139 research outputs found
Left posterior-dorsal area 44 couples with parietal areas to promote speech fluency, while right area 44 activity promotes the stopping of motor responses
No full textAbstractArea 44 is a cytoarchitectonically distinct portion of Broca's region. Parallel and overlapping large-scale networks couple with this region thereby orchestrating heterogeneous language, cognitive, and motor functions. In the context of stuttering, area 44 frequently comes into focus because structural and physiological irregularities affect developmental trajectories, stuttering severity, persistency, and etiology. A remarkable phenomenon accompanying stuttering is the preserved ability to sing. Speaking and singing are connatural behaviours recruiting largely overlapping brain networks including left and right area 44. Analysing which potential subregions of area 44 are malfunctioning in adults who stutter, and what effectively suppresses stuttering during singing, may provide a better understanding of the coordination and reorganization of large-scale brain networks dedicated to speaking and singing in general. We used fMRI to investigate functionally distinct subregions of area 44 during imagery of speaking and imaginary of humming a melody in 15 dextral males who stutter and 17 matched control participants. Our results are fourfold. First, stuttering was specifically linked to a reduced activation of left posterior-dorsal area 44, a subregion that is involved in speech production, including phonological word processing, pitch processing, working memory processes, sequencing, motor planning, pseudoword learning, and action inhibition. Second, functional coupling between left posterior area 44 and left inferior parietal lobule was deficient in stuttering. Third, despite the preserved ability to sing, males who stutter showed bilaterally a reduced activation of area 44 when imagine humming a melody, suggesting that this fluency-enhancing condition seems to bypass posterior-dorsal area 44 to achieve fluency. Fourth, time courses of the posterior subregions in area 44 showed delayed peak activations in the right hemisphere in both groups, possibly signaling the offset response. Because these offset response-related activations in the right hemisphere were comparably large in males who stutter, our data suggest a hyperactive mechanism to stop speech motor responses and thus possibly reflect a pathomechanism, which, until now, has been neglected. Overall, the current results confirmed a recently described co-activation based parcellation supporting the idea of functionally distinct subregions of left area 44
The Art of MR. Staging the Connectome 7T.
No full textAn interactive visualization of brain data.
This interactive installation uses high resolution state-of-the-art data derived from a magnetic resonance imaging system at a field strength of 7 Tesla. The diffusion MR data are presented in a dark cube with the help of five projectors showing the according slices on the walls that surround the user in a very direct coupling of user movement and slice transition—it feels like walking through your own brain: The coronal slice on the wall opposite of the entrance; the sagittal slices at the walls to your left and right, respectively; and the axial slices on ceiling and floor. An Xbox Kinect tracks the position of your head inside the cube and according to its position in the room the corresponding slices are shown. In this visualization format you can explore neuroscientific data in a very beautiful and intuitive way—the proportions of the brain are respected and directly translate into the virtual brain space of approximately 3.5 by 2.5 by 2.5 meters.
You can watch a video of the interactive installation here: https://www.youtube.com/watch?v=oSXcDVgwY8w
For more detailed information please see the `_details.pdf` file
The Art of MR. Staging the Connectome.
No full textAn interactive visualization of brain data.
This interactive installation uses high resolution state-of-the-art data derived from the Leipzig Max Planck Institute’s magnetic resonance imaging systems. In addition to the cortical anatomy, we visualise the shape of anatomical connections between functional areas. According to their direction, these fibres are presented in different colours: fibres running from front to back are shown in green; fibres from top to bottom are blue and fibres which interconnect the two hemispheres are red.
“Staging the Connectome.” allows viewers to explore the brain and its connections while navigating the data with their own movement. An Xbox Kinect tracks the position of the users’ heads inside the room. For one viewer, one or multiple perpendicular slices are projected with a very direct coupling of user movement and slice transition—it feels like walking through your own brain. For two viewers, two so-called regions of interest are coupled with the viewers’ head positions, and the fibre connections between these two are displayed. In this visualisation format you can explore neuroscientific data in a beautiful and intuitive way—the proportions of the brain are respected and directly translate into the virtual brain space of approximately 3.5 by 2.5 by 2.5 meters.
