Projekte

HNO-Klinik

Direktor:
Prof. Dr. med. Dr. h. c. Heinrich Iro

Neurophysiologie des Hörens: Schwerhörigkeit, Tinnitus und auditives Lernen

Unser Standard-Tiermodell ist die Mongolische Wüstenrennmaus (Meriones unguiculatus, Gerbil), ein in der Hörforschung auf Grund des dem Menschen ähnlichen Hörvermögens häufig verwendetes Modell: Die Organisation des Hörsystems dieser Tiere ist bestens beschrieben, so dass es sich hervorragend zur Untersuchung pathologischer neuroplastischer Veränderungen desselben eignet, etwa nach Schalltrauma-induziertem Hörverlust oder einem sich in der Folge entwickelnden Tinnitus. Wir erforschen die neurophysiologischen Mechanismen solcher pathologischer Veränderungen und korrelieren diese mit entsprechenden Verhaltenstests zum Hörvermögen oder auch dem Vorhandensein eines Tinnitusperzepts. Ziel ist es, durch ein tieferes Verständnis dieser Pathomechanismen die Entwicklung neuer Therapieansätze zu ermöglichen. In Kooperation mit der audiologischen Abteilung unserer Klinik (Prof. Hoppe) können wir die gewonnenen Erkenntnisse dann direkt an Patientendaten testen.

Beyond that, our animals are well suited for investigating auditory learning due to their balanced nature. We utilize the so called shuttle box training to answer questions regarding the neuroplasticity in tinnitus or after brain lesions. In this approach we can watch the brain learning as we can record during the behavioral task with up to 32 electrodes in the auditory Cortex.

Bestimmung sensorischer Schwellen

Eine objektive, reproduzierbare Methode zur Bestimmung sensorischer Schwellen basierend auf neurophysiologischen oder verhaltens-assoziierenden Parametern ist essentiell für sensorische Forschung aller Modalitäten sowie diagnostische Zwecke, etwa der Vermessung des Hörvermögens bei Säuglingen. Letzteres geschieht üblicherweise noch immer subjektiv durch klinisches Personal und ist daher mitunter mit großen Fehlern behaftet. Auf der Basis audiometrischer Daten von Mensch und Tier (auditorische Hirnstammpotentiale oder akustisch evozierte Verhaltensreaktionen) entwickeln wir neue, innovative und vollautomatische Methoden zur Schwellenbestimmung, die sich auch auf andere sensorische Systeme übertragen lassen.

Physiologe und Pathophysiologie des Schlafes

In Zusammenarbeit mit dem Schlaflabor der HNO-Klinik (Dr. Traxdorf) entwickeln wir Methoden, die mittels EEG-Ableitung eine objektivierbare Identifikation von verschiedenen Schlafphasen und Apnoeevents ermöglichen sollen. Hierbei verwenden wir ein von uns entwickeltes neuartiges Verfahren, welches es ermöglicht, raum-zeitliche Aktivierungsmuster im Gehirn statistisch miteinander zu vergleichen. Ziel dabei ist es, zum Beispiel den Therapieerflog einer CPAP –Therapie (Continious Positive Airway Pressure) zu objektivieren und quantifizieren.

Neurophysiologische Korrelate der Metapher

Gegenstand dieses Projekts ist es, die neurophysiologischen Korrelate der Metaphernbildung und –repräsentation im Gehirn zu identifizieren. In Literatur und Alltagssprache verwenden wir Metaphern als ein Stilmittel, um ein bekanntes Konzept von seinem ursprünglichen Kontext in einen neuen Kontext zu übertragen und somit eine neue Bedeutung zu erzeugen. Wir folgen der Hypothese, dass Objekte oder Konzepte im Gehirn als räumlich verteilte Aktivierungsmuster von neuronalen Netzen repräsentiert sind. Diese Repräsentationen sind in semantische Kategorien (=Domänen) unterteilt wie z.B. Menschen, Tiere, Werkzeuge, Musikinstrumente, Physik und Literatur. Bei metaphorischem Gebrauch eines Konzepts sollte ein Transfer oder eine Verschiebung der Aktivierung von der ursprünglichen in die neue Domäne auftreten. Für diesen Prozess wurde in der Kognitiven Linguistik der Begriff „Cross Domain Mapping“ geprägt. In einem hochgradig interdisziplinären Team aus Literaturwissenschaftlern, Linguisten, Kognitions- und Neurowissenschaftlern und Physikern entwerfen wir experimentelle Paradigmen und verwenden MEG und EEG Messungen um erstens die Muster zu identifizieren, welche der Repräsentation von bestimmten Objekten entsprechen, und zweitens die Korrelate der oben beschriebenen Cross Domain Mappings zu identifizieren.

Computational Neuroscience und Theoretische Neurophysik

In diesem Projekt untersuchen wir (simulierte) neuronale Systeme und Schaltkreise mit den Konzepten und Methoden der Physik. Unser Ziel ist es, die fundamentalen Funktionsprinzipien solcher Netze und damit des Gehirns zu analysieren, simulieren und modellieren, um den Zusammenhang zwischen neuronaler Struktur und Dynamik zu verstehen. Im Gegensatz zu den üblichen Ansätzen des maschinellen Lernens versuchen wir dabei nicht ein Klassifikations- oder Vorhersage-Problem zu optimieren, sondern wir verwenden künstliche neuronale Netze als Werkzeug, um die Dynamik und Regeln des Lernens zu untersuchen. Wir verwenden hierzu Methoden und Konzepte aus den Bereichen Statistische Mechanik, Theorie der Komplexen Systeme, Graphen- und Netzwerktheorie, Informationstheorie, Dynamische Systeme und Chaostheorie. Fernziel dieses Projekts ist es, den minimalen Satz von Eigenschaften eines künstlichen oder natürlichen informationsverarbeitenden Systems zu beschreiben, die notwendig und hinreichend sind für Perzeption, Kognition und Motorik.

 
 
 
 
 
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Zusammenfassung