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Tätigkeitsbericht 2002/2003 - IGPP

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Theory and Data Analysis 17<br />

Dekodierung von Bewegung aus neuronaler Aktivität<br />

Viele Untersuchungen haben gezeigt, dass die Aktivität<br />

neuronaler Populationen im motorischen Cortex<br />

differenzierte Information über verschiedene Bewegungsparameter,<br />

wie etwa Kraft oder Richtung,<br />

enthält. Auf der Basis neuronaler “Tuningkurven”<br />

kann damit eine präzise Dekodierung von Bewegung<br />

aus der Aktivität neuronaler Populationen erreicht<br />

werden. Dieser Zugang geht die Frage an, wieviel Information<br />

über das Verhalten direkt aus den neuronalen<br />

Signalen entnommen werden kann.<br />

Wir untersuchten lokale Feldpotentiale (LFP) im motorischen<br />

Cortex, die eine Überlagerung elektrischer<br />

Aktivität großer lokaler Populationen von Neuronen<br />

darstellen. Wir konnten zeigen, dass das LFP zum<br />

Auslesen der Bewegungsrichtung überraschenderweise<br />

ebenso gut geeignet ist wie eine Population von<br />

Einzelzellen, die von denselben Elektroden abgeleitet<br />

wurde. Wir waren darüber hinaus in der Lage,<br />

vollständige Trajektorien einer Bewegung aus multiplen<br />

LFP-Kanälen im Einzeldurchgang zu rekonstruieren.<br />

Dieses Ergebnis zeigt deutlich, dass LFPs im<br />

Motorcortex ebenfalls wesentliche Information über<br />

verschiedene Aspekte einer Bewegung enthalten, und<br />

dass dieser Signaltyp im Prinzip als zusätzliches Signal<br />

für neuartige neuroprothetische Anwendungen genutzt<br />

werden kann.<br />

Im Gegensatz zu den meisten sensorischen Arealen<br />

nimmt man für den motorischen Cortex bei Primaten<br />

an, dass die räumliche Anordnung der Eigenschaften<br />

einzelner Nervenzellen im wesentlichen zufällig ist.<br />

Wir verglichen das Richtungstuning von Einzelzellen<br />

und LFPs, die von denselben Elektroden in einem<br />

Bewegungsexperiment abgeleitet wurden, miteinander.<br />

Es stellte sich heraus, dass diese deutlich<br />

weniger verschieden waren, als man von einer zufälligen<br />

Anordung der Einzelzelleigenschaften hätte erwarten<br />

dürfen. Das unterstützt die Hypothese einer nichtzufälligen<br />

räumlichen Anordnung von Tuningeigenschaften.<br />

In einer laufenden Untersuchung wollen wir<br />

die emergenten Eigenschaften eines Massensignals, wie<br />

es das LFP darstellt, ausgehend von den bekannten<br />

Eigenschaften einzelner Zellen weiter untersuchen.<br />

Rotter; zusammen mit Aertsen, Cardoso de Oliveira,<br />

Mehring, Rickert, Vaadia<br />

Publikation: Mehring et al. (<strong>2003</strong>)<br />

Neuronale Korrelate von Wahrnehmungsinstabilitäten<br />

Mehrdeutige Stimuli wie der Necker-Würfel destabilisieren<br />

das kognitive System und führen zu spontanen<br />

Wahrnehmungswechseln. Mit einem gegenüber<br />

früheren Studien entscheidend verbesserten experimentellen<br />

Design gelang es uns, erstmals Signaturen<br />

in ereigniskorrelierten Potentialen zu identifizieren, die<br />

spezifisch mit dem Wahrnehmungswechsel korrelieren.<br />

Im einzelnen fanden wir eine prominente Komponente<br />

bei 250 ms und eine schwache, erstaunlich frühe Signatur<br />

bei 110 ms nach Stimulus-Einsatz. Extern indu-<br />

Decoding Movement from Neuronal Activity<br />

Many studies have shown that the spiking activity<br />

of neuronal populations in the motor cortex provides<br />

accurate information about different movement<br />

parameters like applied force or movement direction.<br />

Neuronal “tuning curves” can be exploited to faithfully<br />

decode movements from the activity of neuronal<br />

populations. This decoding approach addresses the<br />

question of how much information about the actual behavior<br />

can be extracted from neuronal signals directly.<br />

We examined local field potentials (LFP) in the motor<br />

cortex, representing the pooled electrical activity of<br />

large local populations of neurons. We were able to<br />

show that, surprisingly, the inference of movement<br />

direction from the LFP in monkey experiments is as<br />

efficient as from single-unit activity recorded from<br />

the same electrodes. Moreover, we could predict<br />

complete movement trajectories from single-trial<br />

multiple-channel LFPs. This demonstrates that<br />

LFPs in the motor cortex also contain substantial<br />

information about various aspects of movements,<br />

suggesting that this type of signal can, in principle, be<br />

used as an additional signal in novel neuroprosthetic<br />

applications.<br />

In contrast to most sensory areas, the spatial organization<br />

of tuning properties of neurons in the primate<br />

motor cortex is assumed to be essentially random. We<br />

compared the directional tuning of neurons and LFPs<br />

recorded from the same electrodes in the motor cortex<br />

of monkeys performing particular movements. It<br />

turned out that they were significantly less different<br />

than would be expected by chance. This supports the<br />

hypothesis of a nonrandom spatial organization of tuning<br />

properties. In a follow-up study we will further<br />

examine the emergent properties of mass signals such<br />

as the LFP, based on known properties of individual<br />

neurons.<br />

Rotter; together with Aertsen, Cardoso de Oliveira,<br />

Mehring, Rickert, Vaadia<br />

Publication: Mehring et al. (<strong>2003</strong>)<br />

Neural Correlates of Perceptual Instabilities<br />

Ambiguous figures such as the Necker cube destabilize<br />

the cognitive system, leading to spontaneous perceptual<br />

reversals. With a decisively refined experimental<br />

design as compared to previous studies, we could,<br />

for the first time, identify signatures in event related<br />

potentials, which are specifically correlated with the<br />

perceptual reversal. In detail, we found a prominent<br />

component at 250 ms and an additional, weaker signature<br />

as early as 110 ms after stimulus onset. Externally<br />

induced reversals of unambiguous stimuli evoked sig-

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