• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Обнаружение паттернов функциональной коннективности в данных МЭГ с использованием байесовской модели на основе DTI

ФИО студента: Нурисламова Юлия Мударрисовна

Руководитель: Осадчий Алексей Евгеньевич

Кампус/факультет: Институт когнитивных нейронаук

Программа: Когнитивные науки и технологии: от нейрона к познанию (Магистратура)

Год защиты: 2021

Считается, что нервные колебания являются основой работы мозга. Нейронные колебания возникают из-за активности отдельных процессов внутри нейронов или из-за взаимодействия между ними. Колебания необходимы для всей нейронной активности, от низкоуровневой обработки мозга, такой как распознавание ориентации в первичной зрительной коре головного мозга, до когнитивных функций высокого уровня, таких как память и сознание. Организация структурных и функциональных связей человеческого мозга - это один из критических исследовательских вопросов, с которыми нейробиология сталкивается в настоящее время. Распутывание проблем маломасштабной и крупномасштабной связи может обеспечить понимание всех уровней корковой обработки и открытых путей для открытия во многих областях нейробиологии. Проект ориентирован на разработку аналитических и вычислительных инструментов для точной независимой от фазовой задержки оценки динамической функциональной связности (dFC) из данных МЭГ на основе анатомических данных, извлеченных из измерений DTI. Отношения между структурным субстратом и функцией, которую он поддерживает, могут раскрыть новое понимание специфики мозговых сетей. Эти отношения могут быть использованы для принципиального улучшения существующих методов оценки функциональной связности. Функциональные паттерны связности будут рассчитаны с помощью недавно предложенной техники PSIICOS, позволяющей обнаруживать корковые сети с небольшой фазовой задержкой. Априорные значения DTI в многомерной байесовской оценке могут позволить нам создать предположения о возможных парах порождающих источников и снизить долю ложноположительных оценок. Кроме того, поскольку распространение сигнала зависит от длины кортикальных волокон, измерения DTI могут обеспечить диапазон ожидаемых фазовых задержек. Общая структура анализа предлагает систему для анализа мощности или связи с любым желаемым предварительным значением, взятым из измерений DTI, неврологических предположений или других методов нейровизуализации.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