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Institut für Neurowissenschaften und Medizin

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Niels Reuter, M.Sc.

Doktorand

Forschungsschwerpunkt:

  • Multimodale Konnektivitäts-basierte Parzellierung (CBP) von menschlichem und Makaken intraparietalen Sulkus

Methodische Schwerpunkte:

  • fMRI
  • Bildgebende Modalitäten (Ruhezustand, Meta-analytische Konnektivitätsmodellierung (MACM), diffusionsgewichtete Abbildung, strukturelle Kovarianz usw.)
  • Machine Learning (mit einem primären Fokus auf Clustering)

Wissenschaftliche Interessen:

  • Multivariate Methoden & Machine Learning
  • Gehirn-Computer-Schnittstellen
  • Neuroimaging
  • Brain Mapping & Konnektivität
  • Methodenentwicklung
  • Gedächtnis & Lernen


Im Rahmen des Human Brain Project (HBP), Subprojekt (SP) 2 zur Organisation des menschlichen Gehirns sowie SP 5 zur Neuroinformatik-Plattform wird meine Arbeit auf der multimodalen Konnektivitäts-basierten Parzellierung (CBP) der menschlichen und Makaken intraparietalen Sulkus sowie die Integration einer CBP-Pipeline in das Supercomputing-Centre Jülich (JSC). Der Hauptschwerpunkt meiner Arbeit ist die Entwicklung, Bewertung und Verwendung eines Python-basierten JURECA-fähigen CBP-Pipeline-Tools (siehe unten) zur Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Bildgebungsmodalitäten und Datensätzen.
Multimodal bezieht sich auf die Verwendung von Konnektivität, die durch mehrere bildgebende Modalitäten erworben wurde, die wir anwenden, um die Grenzen von unimodalen Studien der Hirnparzellierung zu kontrastieren. Für menschliche Daten umfasst dies RSPC (Resting-State-Functional Connectivity) für aufgabenunabhängige funktionelle Konnektivität und probabilistische Diffusionstraktographie (PDT) für anatomische Glasfaserverbindungen und strukturelle Kovarianz (SC), wie sie aus dem Human Connectome Project (HCP) Van Essen et al., 2013) sowie meta-analytische Konnektivitätsmodellierung für aufgabenabhängige funktionelle Konnektivität und Co-Aktivierungsmuster, wie sie aus der BrainMap-Datenbank (Laird et al., 2009) gewonnen werden. Für Makaken-Daten werden RSFC unter Wach- und Anästhesiebedingungen sowie T1-gewichtete anatomische Scans, die von der Neurophysiologie-Gruppe bei KU Leuven erworben wurden, einbezogen.
Für CBP wird jede der Modalitäten verwendet, um eine Konnektivitätsmatrix zwischen der Zielregion von Interesse (ROI) zu berechnen, die hier als das menschliche IPS durch die Verwendung der cybarchitektonischen Karte von JuBrain und dem Rest des Gehirns definiert ist. Die nachfolgend abgeleiteten Merkmale werden dann verwendet, um k-Mittel-Clustering durchzuführen, um Pakete innerhalb der ROI zu erhalten, die ähnliche Konnektivitätsmuster aufweisen. Diese Parzellen werden dann bewertet und zwischen Modalitäten verglichen, um neurobiologische Bedeutung zuzuweisen und um ein Parzellierungsschema zu erhalten, das die Daten am besten beschreibt. CBP kann sowohl Cluster charakterisieren, die durch histologische Parzellierung bekannt sind, aber auch zu detaillierteren Unterteilungen führen, die durch cytoarchitektonische Abbildung allein nicht aufgezeigt werden (Eickhoff et al., 2015).

Workflow of the Multi-Modal Connectivity-Based Parcellation PipelineWorkflow of the Multi-Modal Connectivity-Based Parcellation Pipeline

Referenzen

David C. Van Essen, Stephen M. Smith, Deanna M. Barch, Timothy E.J. Behrens, Essa Yacoub, Kamil Ugurbil, for the WU-Minn HCP Consortium. (2013). The WU-Minn Human Connectome Project: An overview. NeuroImage 80(2013):62-79.
Eickhoff, S., Thirion, B., Varoquaux, G., & Bzdok, D. (2015). Connectivity-Based Parcellation: Critique and Implications. Human Brain Mapping, 36(12), S. 4771-4792.
Laird AR, Eickhoff SB, Kurth F, Fox PM, Uecker AM, Turner JA, Robinson JL, Lancaster JL, Fox PT. 2009. ALE meta-analysis workflows via the brainmap database: progress towards a probabilistic functional brain atlas. Front Neuroinformat 3:23.

Adresse

Institut für Neurowissenschaften und Medizin (INM-7)
Wilhelm-Johnen-Straße
52425 Jülich

Kontakt

Telefon: +49 2461 61-1410
Fax: +49 2461 61-1880
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