Prof. Hennig entwickelt flexible und biologisch abbaubare Elektrodenimplantate für die langfristige Ableitung von Biosignalen aus dem Gehirn. Das Kernproblem: Herkömmliche starre Implantate werden vom Körper als Fremdkörper erkannt, von Abwehrzellen verkapselt und verlieren dadurch ihre elektrische Funktionsfähigkeit. Durch den Einsatz von biokompatiblen, mechanisch angepassten Materialien zielt die Forschung darauf ab, chronische Entzündungsreaktionen zu vermeiden und stabile Langzeit-Messungen zu ermöglichen. Dies hat unmittelbare Anwendungen in der Neurochirurgie, Neurotechnologie und klinischen Diagnostik neurologischer Erkrankungen.
🔒 Das System hat 20 mögliche Industrie-Partner gefunden — Firmen, Scores und Begründungen sind nur für eingeloggte Nutzer:innen sichtbar. Anmelden
Prof. Dr. rer. nat. Matthias Hennig
HU-FIS-Profil ↗<p>State of the art, own contribution: Large brains obtain vast processing power by sheer number of neurons, but insect brains are constrained to operate with much smaller circuits. For specific tasks, however, they achieve excellent performances although they cannot use large-scale population coding to average over internal noise sources. Hearing in grasshoppers and crickets demonstrates how small processing modules extract relevant information with millisecond precision in real time from a continuous input stream. In contrast to cortical circuits, the systems performance can be quantified by psychophysical tests and electrophysiological recordings from identifiable neurons.</p> <p>Objectives: A crucial problem of all neural systems are stochastic components and these insects form a prime example in which one can study how a constrained system has evolved to optimize the signal-to-noise ratio in its neural representations. Using psychophysical and electrophysiological approaches, we will study (i) sound localization and relate spike-train variability of individually identified interneurons to the reliability of behavioural responses within one individual; and (ii) computational principles of extracting spatio-temporal information in real time which depend on a delicate balance between excitation and inhibition in single neurons.</p> <p>Description of work: Multielectrode recordings will be used to assess the variability as well as covariances of neuronal activity where we will profit from the theoretical competence of S. Grün. This shall be complemented by simultaneous intracellular recordings from two neurons, to determine connectivities of neurons and to explore their variability on a finer scale of synaptic potentials. As a next step the properties of neurons will be characterized in patch clamp studies (input from the Heinemann and Schmitz labs) and potentially also imaging studies (input from the Menzel lab). Subsequent pharmacological manipulation will reveal biophysical properties of single neurons. Together with the known and newly determined connectivities this study will foster realistic modelling of the auditory network. Psychophysical studies of individual animals with subsequent electrophysiological tests will provide crucial information about the influence of variability and noise on real-time performance.</p>
Noch keine Publikationen aus OpenAlex zugeordnet.
<p>Die Erkennung und Klassifizierung akustischer Signale durch Nervensysteme beruht auf der Auswertung spektraler und/oder zeitlicher Parameter. Während eine spektrale Analyse auf den Trägerfrequenzgehalt des Signals fokussiert, werden zeitliche Parameter über eine Auswertung der Signalumhüllenden d.h. der Amplitudenmodulation extrahiert. Gegenwärtige Konzepte zu der Analyse der Umhüllenden können in 2 Gruppen von Hypothesen unterteilt werden: Fourierbasierte Filter, die an der Signalumhüllenden nur das Amplitudenspektrum auswerten und zeitbasierte Konzepte, die eine Parameterbestimmung in der zeitlichen Domäne durchführen, wie zum Beispiel Korrelationsverfahren.</p> <p>In diesem Projekt soll geklärt werden, welcher spezifische Auswertealgorithmus bei der akustischen Signalerkennung bei Grillen implementiert ist und auf welchen neuronalen Verarbeitungseigenschaften in der Hörbahn dieser basiert. Grillen führen, wie die meisten Insekten, eine Signalanalyse vor allem anhand der Umhüllenden durch, da ihre Hörbahn nur über ein sehr geringes spektrales Auflösungsvermögen für den Trägerfrequenzgehalt eines Signals verfügt.</p> <p>Die konzeptionellen Fragen der Signalanalyse bilden - gestützt von Modellrechnungen - den Kern des Projektes und sollen sowohl in Verhaltensversuchen wie neurophysiologischen Messungen im Gehirn der Grillen beantwortet werden. Auf Grund des kleinen und hochspezialisierten Nervensystems von Grillen ist zu erwarten, dass die computational principles der Signalanalyse sowohl im Verhaltensversuch wie im neurophysiologischen Experiment besonders klar zu Tage treten. Der Vergleich verschiedener Grillenarten wird es auch ermöglichen, die Evolution dieser neuronalen Netzwerke nachzuzeichnen.</p> <p>Die verschiedenen Auswertealgorithmen berühren zentrale Fragen auditorischer Verarbeitung bei Insekten und Wirbeltieren in gleicher Weise und sind aber auch für das Verständnis sensorischer Verarbeitung über verschiedene Modalitäten hinweg von grundlegender Bedeutung.</p>
Mit welchen Algorithmen extrahieren kleine Gehirne relevante Merkmale aus einem Signal und wie werden diese Regeln physiologisch realisiert? An dem Modellsystem der akustischen Kommunikation der Grillen sollen diese Fragen für zwei Merkmale untersucht werden, deren Information auf zwei unterschiedlichen Zeitskalen kodiert ist. Auf der Basis theoretischer Modelle sollen Verhaltensversuche und elektrophysiologische Ableitmethoden die Merkmalsextraktion klären und aufzeigen, wie die beiden Zeitskalen für einen Entscheidungsprozess zusammengeführt werden.