Dynamics of biologically informed neurals mass models of the brain Die vorliegende Arbeit stellt einen Beitrag zur Entwicklung und Analyse von Computermodellen zum Verständnis von Hirnfunktionen dar. Es wird die mittlere Aktivität eines Hirnareals analytisch einfach und dabei biologisch plausibel modelliert. Auf Grundlage eines Neuronalen Massenmodells (NMM) werden die Wechsel zwischen Oszillationsregimen (z.B. durch pharmakologisch epilepsie schlaf oder kontextbedingte Zustandsänderungen) als geordnete Folge beschrieben und Resonanzphänomene in einem Photic Driving Experiment erklärt. Dieses NMM kann sehr komplexe Dynamiken (z.B. Chaos) innerhalb biologisch plausibler Parameterbereiche hervorbringen. Um das Verhalten abzuschätzen wird das NMM als Funktion konstanter Eingangsgrößen und charakteristischer Zeitenkonstanten vollständig auf Bifurkationen untersucht und klassifiziert. Dies ermöglicht die Beschreibung wechselnder Regime als geordnete Folge durch spezifische Eingangstrajektorien. Es wird ein Prinzip vorgestellt um komplexe Phänomene durch Prozesse verschiedener Zeitskalen darzustellen. Da aufgrund rhythmischer Stimuli und der intrinsischen Rhythmen von Neuronenverbänden die Eingangsgrößen häufig periodisch sind wird das Verhalten des NMM als Funktion der Intensität und Frequenz einer periodischen Stimulation mittels der zugehörigen Lyapunov Spektren und der Zeitreihen charakterisiert. Auf der Basis der größten Lyapunov Exponenten wird das NMM mit dem Photic Driving Experiment überein gebracht. Dieses Experiment findet routinemäßige Anwendung in der Diagnostik verschiedener Erkrankungen wie Epilepsie Migräne Schizophrenie und Depression. Durch die Anwendung des vorgestellten NMM wird der für die Diagnostik entscheidende Mitnahmeeffekt reproduziert und es werden Vorhersagen für eine Verbesserung der Indikation getroffen.