Unsere Forschung fokussiert Mechanismen der Handlungsplanung, multisensorischen Integration, Aufmerksamkeitskontrolle und verschiedener Ebenen von Körperrepräsentation. Allem voran sind wir an neuronalen Prozessen interessiert, die wir mechanistisch beschreiben wollen.
Eines unserer Hauptziele ist es, menschliches Erleben und Verhalten mechanistisch zu beschreiben – d.h. im Licht der zugrundeliegenden komputationalen Prinzipien und neurobiologischen Implementation.
Hier am Beispiel der „Gummihandillusion“, im Rahmen welcher eine künstliche Hand als körpereigen wahrgenommen wird.
Copyright © 2022 Limanowski, Neuroscience & Biobehavioral Reviews, Volume 134, March 2022, 104401, https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.10.023
under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (CC BY-NC-ND 4.0)
Neben einer Vielzahl an Mess- und Stimulationsverfahren nutzen wir vorzugsweise virtuelle Realität und motion capture, um ökologisch valide Versuchsumgebungen herzustellen. So lassen sich beispielsweise neuartige visuo-motorische Lern- und Adaptionsprozesse untersuchen.
Einige Beispiele für unsere experimentellen Versuchsumgebungen:
Copyright © 2016 Limanowski & Blankenburg Journal of Neuroscience 36(9) 2582-2589; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3987-15.2016 under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) Copyright © 2020 Limanowski et al., Cerebral Cortex, Volume 30, Issue 2, February 2020, Pages 607–617, https://doi.org/10.1093/cercor/bhz111
Under the Creative Commons CC BY license (Modified)
Copyright © 2016 Limanowski & Blankenburg, Social Cognitive and Affective Neuroscience, Volume 11, Issue 7, July 2016, Pages 1130–1140, https://doi.org/10.1093/scan/nsv079
Creative Commons CC-BY-NC
Copyright © 2020 Limanowski et al. NeuroImage, Volume 222, 15 November 2020, 117267.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117267
Modified, reprinted under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (CC BY-NC-ND 4.0)
Identifikation eines fronto-parietalen Netzwerks zur multisensorischen Armrepräsentation im menschlichen Gehirn, das Ergebnisse von Einzelzellableitungen in Makakenaffen repliziert. Das Netzwerk wird aktiviert, wenn eine virtuelle Handposition mit der eigenen (propriozeptiven) Handposition integriert wird.
Copyright © 2016 Limanowski & Blankenburg Journal of Neuroscience 36(9) 2582-2589; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3987-15.2016 under the Creative Commons Attribution 4.0 International License Neben der Untersuchung von Aktivität in einzelnen Hirnregionen wollen wir auch Netzwerkeffekte im Sinne von Kommunikation zwischen Hirnregionen beschreiben. Mit Methoden wie Dynamic causal modeling konnten wir beispielsweise sensorische Gewichtungsprozesse während multisensorischer Konflikte beschreiben.
Copyright © 2020 Limanowski & Friston, Cerebral Cortex, Volume 30, Issue 3, March 2020, Pages 1637–1648, https://doi.org/10.1093/cercor/bhz192
Under the Creative Commons CC BY license
Kortikale „beta“-Oszillationen wurden in der Frequenz der Greifbewegung moduliert – vor allem, wenn inkongruente visuelle Information (über eine virtuelle Hand) relevant für eine Zielverfolgungsaufgabe war, und die gefühlte Handposition ein „Distraktor“. Das deutet auf eine rhythmische Modulation niederfrequenter Oszillationen abhängig vom Bewegungsziel hin.
Copyright © 2023 the American Physiological Society. Wang & Limanowski, Journal of Neurophysiology, Volume 130, Issue 5, November 2023, Pages 1367-1372 https://doi.org/10.1152/jn.00338.2023 Trennung verschiedener Verarbeitungsschritte von neu gelerntem visuellem (virtuellem) Handbewegungsfeedback im visuomotorischen System des Gehirns.
Copyright © 2017 Limanowski et al., NeuroImage, Volume 146, 1 February 2017, Pages 81-89, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.11.009
under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (CC BY-NC-ND 4.0)
Während dynamischer Handbewegungen können Menschen ihren Aufmerksamkeitsfokus auf visuelle oder propriozeptive Bewegungsinformation richten – hier konnten wir die beiden Sinneskanäle über ein VR-Setup trennen. Das spiegelt sich in der relativen Gewichtung von neuronalen Oszillationen im ‚beta‘-Frequenzband wider.
Copyright © 2020 Limanowski et al. NeuroImage, Volume 222, 15 November 2020, 117267.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117267
Modified, reprinted under https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (CC BY-NC-ND 4.0)
Die linke “Extrastriate body area“ spielt eine wichtige Rolle in der multisensorischen Körperrepräsenation, da sie sowohl spezifisch visuell körpersensitiv ist; an visuo-propriozeptive Vergleiche beteiligt ist; und Veränderungen der ungesehenen Armposition repräsentiert.
Copyright © 2016 Limanowski & Blankenburg Journal of Neuroscience 36(9) 2582-2589; DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3987-15.2016 under the Creative Commons Attribution 4.0 International License
Beschreibung des Informationsflusses im Somatosensorischen System bei der Verarbeitung taktiler Stimuli während aktiver vs passiver Körperbewegung.
Copyright © 2020 Limanowski et al., Cerebral Cortex, Volume 30, Issue 2, February 2020, Pages 607–617, https://doi.org/10.1093/cercor/bhz111
Under the Creative Commons CC BY license
Durch die Replikation ein und derselben zielgerichteten VR-Aufgabe im MR-Scanner und Magnetenzephalographen konnten wir zeigen, dass Verhaltensfehler im bilateralen frontalen Operculum verarbeitet werden. Gamma-Oszillationen enstprachen hierbei einem verstärkten hämodynamischen (BOLD) Signal.
Copyright © 2022 Quirmbach and Limanowski, eNeuro 14 February 2022, 9 (2) ENEURO.0524-21.2021; DOI: https://doi.org/10.1523/ENEURO.0524-21.2021
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Nachweis einer kausalen Rolle der "Extrastriate body area" and Körperrepräsentation mittels TMS.
Copyright © 2014 Wold et al, Front. Hum. Neurosci., Volume 8 - 2014, https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00390 Under the Creative Commons CC BY license
