Person Details
- Christoph Reichert
- Leibniz Institute for Neurobiology
- Brenneckestr. 6
- 39118 Magdeburg
- Germany
- Telefon :
- +49 391 6263 92531
- E-Mail :
- creicher@lin-magdeburg.de
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Forschungsinteressen
Brain-Computer Interfaces (BCI)
- Aufmerksamkeitbasierte Kommunikation mittels BCI
- Kollaborative BCIs
- Single trial Decodierung mittels MEG, EEG und ECoG
Bewegungserkennung
- Diagnose motorischer Krankheiten mittels Datenhandschuh
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Lebenslauf
Christoph Reichert studierte Informatik an der Otto-von-Guericke Universität, wo er 2007 sein Diplom erhielt. Danach arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Klinik für Neurologie in Magdeburg. Seit 2015 ist er am Leibniz Institut für Neurobiologie angestellt. Seine Promotion schloss er 2016 an der Fakultät für Informatik der Otto-von-Guericke Universität ab. In einem gemeinsamen Projekt mit dem Forschungscampus STIMULATE leitet er derzeit die Forschungsgruppe Brain-Machine Interfaces. Sein Hauptinteresse liegt bei der Anwendung von Maschinellem Lernen zur Dekodierung von elektrophysiologischen Hirnsignalen.
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Publikationen
Reichert C, Fendrich R, Bernarding J, Tempelmann C, Rieger J 2014 Online tracking of the contents of conscious perception using real-time fMRI Frontiers in Neuroscience 8https://doi.org/10.3389/fnins.2014.00116
Quandt F, Reichert C, Schneider B, Richter D, Rieger J 2012 Grundlagen und Anwendung von Brain-Machine Interfaces (BMI) * Klinische Neurophysiologie 43 2 158-167https://doi.org/10.1055/s-0032-1308970
Quandt F, Reichert C, Heinze H, Knight R, Rieger J 2012 Single trial discrimination of individual finger movements on one hand NeuroImage 59 4 3316-3324https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.11.053
Rieger J, Reichert C, Gegenfurtner K, Noesselt T, Braun C, Heinze H, Kruse R 2008 Predicting the recognition of natural scenes from single trial MEG recordings of brain activity NeuroImage 42 3 1056-1068https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.06.014
Reichert C, Kennel M, Kruse R, Heinze H, Schmucker U, Rieger J 2015 Brain-Controlled Selection of Objects Combined with Autonomous Robotic Grasping 13 65-77https://doi.org/10.1007/978-3-319-15997-3_5
Reichert C, Kruse R 2015 Efficient recognition of event-related potentials in high-density MEG recordings 81-86https://doi.org/10.1109/CEEC.2015.7332704
Reichert C, Kruse R 2016 An efficient decoder for the recognition of event-related potentials in high-density MEG recordings Computers 5 2https://doi.org/10.3390/computers5020005
Reichert C, Heinze H 2017 A comparative study on the detection of covert attention in event-related EEG and MEG signals to control a BCI Frontiers in Neuroscience 11 OCThttps://doi.org/10.3389/fnins.2017.00575
Reichert C, Kuhn J, Freund H, Heinze H 2017 Deep brain stimulation of the nucleus basalis of Meynert attenuates early EEG components associated with defective sensory gating in patients with Alzheimer disease - a two-case study European Journal of Neurosciencehttps://doi.org/10.1111/ejn.13749
Reichert C, Heinze N, Pfeiffer T 2018 P63. Detection of error potentials from EEG and MEG recordings and its value for BMI control Clinical Neurophysiology 129 8 e93https://doi.org/10.1016/j.clinph.2018.04.698
Reichert C, Heinze H, Kirsch H, Knight R, Deouell L 2019 Direct Evidence for Prediction Signals in Frontal Cortex Independent of Prediction Error Cerebral Cortex 29 11 4530-4538https://doi.org/10.1093/cercor/bhy331
Edwards E, Reichert C, Dewar C, Heinze H, Kirsch H, Dalal S, Deouell L, Knight R 2016 Hierarchy of prediction errors for auditory events in human temporal and frontal cortex Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 113 24 6755-6760https://doi.org/10.1073/pnas.1525030113
Farahat A, Reichert C, Sweeney-Reed C 2019 Convolutional neural networks for decoding of covert attention focus and saliency maps for EEG feature visualization Journal of Neural Engineering 16 6 066010https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab3bb4