Research: Brainz © CC Sebastian Bitzer Research: Calcium Imaging © CC

Forschung an der Professur

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Forschungsthemen

Unser Hauptaugenmerk liegt darauf, mathematische Modelle der Informationsverarbeitung im Gehirn zu entwickeln. Dazu nutzen wir zwei Ansätze:

Computational cognitive neuroscience: Daten, die in den kognitiven Neurowissenschaften erhoben werden, werden typischerweise mit erstaunlich einfachen Modellen analysiert, zum Beispiel mit dem etablierten Drift-Diffusionsmodell. Unser Ziel ist es, Modelle zu entwickeln und zu etablieren, die neuste Fortschritte aus der Bayes'schen Wahrscheinlichkeitstheorie ausnutzen, um mehr Erkenntnisse zu gewinnen als es mit klassischen Methoden und Modellen möglich ist. Im Besonderen entwickeln wir Modelle für Entscheidungsfindung auf der Wahrnehmungsebene und für kognitive Kontrolle. Der Großteil dieser Arbeit geschieht im Kontext des Sonderforschungsbereichs 940  “Volition und kognitive Kontrolle” an der TU Dresden.

Computational neuroscience: Neueste Forschungsergebnisse legen den Schluss nahe, dass das Gehirn den gleichen predictive coding Prinzipien auf allen Größenordnungen folgt: Dynamischer sensorischer Input wird als Sequenzen und Hierarchien von Abfolgen dargestellt. In unserer Forschung zielen wir darauf ab zu zeigen, dass das gleiche Kodierungsschema die experimentellen Daten in diversen Fachrichtungen (wie beispielsweise Entscheidungsfindung, zielgerichtetes Verhalten, olfaktorische Wahrnehmung bei Insekten, Vogelgesang, Funktion von Dendriten und Anatomie des Gehirns) erklären kann. Ein Beispiel für diese Arbeit ist unser Projekt im Rahmen des Schwerpunktsprogramms 1665 ‘Resolving and manipulating neuronal networks in the mammalian brain - from correlative to causal analysis’.