links structural and functional data across scales and modalities and integrates them with dynamical systems theory. Specifically, the publications in this thesis
i. introduce an automated pipeline that extracts structural and functional information from multimodal imaging data to construct and constrain brain models,
ii. link whole-brain models with empirical EEG-fMRI (simultaneous electroencephalography and functional magnetic resonance imaging) data to integrate neural signals with simulated activity,
iii. propose a framework for reverse-engineering neurophysiological dynamics and mechanisms underlying commonly observed features of neural activity,
iv. document a software module that makes users acquainted with theory and practice of brain modeling,
v. associate aging with structural and functional connectivity and
vi. examine how parcellation size and short-range connectivity affect model dynamics.
Taken together, these results form a novel approach that enables reverse-engineering of neurophysiological processes and mechanisms on the basis of biophysically-based brain models.
dc.description.abstract
Zusammenfassung
Hochdurchsatzverfahren zur neuronalen Bildgebung ermöglichen die schnelle Erfassung großer
Mengen an strukturellen und funktionellen Daten über verschiedenen räumlichen und zeitlichen
Skalen. Obwohl ständig neue Methoden zur Verarbeitung der in diesen Daten enthaltenen
Informationen entwickelt werden gibt es bisher kein systematisches Verfahren um
experimentelle Ergebnisse in einem gemeinsamen theoretischen Rahmenwerk zu integrieren und
zu verknüpfen. Das Hauptergebnis dieser Dissertation ist ein biophysikalisch basiertes Gehirn-
Netzwerkmodell das strukturelle und funktionelle Daten über verschiedene Skalen und
Modalitäten hinweg verknüpft und mit dynamischer Systemtheorie vereint. Die hier
zusammengefassten Publikationen
i. stellen eine automatische Software-Pipeline vor die strukturelle und funktionelle
Informationen aus multimodalen Bilddaten extrahiert um Gehirnmodelle zu konstruieren
und zu parametrisieren,
ii. verknüpfen Ganzhi rnmodel le mi t empi r i schen EEG- fMRT ( s imul tane
Elektroenzephalographie und funktionelle Magnetresonanztomographie) Daten um
neuronale Signale mit simulierter Aktivität zu integrieren,
iii. schlagen ein Rahmenwerk vor um neurophysiologische Dynamiken und Mechanismen
die häufig beobachteten Eigenschaften neuronaler Aktivität zu Grunde liegen zu
rekonstruieren,
iv. dokumentieren ein Software-Modul das Benutzer mit Theorie und Praxis der
Gehirnmodellierung vertraut macht,
v. assoziieren Alterungsprozesse mit struktureller und funktioneller Konnektivität und
vi. untersuchen wie Gehirn-Parzellierung und lokale Konnektivität die Modelldynamik
beeinflussen.
Zusammengenommen ergibt sich ein neuartiges Verfahren das die Rekonstruktion
neurophysiologischer Prozesse und Mechanismen ermöglicht und mit dessen Hilfe neuronale
Aktivität auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen anhand biophysikalisch basierter
Modelle vorhersagt werden kann.
de
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject
brain simulation
en
dc.subject
resting-state networks
en
dc.subject
brain network modeling
en
dc.subject
alpha rhythm
en
dc.subject
functional connectivity
en
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Bridging structure and function with brain network modeling
dc.contributor.gender
male
dc.contributor.firstReferee
N.N.
dc.contributor.furtherReferee
N.N.
dc.date.accepted
2019-03-01
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-refubium-24000-1
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access
dcterms.accessRights.proquest
accept