You can watch a video of the interactive installation here (4 min with short explanations): https://www.youtube.com/watch?v=LtsBZlw5nQI
or here (3 min "best of" without explanations): https://www.youtube.com/watch?v=6hMNZHsrNHw
Details about the first implementation of the interactive installation can be found on https://zenodo.org/record/3596593
For more information please see the `_details.pdf` file
Structural connectivity of right frontal hyperactive areas scales with stuttering severity
No full textLong arcuate fascicle in wild and captive chimpanzees as a potential structural precursor of the language network
No full textThe arcuate fascicle (AF) is the main fibre tract in the brain for human language. It connects frontal and temporal language areas in the superior and middle temporal gyrus (MTG). The AF’s connection to the MTG was considered unique to humans and has influenced theories of the evolution of language. Here, using high-resolution diffusion MRI of post-mortem brains, we demonstrate that both wild and captive chimpanzees have a direct AF connection into the MTG, albeit weaker than in humans. This finding challenges the notion of a strictly human-specific AF morphology and suggests that language-related neural specialisation in humans likely evolved through gradual evolutionary strengthening of a pre-existing connection, rather than arising de novo. It is likely that this neural architecture supporting complex communication was already present in the last common ancestor of hominins and chimpanzees 7 million years ago, enabling the evolution of language processes in the human lineage.EBC Consortium consists of: Bala Amarasekaran, Alfred Anwander, Caroline Asiimwe, Daniel Aschoff, Yannick Becker, Martina Bleyer, Christian Bock, Julian Chantrey, Catherine Crockford, Tobias Deschner, Cornelius Eichner, Pawel Fedurek, Karina Flores, Angela D. Friederici, Cédric Girard-Buttoz, Zoro Bertain Gone Bi, Angela D. Friederici, Tobias Gräßle, Jennifer E. Jaffe, Carsten Jäger, Susan Hambrech, Daniel Hanus, Daniel Haun, Evgeniya Kirilina, Kathrin Kopp, Fabian H. Leendertz, Matyas Liptovszky, Patrice Makouloutou-Nzassi, Kerstin Mätz-Rensing, Richard McElreath, Matthew McLennan, Zoltan Mezö, Sophie Moittié, Torsten Møller, Markus Morawski, Karin Olofsson-Sannö, Michael Paquette, Simone Pika, Andrea Pizarro, Kamilla Pléh, Jessica Rendel, Alejandra Romero Forero, Jonas Steiner, Mark F. Stidworthy, Lara Southern, Claudia A. Szentiks, Tanguy Tanga, Reiner Ulrich, Steve Unwin, Sue Walker, Nikolaus Weiskopf, Gudrun Wibbelt, Cédric Girard-Buttoz, Kim Wood & Klaus Zuberbühle
Segmentation d\u27images couleur par un opérateur gradient vectoriel multiéchelle et contour actif : application à la quantification des phases minéralogiques du clinker de ciment
No full textL\u27objectif de cette thèse est la quantification des phases de clinker de ciment par analyse d\u27images couleur issues d\u27un microscope optique. La segmentation des cristaux a été abordée par une double démarche adaptée aux contraintes industrielles : La première porte sur une méthode originale de calcul du gradient couleur dans le cas des images acquises avec une camera couleur standard mono-CCD. Ces images multi-spectrales ont la particularité de présenter une résolution réduite des composantes couleur par rapport à celle de la luminosité. L\u27adaptation d\u27une approche multi-échelle et une pondération des composantes sont intégrée dans un nouvel opérateur de gradient couleur multi-échelle (GCM). Les études comparatives