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Biomedizinische Bildanalyse

In der Arbeitsgruppe Biomedizinische Bildanalyse finden insbesondere Methoden für die multimodale Bildanalyse von Daten aus der Hirnbildgebung Anwendung. Grundlage dafür sind strukturelle, funktionelle und metabolitische Daten.

 

Der methodische Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt im Bereich der Konnektivitätsanalyse von Hirnnetzwerken bei gesunden Probanden sowie auch Patienten mit psychiatrischen Erkrankungen, insbesondere der Depression.

 

Forschungsprojekte

Publikationen

Leitung und Mitarbeiter

Martin Walter

Prof. Dr. Martin Walter (Leitung)

 

Tel. 07071 29-86119 (Sekretariat: Helga Lennig)

 

 

 
 

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Helga Lennig
Sekretariat
Tel. 07071 29-86119

 

 

 
 

Luisa Fensky

Luisa Fensky
Wissenschaftliche Koordinatorin
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-85753

 

 

 
 

Nils Kroemer

Dr. Nils Kroemer
Nachwuchsgruppenleiter
Tel. 07071 29-82021

 

 

 
 

Johan van der Meer

Dr. Johan van der Meer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

 

 

 
 

Meng Li

Dr. Meng Li
Postdoktorand

 

 

 
 

Sarah Alizadeh

Sarah Alizadeh
Postdoktorandin
Tel. 07071 29-82034

 

 

 
 

Hamidreza Jamalabadi

Hamidreza Jamalabadi
Postdoktorand
Tel. 07071 29-82034

 

 

 
 

Vanessa Teckentrupp

Vanessa Teckentrup
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82021

 

 

 
 

Tara Chand

Tara Chand
Promotionsstudent
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 

Louise Martens

Louise Martens
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 

Marina Krylova

Marina Krylova
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 
 

Lena Danyeli

Lena Danyeli
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 
 

Caroline Burrasch

Caroline Burrasch
Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82021

 

 

 
 
 

Galina Surova

Galina Surova
Promotionsstudentin

 

 

 
 

Zumrut Duygusen

Zümrüt Duygu Sen
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 

Igor Izyurov

Igor Izyurov
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Tel. 07071 29-82086

 

 

 
 

Maryam Faramarzi

Maryam Faramarzi
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

 

 

 
 

Kathrin Meyer

Kathrin Meyer
Medizinische Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-85458

 

 

 
 

Greta Amedick

Greta Amedick
Medizinische Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-85753

 

 

 
 

Franziska Mueller

Franziska Müller
Medizinische Promotionsstudentin
Tel. 07071 29-82021

 

 

 
 

Nataliia Kharlamova

Nataliia Kharlamova
Medizinische Promotionsstudentin

 

 

 
 

Carolina-Laetitia Fiederer

Carolina-Laetitia Fiederer
Medizinische Promotionsstudentin

 

 

 
 

Meltem Coemert

Meltem Cömert
Medizinische Promotionsstudentin

 

 

 
 

Alex Shevtsova

Alex Shevtsova
Masterstudentin
Tel. 07071 29-85458

 

 

 
 

Merve Kaptan

Merve Kaptan
Masterstudentin
Tel. 07071 29-85458

 

 

 
 

Weijie Zhuo

Weijie Zhuo
Masterstudent

 

 

 
 

Katharina Gotic

Katarina Gotic
Masterstudentin

 

 

 
 

Chiara Ritter

Chiara Ritter
Masterstudentin

 

 

 
 

Johanna Ade

Johanna Ade
Masterstudentin

 

 

 
 

Cindy Boden

Cindy Boden
Masterstudentin

 

 

 
 

Monja Neuser

Monja Pascale Neuser
Masterstudentin, Wissenschaftliche Hilfskraft
Tel. 07071 29-82021

 

 

 
 

Dina Lausch

Dina Lausch
Wissenschaftliche Hilfskraft

 

 

 
 

Rahel Gutbrod

Rahel Gutbrod
Wissenschaftliche Hilfskraft

 

 

 
 

Vanessa Kasties

Vanessa Kasties
Wissenschaftliche Hilfskraft

 

 

 

Forschungsprojekte

Veränderungen im Zusammenhang mit affektiven psychiatrischen Erkrankungen äußern sich in Abweichungen in der kortikalen Dicke sowie Variationen in anderen Atrophie-bezogenen Maßen. Entsprechende Areale können mithilfe der funktionalen Magnetresonanztomographie (fMRT) im Aufgabenkontext und unter Ruhebedingungen identifiziert werden.

 

Messungen im Ruhezustand stellen dabei eine besonders vielversprechende Methodik im Bereich der klinischen Diagnose dar, sowohl für die Unterscheidung von Gesunden und Patienten als auch für die Differenzierung zwischen Subtypen von Erkrankungen mittels Mustererkennungsverfahren. Rückschlüsse auf die Netzwerkaktivität des Gehirns können ausgehend von diesen Daten dabei mittels seed-basierter Ansätze gezogen werden wie der functional connectivity (FC), amplitudes of low-frequency fluctuations (Alff), regional homogeneity (ReHo) und graphenthereotischen Maßen oder datengetriebenen Ansätzen wie der Independent Component Analysis (ICA).

 

Auf anatomischer Ebene wird die strukturelle Konnektivität zwischen Hirnregionen mittels Diffusion Tensor Imaging (DTI) untersucht.

