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000850341 150__ $$aHeterogenität von Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität in einem großskaligen Computermodell der menschlichen Großhirnrinde$$y2017 - 2025
000850341 371__ $$aDr. Sacha Jennifer van Albada
000850341 371__ $$aDr.-Ing. Timo Dickscheid
000850341 371__ $$aProfessor Dr. Claus Christian Hilgetag
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000850341 5101_ $$0I:(DE-588b)2007744-0$$aDeutsche Forschungsgemeinschaft$$bDFG
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000850341 680__ $$aAktuelle Arbeiten auf dem Gebiet von Big Data in den Neurowissenschaften stellen zunehmend detaillierte Datensätze der menschlichen Großhirnrinde in verschiedenen Modalitäten und räumlichen Skalen bereit, darunter umfassende Beschreibungen der Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität. Die wachsende Verfügbarkeit multimodaler Daten stellt uns vor die Herausforderung, die resultierende Komplexität auch faktisch nutzbar zu machen. Für den Übergang von Beobachtungen zu Prinzipien ist es unerlässlich, die erforderlichen technischen Ansätze zu entwickeln um wichtige Organisationsprinzipien der Großhirnrinde zu extrahieren und die Grundlagen neurophysiologischer Schlüsselphänomene auf der Ebene der Zyto- und Chemorachitektur sowie der Konnektivität aufzudecken. Wir werden die oben genannten Herausforderungen addressieren, indem wir i) mit neuen Methoden umfassende zytoarchitektonische Merkmale des menschlichen Kortex aus hochaufgelösten Bilddaten extrahieren, ii) Organisationsprinzipien ableiten, welche die Zyto- und Chemoarchitektur sowie Konnektivität miteinander verbinden, und iii) diese Prinzipien zur Anreicherung eines groß angelegten Modells des menschlichen Kortex einsetzen, um die Bedeutung von Heterogenität auf der Ebene der Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität zur Generierung neurophysiologischer Schlüsselphänomene, wie z.B. der Hierarchie intrinsischer heterogener kortikaler Zeitskalen, aufzudecken.
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