avec des techniques classiques, effectuées dans le cadre de la détection des contours, montrent la contribution du GCM. Le deuxième modèle original concerne la segmentation d\u27images par un contour déformable de type "ballon". Notre modèle stabilise la déformation par normalisation de la longueur du contour actif avant chaque itération. Ceci permet des grandes déformations du contour sans requérir le ré-échantillonnage de la courbe, étape nécessaire dans lapproche classique. Lalgorithme est plus rapide et plus robuste et autorise un contour initial loin du contour final.Le logiciel développé en partenariat avec la société Lafarge Ciments intègre ces différentes techniques de traitement d\u27image couleur : Pré-traitement des images, segmentation par approche contour effectuée à l\u27aide du GCM des images microscopiques couleur, une fermeture des contours. Les régions homogènes ainsi segmentées, sont ensuite classifiées grâce à des paramètres de texture et de couleur. Le système fourni une quantification des trois phases principales du clinker et une analyse statistique des dimensions des cristaux. Il remplace une mesure manuelle longue et fastidieuse et permet daugmenter la qualité de la fabrication par des mesures plus fréquentes en sortie du four à ciment
Bäumler, Alfred: Das mythische Weltalter : Bachofens romantische Deutung des Altertums. - Mit einem Nachwort: Bachofen und die Religionsgeschichte. - München : Beck, 1965
No full textKonnektivitätsbasierte Parzellierung des humanen inferioren Parietalkortex – eine experimentelle DTI-Analyse: Connectivity architecture and subdivision of the human inferior parietal cortex revealed by diffusion MRI
No full textDer menschliche inferiore Parietallappen (IPC) gehört zum Assoziationskortex und spielt eine wichtige Rolle bei der Integration von somatosensorischen (taktilen), visuellen und akustischen Reizen. Bisher gibt es keine eindeutigen Informationen über den strukturellen Aufbau dieser Hirnregion. Parzellierungen anhand der Zytoarchitektur reichen von zwei (Brodmann 1909) bis sieben Subareale (Caspers et al. 2006). Homologien zwischen dem IPC des Menschen und Makaken-Affen sind weitestgehend unbekannt. In der vorliegenden Arbeit wurden der Aufbau und die Konnektivitäten des menschlichen IPC genauer untersucht. Dazu führte man eine konnektivitätsbasierte Parzellierung des IPC an 20 Probanden durch. Als Methode kam Diffusions-Tensor-Imaging (DTI) kombiniert mit probabilistischer Traktogra-phie zum Einsatz. Der IPC konnte anhand der Konnektivitäten in drei Subareale (IPCa, IPCm, IPCp) parzelliert werden. Diese besitzen in beiden Hemisphären eine ähnliche Größe und eine rostro-kaudale Anordnung. Die Parzellierung ist vergleichbar mit der des Makaken-IPC, bei dem ebenfalls eine Unterteilung in drei Areale (PF, PFG, PG) und eine rostro-kaudale Anordnung nachgewiesen werden konnte. Jedes Subareal des menschlichen IPC besitzt ein individuelles Konnektivitätsmuster. Beim Menschen als auch beim Makaken gibt es starke Verbindungen zum lateralen prämotorischen Kortex und zum superioren Parietallappen. Diese Gemeinsamkeiten lassen darauf schließen, dass strukturelle Eigenschaften im Laufe der Evolution erhalten geblieben sind. Allerdings sind beim Menschen auch Neuentwicklungen nachweisbar. Dazu gehören die deutlich hervortretenden Verbindungen zum Temporallappen. Möglicherweise haben sich diese erst während der Evolution entwickelt und sind beim Menschen als Teil des perisylvischen Sprachnetzwerkes an der Sprachbildung beteiligt.:1. Einleitung
