Бакалавриат 2022/2023

Практикум: Анализ данных нейрофизиологических исследований

Статус: Курс по выбору (Психология)

Направление: 37.03.01. Психология

Кто читает: Департамент психологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Горин Алексей Александрович, Зинченко Оксана Олеговна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

Цель курса – познакомить слушателей с основами прикладных методов анализа нейрофизиологических данных (М/ЭЭГ, спектроскопия, фМРТ) и выработать полезный как при дальнейшем обучении, так и в работе по специальности навык использования программирования для решения исследовательских и прикладных задач. Настоящая дисциплина относится к циклу дисциплин программы «Психология», его базовой части. Для освоения учебной дисциплины не требуются компетенции, выходящие за пределы требований к поступающим на программу бакалавриата.

Цель освоения дисциплины

• Формирование базовых навыков анализа и предобработки нейрофизиологических данных в различных программных средах.

Планируемые результаты обучения

• Умеет проводить предобработку нейрофизиологических данных М/ЭЭГ с использованием среды Брейнсторм
• Умеет применять продвинутые методы анализа М/ЭЭГ для анализа связности и вызванных ответов
• Умеет анализировать нейрофизиологические сигналы, полученные с помощью методов периферической регистрации

Содержание учебной дисциплины

• Начало работы в Матлаб (Брейнсторм)
• Основы обработки сигналов (нейрофизиологические характеристики)
• Обработка сигналов
• Предобработка сигналов М/ЭЭГ
• Продвинутые методы анализа М/ЭЭГ
• Начало работы с фМРТ данными и инфракрасной спектроскопии
• Обработка нейрофизиологических данных, полученных путем регистрации периферических данных

Элементы контроля

• Домашняя работа 1
  Импортирование данных, работа с триггерами и эпохами в М/ЭЭГ сигналах.
• Домашняя работа 2
  Предобработка и применение базовых методов обработки для М/ЭЭГ сигналов.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.5 * Домашняя работа 2 + 0.5 * Домашняя работа 1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Brain Mapping: an encyclopedic reference. Vol.3: Social cognitive neuroscience congnitive neuroscience clinical Brain Mapping, , 2015
• Hari, R., & Puce, A. (2017). MEG-EEG Primer. New York, NY: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2097017
• Ilmoniemi, R., & Sarvas, J. (2019). Brain Signals : Physics and Mathematics of MEG and EEG. Cambridge: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2118154
• Wilkinson, A. J. (2003). GETTING STARTED WITH MATLAB VERSION 6: A QUICK INTRODUCTION FOR SCIENTISTS AND ENGINEERS by Rudra Pratap, Oxford University Press, Oxford, Price: £15.95, Paperback, ISBN 0-19-515014-7. International Journal of Numerical Modelling, 16(2), 196. https://doi.org/10.1002/jnm.478

Рекомендуемая дополнительная литература

• Poldrack, R. A., Mumford, J. A., & Nichols, T. E. (2011). Handbook of Functional MRI Data Analysis. New York: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=399310