Das Verhalten von Restingstate-Networks bei Amyotropher Lateralsclerose : eine Analyse an Subgruppen von an ALS-erkrankten Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollen

Tietz, Florian GND

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Ausbildung sogenannter Restingstate Networks (RSN) bei Amyotroher Lateralsklerose. RSN sind neuronale Netzwerke, welche sich im Ruhezustand des Gehirns, also beim wachen Patienten mit geschlossenen Augen und ohne spezielle zielgerichtete Aufgaben ausbilden. Einige Dieser Netzwerke sind in den letzten Jahren zunehmend Gegenstand der Forschung, insbesondere bei neurodegenerativen Erkrankungen, geworden. Die am häufigsten untersuchten Netzwerke sind das Default Mode Network (DMN), das sensomotorische Netzwerk und das frontale Netzwerk. Neben diesen existieren eine Fülle weiterer RSN. Das Verhalten von Restingstate Networks bei Amyotropher Lateralsklerose ist bisher nur durch wenige Studien untersucht (siehe Mohammadi et al. [2009a] und Agosta et al. [2012]), welche zudem jeweils geringe Gruppenst ärken haben. Eine Untersuchung an einzelnen Subgruppen der Erkrankten existierte bisher nicht. Das Ziel dieser Arbeit war es, das Verhalten von RSN bei Amyotropher Lateralsklerose an einer gesamten Patientenkohorte und an Subgruppen dieser Kohorte darzustellen.

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Tietz, Florian: Das Verhalten von Restingstate-Networks bei Amyotropher Lateralsclerose. eine Analyse an Subgruppen von an ALS-erkrankten Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollen. Jena 2016.

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