Das wissenschaftliche Ziel unserer Forschung ist es, die Organisation des menschlichen Gehirns zu verstehen. Hierzu entwickeln wir neue Methoden und wenden diese an, um die regionale Organisation des menschlichen Gehirns in kortikale Bereiche sowie die Topographie großer, verteilter Netzwerke abzubilden, die durch kognitive, sozioaffektive oder sensomotorische Aufgaben beansprucht werden. Wir charakterisieren die Variabilität der Gehirnstruktur, -funktion und -konnektivität in großen Kohorten und deren Beziehung zu Alter, Geschlecht und Verhaltensmessungen. Mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden trainieren wir prädiktive Modelle zur Inferenz auf phänotypische Merkmale neuer, individueller Probanden aus Hirnbilddaten. Unser Ziel ist es, diese Technologie auch im klinischen Bereich anzuwenden. Wir implementieren und evaluieren neuartige maschinelle Lernansätze für eine verbesserte Diagnose, Stratifizierung und Ergebnisprognose auf der Ebene einzelner Patienten, basierend auf Neuroimaging und Wearable-Technologie. Zudem möchten wir Forschung durch offene Wissenschaft ermöglichen. Ein wichtiger Schwerpunkt unserer Arbeit ist es, die entwickelten Werkzeuge und Ergebnisse der wissenschaftlichen Öffentlichkeit durch kostenlose Software-Tools und offene Datensätze zur Verfügung zu stellen, um eine breite Anwendung zu fördern. Wir arbeiten hierbei sehr eng mit dem INM-7 am Forschungszentrum Jülich zusammen.