Learning to regulate homeostatic brain networks

Eine dynamische Balance der physiologischen Gegebenheiten wie Körpertemperatur, Blutdruck, Blut-PH-Wert, Hormonspiegel, Blutzucker und Insulinkonzentration ist für die Gesundheit und das Überleben unverzichtbar. Viele Krankheiten haben eine Störung der Homöostase zur Folge. Vor allem das Nerven- und das Hormonsystem steuern Regulationsmechanismen und sobald diese ein Ungleichgewicht feststellen, gibt es passende biochemische oder physiologische Feedback-Kreisläufe, die den Gesamtzustand in die Balance zurückführen. Diese Dissertation untersucht neuartige Methoden des Echtzeit-Neurofeedbacks, das auf funktioneller Magnetre-sonanztomographie basiert (Real-time functional magnetic resonance imaging – rt-fMRI-NF), um es gesunden Probanden und Patienten zu ermöglichen, homöostatische Netzwerke des Gehirns zu regulieren. Die erste Studie hatte zum Ziel, die Auswirkungen der Hochregulierung der funktionellen Konnektivität durch rt-fMRI-NF-Training (engl. Functional connectivity – FC) zwischen Beloh-nungs- und impulsivitätsregulierenden Gehirnarealen auf das Essverhalten zu untersuchen. Diese Studie war ein Pilotexperiment im Pre-Post-Schema. Die zweite Studie untersuchte die Möglichkeit, die funktionelle Konnektivität zwischen der anterioren Insula (AIC) und dem soma-tosensorischen Kortex (SC) durch Belohnung von gleichzeitiger Aktivität dieser Regionen zu be-einflussen. AIC und SC sind Gehirnregionen, die physiologische Zustandsinformationen von Kör-pergewebe und großflächigen Hautsegmenten erhalten. Wir nahmen an, dass die funktionelle Verbindung zwischen diesen Regionen die Verarbeitung dieser Signale der inneren Organe und Körpergewebe übernimmt. Dies stellt einen Kernbereich des Gefühlskonzeptes von James-Lang dar. In der dritten Studie untersuchten wir, ob Patienten mit kontaminationsbezogenen Zwangsgedanken und Waschzwang lernen können, ihre BOLD-Aktivität in der Insula herunterzu-regulieren, wenn sie mit ekelerregenden oder Angst hervorrufenden Stimuli konfrontiert wer-den. Die Ergebnisse der ersten Studie zeigten, dass die willentliche Hochregulierung der Korrela-tion zu einer erhöhten funktionellen Konnektivität zwischen dem dorsolateralen präfrontalen Kortex (dlPFC) und dem ventromedialen präfrontalen Kortex (vmPFC) führt. Diese Konnektivität betrifft Selbstkontrolle und die Entscheidung für gesunde Nahrungsmittel. Die Verhaltenstests deuten darauf hin, dass die Probanden sich in der Transfersitzung (nach der Intervention) für weniger ungesunde Nahrungsmittel entscheiden als in der Sitzung vor der Intervention. Die zweite Studie bestätigte unsere Hypothese, dass die willentliche Hochregulierung von gleichzei-tiger BOLD-Aktivität von AIC und SC deren funktionale Konnektivität erhöht. Diese Verbindung ermöglicht eine verstärkte Körperwahrnehmung und ein verändertes subjektives Gefühlserle-ben. Wir beobachteten, dass die Veränderung der funktionellen Konnektivität zwischen AIC und SC die Leistung der Probanden in der Aufgabe (Wahrnehmung des Herzschlags) verbesserte. In der dritten Studie fanden wir heraus, dass Patienten mit Zwangsstörungen (OCD) nach einigen Trainingseinheiten die Selbstkontrolle der BOLD-Aktivität der Insula erreichen konnten. Fasst man die Ergebnisse der drei Studien zusammen, konnten wir zeigen, dass die Fähigkeit des Ge-hirns zur homöostatischen Selbstregulierung durch die Verwendung von rt-FMRI-Training ver-bessert werden kann. Zudem ist nun klarer, dass die Veränderung und die Modulation von neu-ronalen Pfaden in Gehirnnetzwerken, die der Selbstkontrolle, der Entscheidungsfindung und der Gefühlswahrnehmung zugrunde liegen, zu vielversprechenden Verhaltensveränderungen führt

