• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
Контакты
Телефон:
22189
Электронная почта:
Адрес: Кривоколенный пер., д. 3, каб. 3-102
Время работы: 9.30-18.00
Расписание
Резюме (PDF, 60 Кб)
SPIN РИНЦ: 5631-4743
ORCID: 0000-0001-8827-9429
ResearcherID: M-9067-2013
Scopus AuthorID: 6603011121
Google Scholar
Руководители
Кузнецов С. О.
Шестакова А. Н.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Осадчий Алексей Евгеньевич

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2013 году.
  • Научно-педагогический стаж: 14 лет.

Образование, учёные степени

  • 2003

    PhD: Университет Южной Калифорнии, специальность 01.00.00 «Физико-математические науки» и 03.03.06 «Нейробиология», тема диссертации: Автоматическое неинвазивное обнаружение и анализ взаимодействия эпилептогенных зон на основании МЭГ и ЭЭГ измерений

  • 1997

    Специалитет: Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, специальность «Автономные информационные и управляющие системы»

Выпускные квалификационные работы студентов

Полный список ВКР

Учебные курсы (2018/2019 уч. год)

Учебные курсы (2017/2018 уч. год)

Учебные курсы (2016/2017 уч. год)

Учебные курсы (2015/2016 уч. год)

Учебные курсы (2014/2015 уч. год)

Участие в редколлегиях научных журналов

С 2012 г.: член редсовета (Review Editor) журнала «Frontiers in Human Neuroscience».

Гранты

  1. Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга человека, госконтракт, Министерство Образования и Науки РФ, совместно с ННГУ. 2014-1017 г.
  2. Новая неинвазивная экспериментально-математическая парадигма предоперационного магнитоэнцефалографического картирования речевой коры головного мозга, Грант РФФИ 14-02-00917
  3. РФФИ 16-04-01863 Эндогенное повышение эффективности работы интерфейсов мозг-компьютер

Конференции

  • 2016
    IEEE International Symposium «Video and Audio Signal Processing in the Context of Neurotechnologies» (Санкт-Петербург). Доклад: MEG correlates of internalization of social influence
  • Biomag 2016 (Сеул). Доклад: Power and shift invariant imaging of coherent sources from MEG data (PSIICoS)
  • 2015

    V Международная конференция по биотехнологиям и фармацевтике ФизтехБио — 2015 (Москва). Доклад: MEG and EEG based neuroimaging of transient networks

  • Методические проблемы оценки функциональной синхронизации зон коры мозга на основании ЭЭГ-/МЭГ данных» (Москва). Доклад: МЭГ как результат активности и взаимодействия динамических сетей: метод порождающей модели
  • 2014
    International conference on biomagnetism, Biomag 2014 (Галифакс). Доклад: Interaction Space RAP-MUSIC for estimation of transient networks from MEG data
  • 9th FENS Forum of Neuroscience (Милан). Доклад: MPFC activity varies with differences in social conformity: MEG study

  • Научная сессия "Проблемы мозга" Российской Академии Наук (Москва). Доклад: Эффективное нейробиоуправление на основе пространственно-временных динамических моделей

Публикации23

Пyбликации

Okorokova E., Lebedev M., Linderman M. and Ossadtchi A. (2015). A dynamical model improves reconstruction of handwriting from multichannel electromyographic recordings Front. Neurosci. 9 389 doi: 10.3389/fnins.2015.00389

Kozunov VV and Ossadtchi A (2015) GALA: group analysis leads to accuracy, a novel approach for solving the inverse problem in exploratory analysis of group MEG recordings. Front. Neuroscience : 107. doi: 10.3389/fnins.2015.00107

A. Ossadtchi, P. Pronko, M. Pflieger, T. Stroganova, Mutual information spectrum – a new tool for detection of event related components in spatial decompositions and its application to M1 cerebral zone localization,  Frontiers in Human Neuroscience, In Press

Shtyrov, Y., Goryainova, G., Tugin, S., Ossadtchi, A., Shestakova, A., Automatic processing of unattended lexical information in visual oddball presentation: neurophysiological evidence.  Frontiers in Human Neuroscience, 7:421, doi: 10.3389/fnhum.2013.00421, 2013 .