 

Für ein besseres Verständnis potentieller Ungleichgewichte von Metaboliten oder Transmittern im Kontext von psychiatrischen Erkrankungen werden Regionen mit anatomischen oder funktionellen Auffälligkeiten mittels Magnetresonanzspektroskopie (MRS) untersucht. Die so ermittelten biochemischen Veränderungen können als zukünftige Biomarker zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs verwendet werden und erlauben darüberhinaus auch einen Einsatz in Form von therapeutischen Interventionen, die auf ein spezifisches metabolitisches Defizit bei bestimmten psychopathologischen Symptomen zugeschnitten sind.

 

 

1) Ruhezustandsdynamiken und ihre Veränderung in depressiven Patienten

 

Es wurde bereits gezeigt, dass funktionelle Konnektivität, die durch zeitliche Korrelation spontaner niederfrequenter Signale im Ruhezustand hervorgerufen wird, nicht stabil ist. Dies gilt sogar in einem kurzen Zeitfenster von 5-10 TR.

 

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Um die funktionelle Bedeutung der Ruhezustandsdynamiken von Konnektivität zu verstehen, verwenden wir zum einen innovative Analysemethoden, um Gehirnzustände unterschiedlicher Konnektivität zu manipulieren und erforschen ihre wechselseitige Beziehung zu anderen Zustandsmarkern des autonomen Nervensystems. Zum anderen untersuchen wir diese Marker auf relevante krankheitsbezogene Informationen, die nicht durch gängige Beobachtungen der durchschnittlichen Ruhezustandskonnektivität erhoben werden konnten.

 

 

2) Einfluss der Variabilität im strukturellen Hirnnetzwerk auf die Affektregulation von Gesunden und depressiven Patienten

 

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Bei transienten funktionellen Konnektivitäten, die sich aufgrund kontextueller Anforderungen oder als Funktion andauernder Zustandsänderungen verändern, wird davon ausgegangen, dass sie in engem Zusammenhang mit der strukturellen Konnektivität stehen. Im gleichen Gedankengang stützt sich die Ausdehnung funktioneller Aktivierungen stark auf die strukturelle Integrität der Region.
 
 

 

Während diese Beziehungen sich in besonderer Weise für das komplexe Verständnis neurobiologischer Ursprünge abnormer Netzwerkverhältnisse bei Krankheiten eignen, können die Kovariation in Strukturen oder Faserverbindungen über Regionen hinweg auch verwendet werden, um zum Verständnis funktioneller Neuroanatomie im Menschen beizutragen.

 

Hierfür verwenden wir DTI und Messungen der kortikalen Dicke, die longitudinale Beobachtungen bei unterschiedlichen Feldstärken beinhalten, um eine Verbindung zwischen abnormen strukturellen, histologischen, funktionellen und metabolischen Anzeichen für Depression herzustellen.

 

 

3) Metabolismus-BOLD-Interaktion im Ruhezustands- und aufgabenbezogenen fMRT

 

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Multimodale Untersuchungen erweitern die Möglichkeiten zur neurobiologischen Interpretation von Veränderungen des BOLD Signals oder funktioneller Konnektivität. Wir verwenden Kombinationen aus Magnetresonanzspektroskopie (MRS) und fMRT von 3T bis 7T, die uns erlauben, die interindividuelle Variation in klassischen fMRT Markern mit Veränderungen der Konzentrationen von GABA, Glutamat oder Glutamin zu vergleichen.
 

 

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In gesunden Kontrollprobanden hilft dies die physiologischen Mechanismen inter-regionaler Integration zu definieren, während wir in Patienten näher an die potentiellen zellulären Ursprünge abnormer fMRT Befunde kommen.
 

 

 

4) Nicht-invasive Interventionen und Neurofeedback

 

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Neben der Psychotherapie und der Neuropsychopharmakologie wurde eine Reihe alternativer Behandlungsmöglichkeiten für abweichende Hirnfunktionen in der Depression entwickelt. Daher ist ein Hauptgebiet der aktuellen Forschung unserer Gruppe die Veränderung von Gehirnzuständen durch spezifische Manipulation von Teilnetzen.
 

 

Während manche Netzwerke durch das Trainieren fokussierter Aufmerksamkeit oder Achtsamkeit beeinflusst werden konnten, konnte eine spezifischere Zielbestimmung durch direktes Neurofeedback von regionalen Signalen oder durch eine EEG Netzwerkkonfiguration erreicht werden. Wir verwenden EEG-fMRT und innovative Marker der Gehirnfunktion parallel während des Echtzeit-fMRTs, um das zusätzliche Potential solcher Methoden zu bestimmen – dies vor dem Hintergrund, dass Neurofeedback bereits eine Geschichte über verschiedene Modalitäten hinweg vorzuweisen hat. Andere Mechanismen beinhalten Selbstbeobachtung, wie bei einer Meditation, und den Einschluss von elektromyographischen Signalen mimischen Ausdrucks.

 

 

5) Veränderung des Hirnnetzwerks in der Major Depression

 

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Die Netzwerkstörung, die der pathologischen Verarbeitung von internen und externen Stimuli in affektiven Störungen zugrunde liegt, kann auch auf der Ebene des gesamten Netzwerks untersucht werden.
 

 

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Einer der Vorteile hierbei ist, dass möglicherweise auch Regionen, für die momentan keine enge Beziehung zu klinischen oder psychologischen Markern nachgewiesen wurde, entdeckt werden, wenn sie funktionell verändert sind. Außerdem können unter der Auffassung des Gehirns als funktionelles Netzwerk modernste Ansätze der Graphentheorie helfen zu definieren, welcher spezifische Aspekt der Netzwerkdysfunktion auf Ebene einer einzelnen Region, eines funktionellen Moduls oder des gesamten Gehirns vorherrscht.
 

 

 

 






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