PROVIDING A THEORETICAL MODEL FOR EVALUATING URBAN MANAGEMENT PERFORMANCE IN GREEN SPACES AND URBAN PARKS DEVELOPMENT - CASE STUDY: BEHBAHAN, IRAN

Urban green space is part of an open urban landscape covered by trees, lawns and other plants that are constructed based on human monitoring and management, taking into account the rules and regulations related to improving the living conditions, habitat and welfare of citizens. The city's green space is divided into public green spaces, semi-public green space, and street green space. Parks are classified according to their identity, importance, scale, and sphere of influence and function. In the review of thoughts and ideas about green spaces in new urbanization, three patterns and views were emerging in new ideas. The perspective of the progressive urbanists, the viewpoint of the urbanist planners, and the view of the nature-oriented urbanists, with differences in attitudes towards urban green spaces over the past 100 years result in formation and creation of specific species of parks and green spaces in cities. In this research, we tried to provide a theoretical model for evaluating urban management performance in green spaces and urban parks development of Behbahan city by review the existing literature.  Article visualizations

Differential neural mechanisms for early and late prediction error detection

Emerging evidence indicates that prediction, instantiated at different perceptual levels, facilitate visual processing and enable prompt and appropriate reactions. Until now, the mechanisms underlying the effect of predictive coding at different stages of visual processing have still remained unclear. Here, we aimed to investigate early and late processing of spatial prediction violation by performing combined recordings of saccadic eye movements and fast event-related fMRI during a continuous visual detection task. Psychophysical reverse correlation analysis revealed that the degree of mismatch between current perceptual input and prior expectations is mainly processed at late rather than early stage, which is instead responsible for fast but general prediction error detection. Furthermore, our results suggest that conscious late detection of deviant stimuli is elicited by the assessment of prediction error’s extent more than by prediction error per se. Functional MRI and functional connectivity data analyses indicated that higher-level brain systems interactions modulate conscious detection of prediction error through top-down processes for the analysis of its representational content, and possibly regulate subsequent adaptation of predictivemodels. Overall, our experimental paradigm allowed to dissect explicit from implicit behavioral and neural responses to deviant stimuli in terms of their reliance on predictive models

Fast mental states decoding in mixed reality

The combination of Brain-Computer Interface (BCI) technology, allowing online monitoring and decoding of brain activity, with virtual and mixed reality (MR) systems may help to shape and guide implicit and explicit learning using ecological scenarios. Real-time information of ongoing brain states acquired through BCI might be exploited for controlling data presentation in virtual environments. Brain states discrimination during mixed reality experience is thus critical for adapting specific data features to contingent brain activity. In this study we recorded electroencephalographic (EEG) data while participants experienced MR scenarios implemented through the eXperience Induction Machine (XIM). The XIM is a novel framework modeling the integration of a sensing system that evaluates and measures physiological and psychological states with a number of actuators and effectors that coherently reacts to the user's actions. We then assessed continuous EEG-based discrimination of spatial navigation, reading and calculation performed in MR, using linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers. Dynamic single trial classification showed high accuracy of LDA and SVM classifiers in detecting multiple brain states as well as in differentiating between high and low mental workload, using a 5 s time-window shifting every 200 ms. Our results indicate overall better performance of LDA with respect to SVM and suggest applicability of our approach in a BCI-controlled MR scenario. Ultimately, successful prediction of brain states might be used to drive adaptation of data representation in order to boost information processing in MR.The present study was supported by EU grants: FP7-ICT-2009-258749 CEEDs: The Collective Experience of Empathic Data Systems; FP7-ICT-2013- 609593 BNCI Horizon 2020. The Future of Brain/Neural Computer Interaction: Horizon 2020; Italian Ministry of Health, GR-2009-1591908