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dc.contributor.refereeHinrichs, Hermann-
dc.contributor.refereeOstwald, Dirk-
dc.contributor.authorDürschmid, Stefan-
dc.date.accessioned2022-07-29T08:54:46Z-
dc.date.available2022-07-29T08:54:46Z-
dc.date.issued2022-
dc.date.submitted2022-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/90754-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/88799-
dc.description.abstractDie Neurowissenschaften untersuchen Mechanismen, wie das Gehirn externe Umweltreize oder aber auch interne Signale (Ignacio Rebollo et al., 2018) verarbeitet. Bei den meisten, wenn nicht allen Ansätzen der neuronalen Informationsverarbeitung impliziert der Begriff der Verarbeitung, dass die unterschiedlichen Informationen in solcher Weise zu einer Einheit aufeinander abgestimmt werden (Integration), die es uns Menschen erlaubt optimal zu handeln. Dabei geht es in erster Linie um eine abstrakte Repräsentation durch die Assoziation unterschiedlicher Merkmale verschiedener Signale zu einem neuen Signal (Mudrik et al., 2016). Diese Informationsintegration findet sich auf einer Vielzahl von zeitlichen und räumlichen Skalen einerseits und kognitiven Ebenen andererseits wieder. In der vorliegenden Habilitationsschrift werde ich exemplarisch zeigen, auf welchen neurophysiologischen und kognitiven Ebenen Informationsintegration stattfindet. Die Funktionsweise des menschlichen Gehirns beruht dabei auf der elektrischen Aktivität von Neuronen. Die HFA in makroskopischen Messungen wie dem MEG oder ECoG können als lokaler Index funktionaler selektiver Aktivität angesehen werden. Vor allem die HFA reflektiert die Fähigkeit des Gehirns zur Selbstorganisation, die es erlaubt Informationen optimal über die Zeit und unterschiedliche Kortexbereiche weiterzuleiten. Dies kann als Voraussetzung für die Informationsintegration gesehen werden. Diese Gehirnaktivität ist darüber hinaus essentiell für die Integration von Informationen, um optimale Entscheidungen zu treffen. Weiterhin wird in der Arbeit dargestellt, dass auf kortikaler und subkortikaler Ebene Vorhersagefehler generiert werden, die zeigen, dass das Gehirn durch Informationsintegration über die zeitliche Dimension ein internes Modell über die Umwelt generiert auf dessen Basis wiederum Vorhersagen getroffen werden. Kommen aktive motorische Handlungen, die mit den Umweltinformationen koordiniert werden müssen, dazu, kann in dieser Arbeit wiederum auf kortikaler und subkortikaler Ebene Integration von lokalen Informationen in funktionelle globale Netzwerke gezeigt werden, die mit den kognitiven Anforderungen variiert. Auf einer weiteren Ebene zeige ich in dieser Arbeit, wie Informationsintegration stattfindet, wenn zur Koordination von Umwelt und Handlungen noch selbst generierte Informationen, wie der Abruf von Gedächtnis während des mind wanderings, verarbeitet werden. Zusammengenommen legen diese möglichen Einflussfaktoren nahe, dass die menschliche Informationsintegration ein multifaktorielles Geschehen ist, welches sich auf unterschiedlichen Ebenen manifestiert und reziprok mit einer Vielzahl neuronaler Strukturen und Prozesse verbunden ist.ger
dc.format.extent1 Band (verschiedene Seitenzählungen)-
dc.language.isoger-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/-
dc.subjectNeurologieger
dc.subjectUmweltreizeger
dc.subjectInformationsintegrationger
dc.subjectKortikale und subkortikale Ebeneger
dc.subject.ddc500-
dc.titleVoraussetzungen und Variationen der Informationsintegration im menschlichen Gehirn : Verknüpfung von externen und internen Informationen zur Verbesserung der Mensch-Umwelt-Interaktionger
dcterms.dateAccepted2022-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typeHabilitation-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-907540-
local.versionTypeacceptedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionOtto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Naturwissenschaften-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1811981097-
local.publication.countryXA-DE-ST-
cbs.sru.importDate2022-07-29T08:43:29Z-
local.accessrights.dnbfree-
Enthalten in den Sammlungen:Fakultät für Naturwissenschaften

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