Komplexe Hirnsignale entschlüsseln

Yury V. Zaytsev vom Simulation Laboratory Neuroscience hat eine neue Analysenmethode entwickelt, um Netzwerke, die von Hunderten bis Tausenden Nervenzellen im Gehirn gebildet werden besser zu verstehen. Die Verarbeitung von Reizen in neuronalen Netzwerken bildet die Grundlage für höhere Hirnfunktionen wie Sehen, Rechnen oder Sprechen und gilt als Schlüssel, um diese auf direkt beobachtbare biologische Abläufe im Gehirn zurückzuführen. Zaytsevs Ansatz beruht auf der sogenannten Maximum-Likelihood-Methode, die weniger rechenintensiv ist und daher eine größere Anzahl von Neuronen simulieren kann. Die Originalpublikation ist im Journal of Computational Neuroscience veröffentlicht (http://dx.doi.org/10.1007/s10827-015-0565-5).
(Ansprechpartnerin: Prof. Abigail Morrison, slns@fz-juelich.de)

JSC News, 11. August 2015