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Zusammenfassung 1

Multivariate Dekodierung von fMRT-Daten: Auf dem Weg zu einer inhaltsbasierten kognitiven Neurowissenschaft

Jakob Heinzle, Silke Anders, Stefan Bode, Carsten Bogler, Yi Chen, Radoslaw M. Cichy, Kerstin Hackmack, Thorsten Kahnt, Christian Kalberlah, Carlo Reverberi, Chun Siong Soon, Anita Tusche, Martin Weygandt und John-Dylan Haynes

Zusammenfassung
Seit dem Aufkommen der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) vor 20 Jahren steht eine neue Methode zur nicht invasiven Messung von Gehirnfunktionen zur Verfügung, welche in den kognitiven Neurowissenschaften inzwischen weit verbreitet ist. Traditionell wurden fMRT-Daten vor allem verwendet, um globale Änderungen der Aktivität in bestimmten Gehirnregionen zu messen, wie sie etwa während einer kognitiven Verarbeitung auftreten. Die Entwicklung neuer Methoden ermöglicht nun einen verfeinerten, inhaltsbasierten Ansatz. Das „multivariate Decoding“ erlaubt es, die kognitive Information zu untersuchen, die in feinkörnigen fMRT-Aktivitätsmustern enthalten ist. Damit lässt sich die Kodierung spezifischer kognitiver Inhalte und Repräsentationen im Gehirn näher bestimmen. Hier wird ein Überblick über verschiedene Entwicklungen des multivariaten Decoding gegeben von der Anwendung in den kognitiven Neurowissenschaften (Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Belohnung, Entscheidungsfindung, emotionale Kommunikation) über neuere methodische Entwicklungen (Informationsfluss, oberflächenbasiertes Searchlight-Decoding) bis hin zur medizinischen Diagnostik gegeben.

Keywords: functional neuroimaging; multivariate decodierung; information flow; perceptional learning; decision making

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