RESEARCH Functional coupling networks inferred from prefrontal cortex activity show experience-related effective plasticity Gaia Tavoni1,2, Ulisse Ferrari1,2, Francesco P. Battaglia3, Simona Cocco1, and Rémi Monasson2 1Laboratoire de Physique Statistique, Ecole Normale Supérieure, PSL Research and CNRS – UMR 8550, Paris Sorbonne UPMC, Paris, France 2Laboratoire de Physique Théorique, Ecole Normale Supérieure, PSL Research and CNRS- UMR 8549, Paris Sorbonne UPMC, Paris, France 3Donders Institute for

RESEARCH Consistency of Regions of Interest as nodes of fMRI functional brain networks Onerva Korhonen 1,2 , Heini Saarimäki 1 , Enrico Glerean 1 1 , Mikko Sams , and Jari Saramäki 2 1Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, School of Science, Aalto University, Espoo, Finland 2Department of Computer Science, School of Science, Aalto University, Espoo, Finland Keywords: Functional magnetic resonance imaging, Funktionelle Gehirnnetzwerke,

Methoden Sichtbarkeitsgraphen für fMRI -Daten: Multiplex Temporale Diagramme und ihre Modulationen über Raststaatnetzwerke Speranza Sannino1,4, Sebastiano Stramaglia2, Lucas Lacasa3, und Daniele marinazzo1 1 Department der Datenanalyse, Fakultät für Psychologie und Bildungswissenschaften, Universität von Gent, Belgien 2 Abteilungen der Physik, Universität von Bari und INFN Sektion von Bari, Italien 3school der mathematischen Wissenschaften, Queen Mary University of London, Vereinigtes Königreich 4Department von Elektro und

Methoden von statischer bis zeitlicher Netzwerktheorie: Anwendungen für funktionelle Hirnkonnektivität William Hedley Thompson1, Pro Brantefors1, und Peter Fransson1 1Department der klinischen Neurowissenschaften, Karolinska Institutet, Stockholm, Schweden Schlüsselwörter: Ruhezustand, Temporale Netzwerktheorie, Zeitliche Netzwerke, Funktionales Connectome, Dynamische funktionelle Konnektivität abstraktes Netzwerk Neurowissenschaften ist zu einem etablierten Paradigma geworden. Kürzlich, Interesse war

Forschungsflüssigkeit und flexible Köpfe: Intelligenz spiegelt die Synchronität in der intrinsischen Netzwerkarchitektur des Gehirns aus, Michael A.. Ferguson1,2 ∗ , Jeffrey s. Anderson2, und r. Nathan Spreng1 ∗ 1Laboratorium von Gehirn und Kognition, Menschliches Neurowissenschaftsinstitut, Abteilung für menschliche Entwicklung, Cornell University, Ithaca, New York, 14853 2Abteilungen von Bioengineering und Neuroradiologie, Universität von Utah, Salt Lake City, Ut, 84132 Schlüsselwörter: Intelligenz, fMRT, funktionelle Konnektivität des Ruhezustands, maschinelles Lernen, Erkenntnis

Forschung groß angelegte Netzwerkdynamik von Beta-Bande, Christoph Daube2, MALTE WÖSTMANN1,2, Alex Brandmeyer2, und Jonas Obleser1, 2 1 Abteilung für Psychologie, University of Lübeck, Deutschland 2max Planck Research Group “Auditory Cognition,”Max Planck Institute für menschliche kognitive und Gehirnwissenschaften, Leipzig, Deutschland Schlüsselwörter: Netzwerkdynamik, Wahrnehmungsentscheidung, Schwingung, Meg, Funktionelle Konnektivität und n e n a c c e

Forschungsmodularer Co-Organisierung der funktionellen Konnektivität und skalenfreier Dynamik im menschlichen Gehirn Alexander Zhigalov1,2,3 ∗ , Gabriele Arnulfo1,4, Lino nobili5, Ein Palva1, und j. Matias Palva1 1neuroscience Center, Universität von Helsinki, Finnland 2Biomag Laboratory, HUS Medical Imaging Center, Helsinki University Central Hospital, Finnland 3Department der Informatik, Universität von Helsinki, Finnland 4Department der Informatik, Biotechnik, Robotik und Systemtechnik, Universität Genova, Italien 5Claudio Munari