R.E. Greenblatt, M.E. Pflieger, A. Ossadtchi, Connectivity measures applied to human brain electrophysiological data, Journal of Neuroscience Methods 207 (2012) 1– 16

A. Shestakova, J. Rieskamp, S. Tugin, A. Ossadtchi, J. Krutitskaya, and V. Klucharev., Electrophysiological precursors of social conformity. Frontiers in Decision Neuroscience, In Press, 2012

I. Ovod, A .Ossadtchi, A. Pupyshev,  A. Fradkov, Forming neurofeedback signal based on the adaptive model of the EEG observed human brain activity, Neurocomputers and applications, February, 2012 (in Russian).

A. Shestakova,  A. Ossadtchi, O. Kravtsenyuk, O. Getmanenko,  V. Klucharev, MEG and optical tomography – modern methods for investigation of cognitive development in babies and older kids., Chapter in “ Modern Methods in Neuroscience”,  (ed. Pavlov I. ), SPBSU Press, 2010, 189p., ISBN-978-5-288-05032-9,  pp. 126-141 (In Russian)

A. Ossadtchi, R.E. Greenblatt, V.L. Towle, M.H. Kohrman, K. Kamada, Inferring Spatiotemporal Network Patterns from Intracranial EEG Data, Clin, Neurophysiology,  June 2010

R.E. Greenblatt, A. Ossadtchi, L. Kurelowech, D. Lawson and J. Criado, Time-Frequency Source Estimation from MEG data,Frontiers in Neuroscience Methods, March 2010

R.E. Greenblatt, A. Ossadtchi, M.E. Pflieger, Non-target interference in MEG beamformer time series estimation,  International Congress Series, v. 1300, June 2007, pp. 137-140

R.E. Greenblatt, A. Ossadtchi, M.E. Pflieger, Local Linear Estimators for the Bioelectromagnetic Inverse Problem, IEEE Trans Signal Proc. 2005. v.53/9, 2005

R. E. Greenblatt, A. Ossadtchi, M.E. Pflieger and  D.C. Rojas, Local linear estimators and a statistical    framework for event related field analysis, Intl J Bioelectromagnetism, v. 7/2, 2005

A. Ossadtchi, J.C. Mosher, W.W. Sutherlin, R.E. Greenblatt, R.M. Leahy, Hidden Markov modeling of spike propagation from interictal MEG data, Phys. Med. Biol. 50 3447-3469, 2005

A. Ossadtchi, S. Baillet, J.C. Mosher, D. Thyerlei, W.W. Sutherling and R.M. Leahy,  Automated interictal spike  detection and source localization in MEG using ICA and spatial-temporal clustering.  Clin. Neurophysiology, 2004; 115/3, 508-522.

D. Thyerlei, A. Ossadtchi, T. Maleeva, A.N. Mamelak and W.W. Sutherling, Using intracranial depth electrode  stimulation as a reference source for reconstruction from simultaneous scalp-EEG.  NeuroImage 2003;

A. Khan, A. Ossadtchi, R.M. Leahy and D. Smith, Error-correcting microarray design.  Genomics2003;     81(2), 157-165

V. Dribinski, A. Ossadtchi, V. Mandelshtam and H. Reisler, Reconstruction of Abel-transformable images: The Basis-Set Expansion Abel Transform, Method.  Rev. Sci. Inst., 2002; 73.  

V.M. Brown, A. Ossadtchi, A.H. Khan, S. Yee, W.P. Lacan G, Melega, S.R. Cherry, R.M. Leahy  and D.J. Smith, Multiplex three-dimensional brain gene expression mapping in a mouse model of Parkinson's disease.      Genome Res 2002;12:868-884.

T.A. Leil, A. Ossadtchi, J. Cortes, R.M. Leahy and D.J. Smith,  Finding new candidate genes for learning and  memory.  J Neurosci Res 2002; 68:127-137.

A. Ossadtchi, V.M. Brown, A.H. Khan, S.R. Cherry, R.M. Leahy, T. Nichols, D.J. Smith,  Statistical analysis of  multiplex brain gene expression images. Neurochem Res 2002; 27: 1113-1121.

V.M. Brown, A. Ossadtchi, A.H. Khan, S.S. Gambhir, S.R. Cherry, R.M. Leahy and D.J. Smith, Gene expression  tomography.  Phys. Genomics 2002; 8:159-167.

V.M. Brown, A. Ossadtchi, A.H. Khan, S.R. Cherry, R.M. Leahy and D.J. Smith,  High-throughput imaging of  brain gene expression.  Genome Res. 2002; 12:244-254.