1.1. Der inferiore Parietalkortex
1.2. Konnektivitätsbasierte-Parzellierung durch Diffusions-Tensor-Bildgebung
1.3. Motivation
1.4. Überblick
2. Methoden
2.1. Theoretische Grundlagen
2.1.1. Magnet-Resonanz-Bildgebung
2.1.2. Diffusionsgewichtete Magnet-Resonanz-Tomographie
2.1.3. Diffusions-Tensor-Bildgebung
2.1.4. Traktographie in der weißen Substanz
2.1.5. Parzellierungsmethoden
2.2. Datenerfassung
2.3. Datenverarbeitung
2.4. Parzellierung des IPC
2.4.1. Definition der Analyseregion
2.4.2. Bestimmung der Startvoxel
2.4.3. Probabilistische Traktographie
2.4.4. Clustering
2.4.5. Populationskarte
2.4.6. Statistische Auswertung der Parzellierungsergebnisse
2.5. Analyse der Konnektivitäten des IPC
2.5.1. Berechnung der Konnektivitäten
2.5.2. Statistische Auswertung der Konnektivitäten
3. Ergebnis
3.1. Definition der Analyseregion
3.2. Analyse der Parzellierung
3.3. Statistische Auswertung der Parzellierung
3.4. Zusammenfassung der Parzellierungsergebnisse
3.5. Populationskarte aller Probanden
3.6. Statistische Auswertung weiterer Eigenschaften
3.6.1. Schwerpunkte der Areale
3.6.2. Größe der Areale
3.7. Analyse der Konnektivitäten
3.8. Statistische Auswertung der Konnektivitäten
3.9. Vergleich der linken und rechten Hemisphäre
4. Diskussion
4.1. Zwei oder drei Regionen: Welche Parzellierung ist am geeignetsten für den IPC?
4.2. Welche Konnektivitäten charakterisieren den IPC?
4.3. Vergleich von Mensch und Makaken
4.3.1. Homologien in der Parzellierung des IPC
4.3.2. Homologien in den Konnektivitäten des IPC
4.4. Funktionelle Bedeutung der IPC Parzellierung
4.4.1. Der IPC des Makaken
4.4.2. Der IPC des Menschen
4.5. Anmerkung zu den Methoden
4.5.1. Definition der Analyseregion
4.5.2. Auflösung der Diffusions-Tensor-Bildgebung
4.5.3. Traktographie Artefakte
4.6. Zusammenfassung
5. Anhang
5.1. Glossar
5.2. Abkürzungsverzeichnis
5.3. Detaillierte Abbildung der Ergebnisse
6. Danksagung
7. Zusammenfassung der Arbeit
8. Literaturverzeichnis
9. Publikation
10. Eigenständigkeitserklärung
11. LebenslaufThe human inferior parietal cortex convexity (IPCC) is an important association area, which integrates auditory, visual and somatosensory information. However, the structural organization of the IPCC is a controversial issue. For example, cytoarchitectonic parcellations reported in the literature range from two to seven areas. Moreover, anatomical descriptions of the human IPCC are often based on experiments in the macaque monkey. In this study we used diffusion-weighted magnetic resonance imaging (dMRI) combined with probabilistic tractography to quantify the connectivity of the human IPCC, and used this information to parcellate this cortex area. This provides a new structural map of the human IPCC, comprising three sub-areas (IPCa, IPCm, IPCp) of comparable size, in a rostro-caudal arrangement in the left and right hemisphere. Each sub-area is characterized by a connectivity fingerprint and the parcellation is similar to the subdivision reported for the macaque IPCC (rostro-caudal areas areas PF, PFG, and PG). However, the present study also reliably demonstrates new structural features in the connectivity pattern of the human IPCC, which are not known to exist in the macaque. This study quantifies inter-subject variability by providing a population representation of the sub-area arrangement, and demonstrates substantial lateralization of the connectivity patterns of IPCC.:1. Einleitung
1.1. Der inferiore Parietalkortex
1.2. Konnektivitätsbasierte-Parzellierung durch Diffusions-Tensor-Bildgebung
1.3. Motivation
1.4. Überblick
2. Methoden
2.1. Theoretische Grundlagen
2.1.1. Magnet-Resonanz-Bildgebung
2.1.2. Diffusionsgewichtete Magnet-Resonanz-Tomographie
2.1.3. Diffusions-Tensor-Bildgebung
2.1.4. Traktographie in der weißen Substanz
2.1.5. Parzellierungsmethoden
2.2. Datenerfassung
2.3. Datenverarbeitung
2.4. Parzellierung des IPC
2.4.1. Definition der Analyseregion
2.4.2. Bestimmung der Startvoxel
2.4.3. Probabilistische Traktographie
2.4.4. Clustering
2.4.5. Populationskarte
2.4.6. Statistische Auswertung der Parzellierungsergebnisse
2.5. Analyse der Konnektivitäten des IPC
2.5.1. Berechnung der Konnektivitäten
2.5.2. Statistische Auswertung der Konnektivitäten
3. Ergebnis
3.1. Definition der Analyseregion
3.2. Analyse der Parzellierung
3.3. Statistische Auswertung der Parzellierung
3.4. Zusammenfassung der Parzellierungsergebnisse
3.5. Populationskarte aller Probanden
3.6. Statistische Auswertung weiterer Eigenschaften
3.6.1. Schwerpunkte der Areale
3.6.2. Größe der Areale
3.7. Analyse der Konnektivitäten
3.8. Statistische Auswertung der Konnektivitäten
3.9. Vergleich der linken und rechten Hemisphäre
4. Diskussion
4.1. Zwei oder drei Regionen: Welche Parzellierung ist am geeignetsten für den IPC?
4.2. Welche Konnektivitäten charakterisieren den IPC?
4.3. Vergleich von Mensch und Makaken
4.3.1. Homologien in der Parzellierung des IPC
4.3.2. Homologien in den Konnektivitäten des IPC
4.4. Funktionelle Bedeutung der IPC Parzellierung
4.4.1. Der IPC des Makaken
4.4.2. Der IPC des Menschen
4.5. Anmerkung zu den Methoden
4.5.1. Definition der Analyseregion
4.5.2. Auflösung der Diffusions-Tensor-Bildgebung
4.5.3. Traktographie Artefakte
4.6. Zusammenfassung
5. Anhang
5.1. Glossar
5.2. Abkürzungsverzeichnis
5.3. Detaillierte Abbildung der Ergebnisse
6. Danksagung
7. Zusammenfassung der Arbeit
8. Literaturverzeichnis
9. Publikation
10. Eigenständigkeitserklärung
11. Lebenslau
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