Forschungsverstärkte präfrontale funktionale und strukturelle Netzwerke zur Unterstützung von Definitionen der Haltungskontrolle nach traumatischer Hirnverletzung in einer pädiatrischen Bevölkerung Ibai Diez1, David Drijkoningen2, Sebastiano Stramaglia3.4, Paolo Bonifazi1.7, Daniele Marinzzo5, Jolien gooijers2, Stephan p. Swinnen2,6, und Jesus m. Cortes1,7,8 1Biocruces Health Research Institute, CRUCES University Hospital, Barakaldo, Spanien. 2Ku Leuven, Bewegungskontroll- und Neuroplastizitätsforschungsgruppe, Gruppenbiomedizinische Wissenschaften, Leuve, Belgien. 3Abteilung für Physik, Universität für Studien

Forschungsaktivität Spontanes Gehirnnetzwerkaktivität: Analyse seiner zeitlichen Komplexität Mangor Pedersen1 ∗ , Amir Omidvarnia1, Jennifer m. Walz1, Andrew Screens2,3, und Graeme d. Jackson1,4 1Dhe Florey Institute für Neurowissenschaften und psychische Gesundheit, Die Universität von Melbourne, Melbourne, Victoria, Australien 2 Abpartei der Psychiatrie, Melbourne Neuropsychiatry Center, Die Universität von Melbourne, Victoria, Australien 3Melbourne School of Engineering, Die Universität von Melbourne, Victoria, Australien 4Department der Neurologie, Austin

Forschung Nicht -Random -Netzwerkkonnektivität ist ein Paar Felix Z.. Hoffmann1,2 und Jochen Triesch1 1Frankfurt Institute for Advanced Studies (Gegraben), Johann Wolfgang Goethe Universität, Frankfurt Am Main, Deutschland 2International Max Planck Research School für neuronale Schaltkreise, Max Planck Institute für Gehirnforschung, Frankfurt Am Main, Deutschland Schlüsselwörter: Nicht -Random -Konnektivität, Kortikaler Schaltkreis, Bidirektionale Verbindungen, Zufällige Grafikmodell Zusammenfassung Überrepräsentation bidirektionaler Verbindungen in lokalen kortikalen Netzwerken hat

Perspektive kognitive Genomik: Verknüpfung von Genen mit Verhalten im menschlichen Gehirn Genevieve Konopka Department of Neurowissenschaften, UT Southwestern Medical Center, Dallas, Tx 75390-9111, USA abstrakte Korrelationen der genetischen Variation in der DNA mit funktioneller Gehirnaktivität haben bereits einen Ausgangspunkt für das Eintauchen menschlicher kognitiver Mechanismen geliefert. Jedoch, Diese Analysen liefern nicht die spezifischen Gene, die die Assoziationen antreiben, die durch intergene Lokalisierung kompliziert werden

Erforschen Sie die modulare Organisation menschlicher anatomischer Gehirnnetzwerke: Berücksichtigung der Kosten für die Verkabelung Richard F.. Betzel1, John D. Medaille1.2, Lia papadopoulos3, Graham l. Baum4, Ruben c. Gur4, Raquel und. Gur4, David Roalf4, Theodore d. Satterthwaite4, und Danielle s. Bassett1,5 1Department Bioengineering, Universität von Pennsylvania, Philadelphia, Pa, 19104 2Abteilung für Psychologie, Universität von Pennsylvania, Philadelphia, Pa, 19104 3Abteilung für Physik, Universität von Pennsylvania,

Forschungsentwicklung der Dynamik des Gehirnnetzwerks in der neurologischen Entwicklung Lucy R.. Flasche 1, Ankit n. Khambhati1, Rastko Ciric2, Tyler m. Moore2, Ruben c. Gur2, Raquel und. Gur2, Theodore d. Satterthwaite2, und Danielle s. Bassett1,3 1Department Bioengineering, Universität von Pennsylvania, Philadelphia, Pa 19104 USA 2Brain Verhalten Laboratory, Abteilung für Psychiatrie, Universität von Pennsylvania, Philadelphia, Pa 19104 USA 3Department der elektrischen & Systemtechnik, Universität von Pennsylvania, Philadelphia,