Научный руководитель диссертационных исследований

на соискание учёной степени кандидата наук
  • 1
    Сметанин Н. М. Математические методы обработки многомерных временных рядов в применении к анализу электрофизиологических сигналов в реальном времени (aспирантура: 1-й год обучения)
  • 2
    Кузнецова А. А. Регуляризация решения обратной задачи ЭЭГ и МЭГ на основе физиологически обусловленных моделей динамики нейрональной активности (aспирантура: 1-й год обучения)
  • 3
    Волкова К. В. Разработка экспериментальных методик и алгоритмов обработки электрофизиологических измерений активности мозга в когнитивных парадигмах реального времени (aспирантура: 2-й год обучения)
Elizaveta Okorokova M.Sc. student (2nd year)
Sergey ParsegovPost-doctoral fellow
Eugene KalenkovitchM.Sc. student (1st year)

Область научной деятельности

  • исследование возможности использования аппарата теории управления в задачах нейрообратной связи
  • обратная задача в ЭЭГ и МЭГ
  • обнаружение взаимодействия участков коры головного мозга на основе неинвазивных измерений в патологии и норме
  • мозг-компьютер интерфейс

Методы анализа источников и оценки функциональных связей с использованием ЭЭГ и МЭГ данных для задач клинической и экспериментальной нейронауки

Магнито- и электроэнцефалография позволяют исследователям неинвазивно визуализировать и изучать нейрональные процессы с высоким временным и приемлемым пространственным разрешением. В настоящее время такой подход используется не только для обнаружения очагов активности, но и для построения структуры и динамики функциональных взаимосвязей между участками коры, реализуемых головным мозгом при выполнении когнитивных задач. Точность и воспроизводимость таких результатов напрямую связана с вычислительными методиками обработки этих невероятно богатых информацией многоканальных данных. Разработка новых методов и сравнительная оценка эффективности уже существующих подходов позволяет извлекать большее количество информации из данных, и более осознанно применять такие подходы. Использование индивидуализированных вероятностных моделей, построенных на основе данных измерений целого ряда технологий, включая фМРТ, диффузионно-тензорную томографию, оптическую томографию и транскраниальную магнитную стимуляцию, позволит в ближайшем будущем ещё шире приоткрыть "неинвазивное окошко" в мир активности мозга. 

Клиническая компонента этой работы поддержана грантом РФФИ и ведётся в сотрудничестве с Московским центром нейрокогнитивных исследований при МГППУ, Институтом нейрохирургии им. Бурденко и Институтом проблем машиноведения РАН в Санкт-Петербурге.


ЭЭГ реального времени: нейрообратная связь и нейроинтерфейсы

Нейрообратная связь (НОС) - альтернативная методика нефармокологической терапии таких расстройств психики, как депресия, синдпром дефицита внимания и гиперактивности, эпилепсии и др. Метод нейрообратной связи применяется и для повышения индивидуальных когнитивных способностей, а так же в психопрактиках и с целью релаксации. В рамках НОС парадигмы, человек оказывается помещённым в замкнутый цикл, в котором определённые параметры его нейрональной активности предъявляются посредством одной из сенсорынх модальностей. Этот сигнал обратной связи используется испытуемым для сознательного (или не очень) управления своей нейрональной активностью в попытках изменить последнюю в заданном направлении. В этом проекте мы рассматриваем замкнутый цикл парадигмы НОС с точки зрения современной теории управления. Такой взгляд позволяет нам разрабатывать новые подходы для повышения эффективности обучения и пространственной специфичности при НОС 

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Исследователи выяснили, как повысить эффективность обучения  при помощи нейрообратной связи

Факультет принял участие в хакатоне по нейронаукам

3 и 4 декабря в Московском офисе компании Яндекс прошел хакатон по нейронаукам, в организации которого приняла участие Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук. В мероприятие приняли участие более 200 человек, из которых 50 студенты Высшей школы экономики.

На ВДНХ начинается образовательная программа ВШЭ для взрослых и детей

Этим летом на ВДНХ Высшая школа экономики каждую неделю будет проводить разнообразные научно-популярные мероприятия — мастер-классы, занятия для детей и, конечно, открытые лекции профессоров и преподавателей НИУ ВШЭ.

Научно-исследовательская работа
со студентами НИУ ВШЭ

Опубликованы темы КР и ВКР департамента на 2015/16 учебный год.