Иерархическая структура коннектомов головного мозгаHierarchical structure of brain connectomes

Соискатель:

Курмуков Анвар Илдарович

Руководитель:

Жуков Леонид Евгеньевич (др. работы под рук-вом)

Члены комитета:

Игнатов Дмитрий Игоревич (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», кандидат технических наук, председатель комитета), Миркин Борис Григорьевич (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», доктор технических наук, член комитета), Осадчий Алексей Евгеньевич (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», PhD, член комитета), Панов Максим Евгеньевич (Сколковский институт науки и технологий, кандидат физико-математических наук, член комитета), Червов Александр Викторович (Институт Кюри (Париж), кандидат физико-математических наук, член комитета)

Диссертация принята к предварительному рассмотрению:

20.08.2021

Диссертация принята к защите:

12.10.2021 (Протокол №14)

Дисс. совет:

Совет по компьютерным наукам

Дата защиты:

30.10.2021

Данная диссертационная работа посвящена разработке алгоритмов интеллектуального анализа данных неинвазивной нейровизуализации различных модальностей, позволяющих на основе реконструкции анатомических и функциональных сетевых структур мозга оценивать их иерархическую модулярную организацию и строить предсказательные модели в области диагностики и прогноза течения нейродегенеративных и психиатрических заболеваний. С практической точки зрения, речь идет о построении клинически информативных биомаркеров для решения задач персонализированной диагностики, планирования терапии и предупреждения развития заболеваний мозга. С научной точки зрения, были получены новые результаты, развивающие наиболее перспективные подходы к предсказательному моделированию на мультимодальных данных нейровизуализации.

Диссертация [*.pdf, 9.62 Мб] (дата размещения 30.08.2021)

Резюме [*.pdf, 964.71 Кб] (дата размещения 30.08.2021)

Summary [*.pdf, 922.32 Кб] (дата размещения 30.08.2021)

Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации

Kurmukov A., Mussabaeva, A., Denisova, Y., Moyer, D., Jahanshad, N., Thompson, P. M., Gutman, B. A. Optimizing Connectivity-Driven Brain Parcellation Using Ensemble Clustering

Kurmukov, A., Zhao, Y., Mussabaeva, A., Gutman, B. Constraining Disease Progression Models Using Subject Specific Connectivity Priors

Kurmukov, A., Musabaeva, A., Denisova, Y., Moyer, D., Gutman, B. Connectivity-driven brain parcellation via consensus clustering

Kurmukov A., Ananyeva, M., Dodonova, Y., Gutman, B., Faskowitz, J., Jahanshad, N., Thompson, P., Zhukov, L. Classifying phenotypes based on the community structure of human brain networks

Kurmukov A., Dodonova, Y., Burova, M., Mussabayeva, A., Petrov, D., Faskowitz, J., Zhukov, L. E. Topological modules of human brain networks are anatomically embedded: evidence from modularity analysis at multiple scales

Kurmukov, A., Dodonova, Y., Zhukov, L. Classification of Normal and Pathological Brain Networks Based on Similarity in Graph Partitions

Kurmukov, A., Dodonova, Y., Zhukov, L.E. Machine learning application to human brain network studies: A kernel approach // Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Том 197, Pages 229 – 249. 2017

Отзывы

Отзыв научного руководителя

Отзыв научного руководителя (дата размещения 30.08.2021)

Сведения о результатах защиты:

Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень кандидата компьютерных наук (протокол № 2 от 30.10.2021). Решением диссертационного совета (протокол № 17 от 31.10.2021) присуждена ученая степень кандидата компьютерных наук.

Ключевые слова:

алгоритмы интеллектуального анализа данных, коннектомы головного мозга, мультимодальные данные, нейровизуализация, предсказательное моделирование

См. на ту же тему

Разработка алгоритмических решений на основе средств неинвазивной нейровизуализации для прецизионной медицины и когнитивного мониторингаКандидатская диссертация

Соискатель: Клеева Дария Федоровна
Руководитель: Осадчий Алексей Евгеньевич

Регуляризация решения обратной задачи ЭЭГ и МЭГ на основе физиологически обусловленных моделей динамики нейрональной активностиКандидатская диссертация

Соискатель: Кузнецова Александра Алексеевна
Руководитель: Осадчий Алексей Евгеньевич
Дата защиты: 18.11.2022