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  Probing neural networks for dynamic switches of communication pathways

Finger, H., Gast, R., Gerloff, C., Engel, A. K., & König, P. (2019). Probing neural networks for dynamic switches of communication pathways. PLoS Computational Biology, 15(12): e1007551. doi:10.1371/journal.pcbi.1007551.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
Finger_2019.pdf (Verlagsversion), 3MB
Name:
Finger_2019.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Finger, Holger 1, Autor
Gast, Richard1, 2, Autor           
Gerloff, Christian 1, Autor
Engel, Andreas K. 1, Autor
König, Peter 1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Methods and Development Group MEG and Cortical Networks, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_2205650              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Dynamic communication and routing play important roles in the human brain to facilitate flexibility in task solving and thought processes. Here, we present a network perturbation methodology that allows to investigate dynamic switching between different network pathways based on phase offsets between two external oscillatory drivers. We apply this method in a computational model of the human connectome with delay-coupled neural masses. To analyze dynamic switching of pathways, we define four new metrics that measure dynamic network response properties for pairs of stimulated nodes. Evaluating these metrics for all network pathways, we found a broad spectrum of pathways with distinct dynamic properties and switching behaviors. Specifically, we found that 60.1% of node pairs can switch their communication from one pathway to another depending on their phase offsets. This indicates that phase offsets and coupling delays play an important computational role for the dynamic switching between communication pathways in the brain.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-03-182019-11-182019-12-16
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1371/journal.pcbi.1007551
PMID: 31841504
PMC: PMC6936858
Anderer: eCollection 2019
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : Funktionelle Kopplung neuronaler Aktivität im ZNS / SFB 936
Grant ID : -
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektname : Crossmodales Lernen: Adaptivität, Prädiktion und Interaktion / SFB/TRR 169
Grant ID : -
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektname : -
Grant ID : -
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Studienstiftung des Deutschen Volkes

Quelle 1

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Titel: PLoS Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: - Band / Heft: 15 (12) Artikelnummer: e1007551 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1