Neue mathematische Methoden im Bioelektromagnetismus und deren neurowissenschaftliche Anwendungen - Einzelansicht

Heutzutage stehen Geräte und Instrumente zur Verfügung, mit denen sich das menschliche Gehirn bis ins kleinste Detail analysieren und überwachen lässt. Diese Details sind z. B. für eine erfolgreiche Operation oder ganz allgemein für die Grundlagenforschung des Gehirns erforderlich. Rasche Fortschritte wurden auf dem Gebiet der strukturellen und funktionellen Bildgebungsmodalitäten wie Magnetresonanztomographie (MRT), Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG) erzielt. Da die funktionellen Modalitäten EEG und MEG jeweils ihre Stärken und Schwächen haben, ergänzen sie sich gegenseitig, und von ihrer Integration werden Synergieeffekte erwartet. Nicht-invasive Berechnungsmethoden werden häufig im Bereich der Neurowissenschaften eingesetzt. Der Bereich der EEG/MEG-Quellenanalyse ist ein Beispiel für solche Methoden. Nicht-invasive Werkzeuge sind natürlich invasiven Methoden vorzuziehen, die ein hohes Risiko für die Patienten darstellen können. In der Grundlagen-Hirnforschung gibt es meist keine andere Wahl als computergestützte Methoden. Darüber hinaus wurden in den letzten Jahren neue Methoden entwickelt, um das menschliche Gehirn mit Hilfe von Hirnstimulationsverfahren wie der transkraniellen elektrischen Stimulation (TES) und der transkraniellen Magnetstimulation (TMS) zu manipulieren.

Die erste Vorlesung findet am 11. Oktober im Seminarraum des Instituts für Biomagnetismus und Biosignalanalyse, Malmedyweg 15, 48149 Münster (Holzhaus hinter der HNO-Klinik) statt.

Es besteht auch die Möglichkeit, der Vorlesung per Zoom zu folgen:

Zoom-Treffen beitreten
https://wwu.zoom.us/j/62679863999?pwd=RnZ3WFBTUmFGQlRZMERBQmNZRlg4Zz09
Meeting-ID: 626 7986 3999
Kennziffer: 195360

Eine anschließende Bachelor- oder Masterarbeit zu den Themen der Vorlesung/Übung ist möglich und auch erwünscht. Die Vorlesungen werden bei Bedarf in englischer Sprache gehalten, ansonsten in deutscher Sprache.

http://www.sci.utah.edu/~wolters/LiteraturZurVorlesung

Die Studierenden sollten über Grundkenntnisse in Analysis, linearer Algebra und numerischer Mathematik verfügen. Einige Kenntnisse in Funktionalanalysis, numerischer Mathematik von partiellen Differentialgleichungen, inversen Problemen und Optimierung sind hilfreich, aber wir werden die wichtigsten Konzepte auch in den Vorlesungen herleiten.

Im Mittelpunkt dieser Vorlesung stehen mathematische Methoden für die Analyse von EEG, MEG, MRI, TES und TMS. Wir werden uns mit Registrierungs- und Segmentierungsmethoden für die strukturellen Modalitäten T1-gewichtetes MRI, T2-gewichtetes MRI und Diffusions-Tensor-MRI (DT-MRI) sowie mit Signalanalyse, Maxwell-Gleichungen, Helmholtz' Reziprozitätsgesetz, Boundary- und Finite-Elemente-Vorwärtsmethoden, inversen Ansätzen wie Stromdichte-Rekonstruktion und Bayes'scher Inversion sowie Optimierungsansätzen für Multisensor-Hirnstimulationsmodalitäten wie TES und TMS beschäftigen. Schließlich werden wir die neuen Methoden zur Rekonstruktion und Manipulation neuronaler Netzwerke im menschlichen Gehirn in neurowissenschaftlichen Anwendungen und in klinischen Bereichen der Neurologie und Psychiatrie und insbesondere im Bereich der präoperativen Epilepsiediagnose anwenden.

Hinweise zur Anrechnung der Veranstaltung am Fachbereich 10:

Diese Veranstaltung (V bzw. V+Ü) ist zusammen mit ihrer Folgeveranstaltung (V bzw. V+Ü, "Part II") des Sommersemester 2023 anrechenbar im Spezialisierungsmodul "Wissenschaftliches Rechnen" im MSc Mathematics (PO 2020) sowie im MSc Mathematik (PO 2010 und PO 2013). 

• Wird sie als Veranstaltung vom Typ I gewählt, so müssen im Wintersemester die Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) und im Sommersemester 2023 die Vorlesung (2 SWS) und Übung (1 SWS) absolviert werden und es wird eine mündliche Prüfung über die Gesamtveranstaltung abgelegt.
• Wird sie als Veranstaltung vom Typ II gewählt, so müssen im Wintersemester die Vorlesung (2 SWS) und im Sommersemester 2023 die Vorlesung (2 SWS) absolviert werden.

Hinweis zur QISPOS-Anmeldung:

Die QISPOS-Anmeldung für die Gesamtveranstaltung, die sich über zwei Semester zieht, wird bei einem gesonderten Eintrag im Sommersemester 2023 möglich sein.