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000253855 150__ $$aCrossmodales Lernen in Gesundheit und neurologischer Erkrankung: Neuroinformatorische Repräsentation und therapeutische Anwendung (A03)$$y2016 - 2024
000253855 371__ $$aProfessor Dr. Christian Gerloff
000253855 371__ $$aProfessor Dr. Friedhelm Christoph Hummel
000253855 371__ $$aProfessor Dr. Gui Xue
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000253855 680__ $$aIn der ersten Förderperiode konnte gezeigt werden, dass die Mechanismen crossmodaler Integration bei gesunden älteren Menschen signifikant verändert sind. Dies zeigte sich in strukturellen und funktionellen Änderungen der involvierten zerebralen Netzwerke sowie bei visuo-taktilen Verhaltensleistungen. Ziel der zweiten Förderperiode ist es, ein tieferes Verständnis der neuro-rechnergestützten Repräsentation crossmodaler Integration bei gesunden älteren Menschen zu erlangen und die Arbeiten auf neurologische Erkrankungen wie Schlaganfall und Morbus Parkinson auszudehnen. Wir werden dafür eine neuartige Verhaltensaufgabe für gesunde ältere Personen nutzen. Die strukturellen und funktionellen Eigenschaften der relevanten crossmodalen Netzwerke werden durch die Analyse kombinierter, simultan gemessener EEG- und fMRT-Daten bei gesunden älteren Probanden und Patienten evaluiert. Schließlich werden wir Training in einer virtuellen (VR) Umgebung und transkranielle Wechselstrom-Stimulation (tACS) anwenden, um die Leistung bei Aufgaben zur crossmodalen Integration gezielt zu modulieren und idealerweise zu verbessern.
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