Dokument: Zytoarchitektonische Analyse und probabilistische Karten zur Untersuchung von Sprache

Titel:	Zytoarchitektonische Analyse und probabilistische Karten zur Untersuchung von Sprache
Weiterer Titel:	Cytoarchitectonic analysis and probabilistic maps for the observation of language
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=67283
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20241111-135420-8
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Unger, Nina [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 19,73 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 31.10.2024 / geändert 31.10.2024
Beitragende:	Prof. Dr. med. Amunts, Katrin [Gutachter] Prof. Dr. med. Eickhoff, Simon B. [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	Sprache ist eine komplexe kognitive Leistung des menschlichen Gehirns, die in Netzwerken ausgeführt wird. In der frühen Sprachforschung lag der Fokus auf den klassischen Spracharealen Broca und Wernicke. Auch heute wird diesen Arealen weiterhin eine Schlüsselrolle zugeschrieben, allerdings weiß man inzwischen, dass weitaus mehr Gehirnareale an der Verarbeitung von Sprache beteiligt sind und es liegt eine Neudefinition der anterioren Sprachregion vor, die u. a. das frontale Operculum (FOp) in unmittelbarer Nähe des Broca-Areals umfasst. In einer ersten Publikation wurden die Areale Op5, Op6 und Op7 im posterioren Bereich des FOp identifiziert. Zytoarchitektonische Wahrscheinlichkeitskarten wurden berechnet und in den Julich-Brain Atlas integriert. Im Rahmen einer multimodalen Charakterisierung des FOp zeigte sich für Area Op6 links die stärkste funktionelle Einbindung in Netzwerke der Musik- und Sprachverarbeitung. Während die Areale Op5-Op7 zunächst mittels eines etablierten beobachterunabhängigen Ansatzes auf Basis statistischer Bildanalyse zytoarchitektonisch kartiert wurden, konnte in einer zweiten Publikation ein Deep-Learning-basierter Mapping-Ansatz auf die Areale Op5-Op7 und Area 44+45 angewendet werden. In einer dritten Publikation wurden Area 44+45 des Broca-Areals und Area Te3 des Wernicke-Areals hinsichtlich ihrer Genexpression untersucht, wobei der Fokus auf Genen lag, die mit phonologischer Verarbeitung assoziiert sind. Die gewonnenen zytoarchitektonischen Karten der FOp-Areale Op5-Op7 können zukünftig im klinisch-neurologischen und klinisch-psychiatrischen Bereich sowie für neurowissenschaftliche Fragestellungen eingesetzt werden. Die Studie zur Genexpression in den Arealen 44+45 und Te3 dient als Modell für weitere Gehirnareale, die mit sprachlichen Funktionen assoziiert sind, einschließlich Area Op6 links. Der auf Deep Learning basierende Algorithmus kann ein Impulsgeber zur weiteren Untersuchung relevanter Gehirnareale, Modalitäten oder sprachlicher Faktoren mittels künstlicher Intelligenz sein. Insgesamt trägt das Projekt zur zytoarchitektonischen Analyse von Sprache bei und erweitert das multimodale Wissen über das FOp und die klassischen Sprachareale Broca und Wernicke. Da die Organisation des Gehirns nicht anhand einer einzelnen Modalität erfasst werden kann, sondern auf mehreren organisatorischen Prinzipien und Skalierungen beruht, bietet der EBRAINS Multilevel Human Brain Atlas eine Plattform zur Integration der gewonnenen Daten, als Erweiterung des zytoarchitektonischen Mappings. Language is a complex cognitive function of the human brain that is carried out in networks. Early language research focused on classical language areas Broca’s and Wernicke’s regions. Today, these areas are still considered key, but it is now known that language processing involves far more brain areas than the traditional ones and the anterior language region, including the frontal operculum (FOp) near Broca’s region, could be redefined. In a first publication, areas Op5, Op6, and Op7 were identified as part of the posterior FOp. Cytoarchitectonic probability maps were calculated and integrated into the Julich-Brain Atlas. A multimodal characterization of the FOp revealed the most prominent functional integration in music and language processing networks for area Op6 left. While areas Op5-Op7 were initially mapped using a well-established observer-independent cytoarchitectonic approach based on statistical image analysis, a deep-learning-based mapping approach was applied to areas Op5-Op7 and areas 44+45 in a second publication. A third publication analyzed gene expression in areas 44+45 of Broca’s region and area Te3 of Wernicke’s region, focusing on genes involved in phonological processing. In the future, the cytoarchitectonic maps of areas Op5-Op7 of the FOp can be used in clinical neurology and psychiatry as well as for neuroscientific questions. The gene expression study of areas 44+45 and Te3 serves as a model for other brain areas associated with language functions, including area Op6 left. The deep learning-based algorithm can be a potential source of inspiration for further investigation of relevant brain areas, modalities, or linguistic factors using artificial intelligence. Overall, the project contributes to the cytoarchitectonic analysis of language and expands the multimodal knowledge of the FOp and the classical language areas Broca’s and Wernicke’s regions. Since the organization of the brain cannot be captured by a single modality, but is based on several organizational principles and scales, the EBRAINS Multilevel Human Brain Atlas provides a platform for integrating acquired data as an extension of cytoarchitectonic mapping.
Lizenz:	Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät » Institute » C. u. O. Vogt-Institut für Hirnforschung
Dokument erstellt am:	11.11.2024
Dateien geändert am:	11.11.2024
Promotionsantrag am:	22.03.2024
Datum der Promotion:	25.09.2024