Unter Anwendung von unterschiedlichen Bildgebungsmodalitäten ist es das Ziel, bereits in vivo spezifische Informationen zur Biologie von Hirntumoren zu generieren und Bildgebungs-Biomarker zu entwickeln. Ferner wird angestrebt, Hirntumore schon frühzeitig diagnostizieren und klassifizieren zu können und eine möglichst genaue Therapieplanung und ein besseres Therapiemonitoring zu erreichen.
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Hauptsächlich an experimentellen Krankheitsmodellen werden Methoden entwickelt, um bereits in vivo molekulare Informationen über das Geschehen von ZNS-Erkrankungen zu erhalten. Im Vordergrund des Interesses stehen derzeit postischämische Entzündungsreaktionen beim Schlaganfall und die Untersuchungen von Tumorstammzellen bei Gliomen.
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Die interventionelle Neuroradiologie erlangt zunehmend mehr an Bedeutung bei der Therapie von akuten cerebrovaskulären Erkrankungen. Im Vordergrund der Forschung
steht die Weiterentwicklung neuer endovaskulärer Techniken insbesondere zur Therapie und Prävention des ischämischen Schlaganfalls und zur Behandlung intrakranieller Aneurysmen.
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Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung innovativer MRT Methoden, insbesondere im Bereich der funktio­nellen Bildgebung im weitesten Sinne, aber auch im Hinblick auf quantitative mikrostrukturelle Parameter. Diese Methoden wenden wir sowohl in klinischen als auch in neurowissen­schaftlichen Studien an.
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Mittels struktureller MRT, funktioneller MRT und MR-Diffusions-Bildgebung werden neuronale Veränderungen bei verschiedenen neuropsychiatrischen Erkrankungen untersucht. Im Mittelpunkt steht hierbei die Schizophrenie und die Zwangserkrankung.
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The brain consumes 20% of the human body’s energy budget. Neuronal signaling is the main driver of the brain’s energy demands. However, the energy metabolism of human brain function is still unclear. In my research group, we measure energy consumption of the human brain and relate these to brain network organization and cognition using a novel, integrated PET/MR scanner.
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Das Neuropsychiatry and Neuroimaging Lab untersucht strukturelle und physiologische Eigenschaften des Gehirns in gesunden Erwachsenen und neuropsychiatrischen Patienten mittels multi-modalen Bildgebungsverfahren. Unser Schwerpunkt liegt auf Hirnentwicklungsstörungen - Schizophrenie und Frühgeburtlichkeit - und neurodegenerativen Erkrankungen - die Alzheimer Krankheit. Wir konzentrieren uns dabei auf Hirnsysteme, die definiert sind durch koordinierte Blut- und Gefäßeigenschaften, zum Beispiel intrinsische Hirnnetzwerke, sowie auf die Kopplung zwischen vaskulärer, paravaskulärer und neuronal-metabolischer Aktivität in diesen Hirnsystemen, zum Beispiel wie wird ein gerichteter Fluß im para-vaskulärem glymphatischen System erzeugt. Unsere zentrale Bildgebungsmethode ist die strukturelle und funktionelle MRT erweitert um Diffusions- und Perfusions-basiertes MRT sowie verschiedene PET Methoden.
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Ziel ist die Verbesserung der bildgebenden Diagnostik mittels MRT bei multipler Sklerose (MS) und verwandten entzündlichen Erkrankungen des zentralen Nervensystems. Es werden neue Sequenzen zur verbesserten Bildgebung der MS evaluiert und optimiert.
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Katheter-gestützte minimal-invasive Eingriffe sind mittlerweile bei der Behandlung von Schlaganfällen und Hirnblutungen fest etabliert. Solche endovaskulären Kathetereingriffe („interventionelle Neuroradiologie“) sind methodisch oft komplex und erfordern den Einsatz von aufwendiger Medizintechnik.
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Die Wirbelsäule stellt ein zentrales Organ bei vielen neurologischen und muskuloskelettalen Erkrankungen dar. Wir verbessern die 3D-Bildgebung der Wirbelsäule mit neuen Rekonstruktionsalgorithmen in der CT und neuen Sequenzen in der MRT.
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Funktionelle Konnektivität zwischen Hirnregionen wird mittels BOLD Bildgebung untersucht. Dabei wird der Schwerpunkt auf die veränderlichen Aspekte des Zusammenspiels der Hirnregionen gelegt.
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Fortschritte in Bildgebung, Bildnachverarbeitung und Maschinen-Lernen eröffnen bisher ungeahnte Möglichkeiten in der computer-assistierten Befundung. In der AG „Computational Diagnostic Imaging“ entwickeln wir Algorithmen und Strategien, um die in Bilduntersuchungen enthaltene Fülle an Daten für den Kliniker besser nutzbar zu machen.
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Modern high-resolution imaging has gained sufficient sensitivity to detect and quantify disease-related alterations. We aim to identify and characterize pathologies of both the central and peripheral human nervous system by computed tomography and advanced magnetic resonance imaging, particularly diffusion-weighted and functional imaging. The creation of multi-modal setups (e.g. by integrating neurostimulation) complements our efforts.
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Cerebrovascular diseases are a major public health issue and quantitative cerebral hemodynamic imaging is promising to improve diagnostics and guide therapy. Our main interest is the technical implementation and clinical translation of novel hemodynamic imaging techniques using quantitative magnetic resonance imaging (MRI).
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Migraine is frequently related to muscular pain of the neck and shoulder region and alterations of skeletal musculature, particularly affecting the trapezius muscles. Our main interest is to facilitate our understanding of the interplay between neck and shoulder musculature and pain perceived as headache using advanced magnetic resonance imaging combined with neuromodulation and clinical measures of muscle alterations and headache severity.
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Neurovascular coupling links transient neuronal activity to localized hemodynamic changes in the brain. However, the precise underlying cellular mechanisms remain enigmatic. We use cutting-edge in vivo microscopy techniques and electrophysiology in experimental models to investigate neurovascular coupling and its breakdown in diseases with altered neuronal activity patterns such as Alzheimer’s disease.
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In order to make sense of our noisy and ambiguous environment, the human brain is constantly generating predictions to facilitate the processing of incoming sensory information. We are using theory of Bayesian inference and predictive processing to develop computational models for understanding the mechanistic underpinnings of cognitive processing in healthy brains, studying inter-individual differences using personality traits, and of potential cognitive alterations in psychiatric disorders, such as psychosis. The aim of the modelling is to build unifying approaches that allow translation between different cognitive domains such as decision making, language or memory processing. In our research, we therefore develop and apply computational models to novel behavioural paradigms, which combine different cognitive domains (e.g., language processing and episodic memory), and brain data (i.e., f/MRI, EEG, spectroscopy, PET).
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The rapid evolution of artificial intelligence (AI) is reshaping healthcare, fundamentally changing how clinicians diagnose and treat patients. Our work is dedicated to advancing the understanding of how clinicians and AI systems can collaborate to transform clinical decision-making. Our research focuses on uncovering the key factors that enable effective human-AI interaction, with a particular emphasis on large language models (LLMs), a cutting-edge technology capable of processing natural language to assist in medical tasks.
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Zahlreiche weitere Forschungsprojekte bestehen zu unterschiedlichen neurologischen und psychiatrischen Krankheitsbildern vornehmlich in Kooperation mit der Klinik für Neurologie, Neurochirurgie, Neuropathologie, Psychiatrie, Psychosomatik, Anästhesie, Nuklearmedizin und Gefäßchirurgie des Klinikum rechts der Isar.