Prof. Dr. Richard Kempter
Profil
Zusammenfassung
Richard Kempter erforscht die neuronalen Mechanismen von Gedächtnis und räumlicher Orientierung, insbesondere wie das Gehirn Informationen durch präzise zeitliche Abstimmung von Nervenzellaktivität kodiert und speichert. Seine Expertise verbindet theoretische Modellierung mit experimentellen Daten aus dem Hippocampus und auditorischen System, um zu verstehen, wie synaptische Plastizität, neuronale Oszillationen und Netzwerkdynamiken zusammenwirken. Diese Erkenntnisse sind praktisch relevant für die Entwicklung von Therapien bei Gedächtnisstörungen und Hörstörungen wie Tinnitus.
Skills
Stammdaten
Identität, Organisation und Kontakt aus HU-FIS.
Forschungsthemen16
BCCN II, A4 „Theoretical Analysis of Hippocampal Memory Formation“
Quelle ↗Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 06/2010 - 06/2017 Projektleitung: Prof. Dr. Richard Kempter
Centre for Computational Neuroscience Berlin - Teilprojekt B 5: Neural rhythms, synaptic plasticity, and network stability
Quelle ↗Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 09/2004 - 08/2010 Projektleitung: Prof. Dr. Richard Kempter
CompLS - Runde 5 - Verbundprojekt: ATLAS - Al and Simulation for Tumor Liver Assessment - Entwicklung eines Systems zur klinischen Entscheidungsunterstützung in der Diagnose und Behandlung von Lebertumoren auf Basis von künstlicher Intelligenz und Simulationen - Teilprojekt B
Quelle ↗Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 03/2023 - 12/2026 Projektleitung: Dr. Matthias König, Prof. Dr. Richard Kempter
Mögliche Industrie-Partner263
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Publikationen25
Top 25 nach Zitationen — Quelle: OpenAlex (BAAI/bge-m3 embedded für Matching).
Nature · 1150 Zitationen · DOI
Journal of Neuroscience · 841 Zitationen · DOI
Neuronal oscillations allow for temporal segmentation of neuronal spikes. Interdependent oscillators can integrate multiple layers of information. We examined phase-phase coupling of theta and gamma oscillators in the CA1 region of rat hippocampus during maze exploration and rapid eye movement sleep. Hippocampal theta waves were asymmetric, and estimation of the spatial position of the animal was improved by identifying the waveform-based phase of spiking, compared to traditional methods used for phase estimation. Using the waveform-based theta phase, three distinct gamma bands were identified: slow gamma(S) (gamma(S); 30-50 Hz), midfrequency gamma(M) (gamma(M); 50-90 Hz), and fast gamma(F) (gamma(F); 90-150 Hz or epsilon band). The amplitude of each sub-band was modulated by the theta phase. In addition, we found reliable phase-phase coupling between theta and both gamma(S) and gamma(M) but not gamma(F) oscillators. We suggest that cross-frequency phase coupling can support multiple time-scale control of neuronal spikes within and across structures.
Physical review. E, Statistical physics, plasmas, fluids, and related interdisciplinary topics · 699 Zitationen · DOI
A correlation-based (``Hebbian'') learning rule at a spike level with millisecond resolution is formulated, mathematically analyzed, and compared with learning in a firing-rate description. The relative timing of presynaptic and postsynaptic spikes influences synaptic weights via an asymmetric ``learning window.'' A differential equation for the learning dynamics is derived under the assumption that the time scales of learning and neuronal spike dynamics can be separated. The differential equation is solved for a Poissonian neuron model with stochastic spike arrival. It is shown that correlations between input and output spikes tend to stabilize structure formation. With an appropriate choice of parameters, learning leads to an intrinsic normalization of the average weight and the output firing rate. Noise generates diffusion-like spreading of synaptic weights.
Kooperationen5
Bestätigte Forscher↔Partner-Paare aus HU-FIS — Gold-Standard-Positive für das Matching.
SFB 1315/2: Ein neuronales Modell für die Entwicklung von Schemas und ihre Rolle bei der systemischen Gedächtniskonsolidierung (TP B01)
university
SFB 1315/1: Neuronale Grundlagen der systemischen Gedächtniskonsolidierung (TP B01)
university
CompLS - Runde 5 - Verbundprojekt: ATLAS - Al and Simulation for Tumor Liver Assessment - Entwicklung eines Systems zur klinischen Entscheidungsunterstützung in der Diagnose und Behandlung von Lebertumoren auf Basis von künstlicher Intelligenz und Simulationen - Teilprojekt B
university