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Fehlerdetektion beim M. Parkinson: Modulation durch Tiefe Hirnstimulation im Nucleus Subthalamicus und dopaminerge Medikation

Fehlerdetektion beim M. Parkinson: Modulation durch Tiefe Hirnstimulation im Nucleus Subthalamicus und dopaminerge Medikation
帕金森病的错误检测:丘脑底核深部脑刺激和多巴胺能药物的调节
批准号:
147539907
负责人:
Professor Dr. Markus Ullsperger
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Clinical Research Units
财政年份:
2010
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2009-12-31 至 2014-12-31

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项目成果

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In Teilprojekt 5 wird die Rolle der Basalganglien-Kortex-Schleifen, speziell der komple-mentäre Beitrag des Nucleus Subthalamicus (STN) und der dopaminergen Transmission, bei der Fehlererkennung und resultierenden Anpassungsprozessen untersucht. Patienten mit idiopathischem Parkinsonsyndrom (IPS), die mit hochfrequenter tiefer Hirnstimulation (THS) im STN therapiert werden, sollen zwei kognitive Paradigmen durchführen, während Oberflächen-EEG und intrakranielle elektrophysiologische Daten aus dem STN erfasst werden. Eine modifizierte Simon-Aufgabe erlaubt es, Reaktionszeitanpassungen an Handlungskonflikt und nach Fehlern zu untersuchen, und dabei die Bedeutung des hyperdirekten Pfades von posteriorem frontomedianem Kortex zum STN für motorische Reaktionen herauszuarbeiten. Eine probabilistische Lernaufgabe differenziert Verstärkungs- und Vermeidungslernen und quantifiziert die Risikobereitschaft; Faktoren, die bei IPS-Patienten unter dopaminerger Medikation zu pathologischem Spielen führen können. In einer Längschnittstudie werden die elektrophysiologischen Maße prä-, intra- und postoperativ erhoben. In einer Querschnittstudie wird der Einfluss der THS und der dopaminergen Medikation auf Verhalten und EEG in einem zweifaktoriellen Studiendesign untersucht.
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科研奖励(0)
会议论文
Testing computational models of learning from social, real, and fictive feedback in human and nonhuman primates
  • 批准号:
    258026672
  • 项目类别:
    Research Grants
  • 资助金额:
    $0.0万
  • 财政年份:
    2014
  • 负责人:
    Professor Dr. Markus Ullsperger
  • 依托单位:
Performance monitoring and reward processing. A convergent-methods approach.
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