DynaVision - Repräsentationale Dynamiken in der kortikalen Verarbeitung visueller Information

• Antragsteller: Professor Dr. Tim Christian Kietzmann
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 311771452

Eine zentrale Herausforderung der Hirnforschung ist das Verständnis der kortikalen Mechanismen, die es uns ermöglichen, visuelle Elemente unserer Umgebung zu erkennen und so den sensorischen Eindrücken unserer Netzhaut Sinn zu verleihen. In den letzten Jahren hat die interdisziplinäre Anwendung multivariater Verfahren zur Mustererkennung, entwickelt im Bereich des maschinellen Lernens, zu weitreichenden Erkenntnissen über die Verarbeitung visueller Information geführt. Um detaillierte Einsichten in kortikale Repräsentationen zu erhalten, verwenden die meisten Studien mit menschlichen Probanden funktionale Magnetresonanztomographie, welche eine sehr gute räumliche, aber vergleichsweise schlechte zeitliche Auflösung aufweist. Unser Wissen über visuelle Repräsentationen im Gehirn basiert daher größtenteils auf zeitlichen Mittelwerten und damit auf einer zeitlichen Auflösung, die nicht der hohen Verarbeitungsrate und schnellen Veränderlichkeit kortikaler Aktivität entspricht.Parallel zu diesen experimentellen Arbeiten konzentrieren sich die Bereiche Computational Neuroscience und Computer Vision auf die Entwicklung künstlicher Sehsysteme, um Mechanismen visueller Verarbeitung zu untersuchen. Inspiriert durch neurowissenschaftliche Erkenntnisse hat hier die Renaissance künstlicher neuronaler Netze zu bahnbrechenden Erfolgen in der automatischen Objektklassifikation geführt. Heutige Netze erreichen nicht nur menschliche Erkennungsraten, sondern weisen auch Ähnlichkeiten zu kortikalen Repräsentationen auf. Diese Vergleiche von Gehirn und künstlichem Netz basieren jedoch ebenfalls auf räumlichen Mustern. Es ist daher unbekannt, ob sich diese Übereinstimmungen auf dynamisch veränderliche kortikale Signale übertragen lassen.Das hier beschriebene Forschungsvorhaben schließt diese Lücke und befasst sich mit der Erforschung zeitlich veränderlicher Dynamiken kortikaler Repräsentationen. Ein zentraler Aspekt ist die Entwicklung multivariater und statistischer Verfahren, welche, angewendet auf zeitlich hochauflösenden MEG Daten, die Analyse kortikaler Verarbeitungsstufen und repräsentationaler Dynamiken ermöglichen. Gleichzeitig werde ich untersuchen, ob das Gehirn verschiedene oszillatorische Informationskanäle nutzt, um mehrere Objekteigenschaften parallel darzustellen. Die so gewonnenen Einblicke werden folglich auf künstliche neuronale Netze übertragen um zu testen, in wie fern sich verschiedene Netzstrukturen (rekurrent oder feedforward) für die Modellierung kortikaler Verarbeitungsdynamiken eignen.Das Forschungsprogramm wird somit neue Einblicke in kortikale Dynamiken bei der Verarbeitung visueller Information ermöglichen und durch die Entwicklung und Anwendung innovativer, multivariater Analyseverfahren entscheidend zu unserem Verständnis der zu Grunde liegenden neuronalen Mechanismen beitragen. Die neuen Verfahren werden es weiterhin Forschern aus anderen Bereichen der Neurowissenschaft ermöglichen, die Dynamik kortikaler Verarbeitung zu untersuchen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor Dr. Nikolaus Kriegeskorte