Komplexe kognitive Funktionen werden in der Regel von mehreren Arealen im Gehirn gemeinsam geleistet. Aber wie sind diese Areale miteinander verbunden und in welchem Maße korreliert die Stärke der Verbindungen mit kognitiven Fähigkeiten?Die diffusionsgewichtete Magnetresonanztomographie ermöglicht es, die Verläufe von Faserverbindungen nachzuvollziehen und zeigt damit, wie verschiedene Areale im Gehirn miteinander verbunden sind. Dieses Bildgebungsverfahren kann außerdem dazu eingesetzt werden, um mikrostrukturelle Eigenschaften des Gehirns zu beschreiben. Wenn diese beiden Methoden so miteinander verknüpft werden, dass die lokale Richtung eines Faserverlaufs dazu verwendet wird den Wert auszuwählen, der die Struktur dieser Verbindung beschreibt, dann können neue Erkenntnisse über die Funktion und Entwicklung des menschlichen Gehirns gewonnen werden.Um einen Verbindungspfad zu modellieren wurde eine neue globale Traktographiemethode namens "Plausibility Tracking" entwickelt. Basierend auf den zugrundeliegenden Daten liefert Plausibility Tracking den plausibelsten Verbindungspfad zwischen zwei Arealen im Gehirn. Die Qualität des Verlaufs wird mit einem neuen Maß, der Plausibilität einer Verbindung, bewertet. Die Pfade von Plausibility Tracking erlauben es, diejenigen Werte der Gewebecharakterisierung auszuwählen, die zu der zu untersuchenden Verbindung gehören. Plausibility Tracking ist in ein System eingebettet, welches diese Werte auf die Verbindungspfade projiziert. Diese Verbindungspfade dienen als Koordinatensysteme für den Vergleich der Werte zwischen Probanden. Um die anatomischen Eigenheiten der Probanden zu berücksichtigen, wird die Parametrisierung des Verbindungspfades durch einen speziell angefertigten Atlas geleitet.Plausibility Tracking ermöglicht es, faserbündelspezifische Werte die Verbindungspfade kennzeichnen entlang deren Verlauf zu vergleichen. Diese biophysikalisch sinnvollen Werte erlauben eine spezifischere Beschreibung der Mikrostruktur eines Faserbündels, als die zumeist verwendete fraktionale Anisotrophie. Gleichzeitig stellt die Methode kaum höhere Anforderungen and die Aufnahmesequenz als etablierten Standardmethoden. Folglich kann die hier vorgestellte Methode sogar im klinischen Bereich eingesetzt werden.
Complex cognitive functions are usually processed by a number of cooperating areas in the human brain. But how are these areas connected to each other and to what extend does a connection's strength correlate with cognitive abilities?Diffusion weighted magnetic resonance imaging makes it possible to reconstruct the courses of fiber bundles which shows how different areas of the brain might be connected. This imaging technique can also be used to characterize microstructural properties of brain tissue. If these two methods are combined in a way where the local direction of a pathway is used to select indices that describe the structure of the connecting fiber bundle without the influence of crossing fiber bundles, new insights into the function and development of the human brain can be gained.In order to model a connecting pathway, a new method of global tractography called "Plausibility Tracking" has been developed. According to the underlying data, Plausibility Tracking provides the most plausible connecting pathway between two areas in the brain. The quality of the pathway is rated by a new measure: The plausibility of the connection. The tracks of Plausibility Tracking allow selecting the tissue characterizing indices that correspond to the analyzed connection. Plausibility Tracking is embedded in a framework that maps these indices onto the pathway. This pathway serves as a coordinate system for inter-subject comparisons. The parametrization of the pathway is guided by a purpose-built atlas in order to take into account the individual anatomical peculiarities of each subject.Plausibility Tracking makes it possible to compare fiber bundle specific indices that characterize connecting pathways along their arc length. These biophysically meaningful indices allow a more specific characterization of the fiber bundle's microstructure than the usually used fractional anisotropy. At the same time, the method has little more requirements on the scanning protocol than standard acquisitions. Consequently, the method presented in this thesis can even be used in clinical environments.