Методы обработки, декодирования и интерпретации электрофизиологической активности головного мозга для задач диагностики, нейрореабилитации и терапии нейрокогнитивных расстройствMethods for analysis, decoding and interpretation of brain’s electrical activity in diagnostic, neurorehabilitation and neurotherapy applications
Соискатель:
Члены комитета:
Громов Василий Александрович (Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", д.ф.-м.н., председатель комитета), Нольте Гвидо (Кафедра нейрофизиологии и патофизиологии, УКЭ, Гамбург, PhD, член комитета), Казанцев Виктор Борисович (Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского", д.ф.-м.н., член комитета), Курганский Андрей Васильевич (Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт возрастной физиологии Российской академии образования», д.б.н., член комитета), Оселедец Иван Валерьевич (Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», д.ф.-м.н., член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
10/19/2022
Диссертация принята к защите:
11/10/2022
Дисс. совет:
Совет по компьютерным наукам
Дата защиты:
12/20/2022
Исследование посвящено разработке алгоритмических средств анализа электрической активности головного мозга. Предложены новые подходы к оценке распределения и динамики нейрональных источников и функциональных сетей на основе обработки неинвазивных ЭЭГ и МЭГ измерений активности головного мозга. Разработана методология анализа МЭГ данных пациентов с эпилепсией с целью обнаружения эпилептогенной коры на основе анализа пространственной динамики локальной и распределенной нейрональной активности. Особое внимание уделено решению задачи декодирования нейрональной активности и приведены примеры применения разработанных подходов при создании моторных и речевых нейроинтерфейсов. В основе предлагаемых решений - компактная нейронная сеть, для которой получены и верифицированы методики интерпретации весовых коэффициентов в призме существующих в нейронауке знаний о происхождении нейрональной активности и физике процесса ее регистрации. Эмпирически исследовано влияние задержки в предъявлении сигнала обратной связи на эффективность технологии нейрообратной связи и предложены новые алгоритмы оценки параметров ритмической активности головного мозга в реальном времени, использование которых позволяет сократить задержку в предъявлении сигнала обратной связи и повысить эффективность терапии.
Диссертация [*.pdf, 18.10 Мб] (дата размещения 10/20/2022)
Резюме [*.pdf, 24.46 Мб] (дата размещения 10/20/2022)
Summary [*.pdf, 24.41 Мб] (дата размещения 10/20/2022)
Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации
Kleeva D., Soghoyan G., Komoltsev I., Sinkin M., Ossadtchi A. Fast parametric curve matching (FPCM) for automatic spike detection (смотреть на сайте журнала)
Кузнецова A.А., Осадчий А.Е. Анализ локальной динамики распространения межприступных разрядов с помощью модели бегущих волн (смотреть на сайте журнала)
Petrosyan A., Lebedev M., Ossadtchi A. Linear Systems Theoretic Approach to Interpretation of Spatial and Temporal Weights in Compact CNNs: Monte-Carlo Study (смотреть на сайте журнала)
Petrosyan A., Sinkin M., Lebedev M., Ossadtchi A. Decoding and interpreting cortical signals with a compact convolutional neural network (смотреть на сайте журнала)
Petrosyan A., Lebedev M., Ossadtchi A. Decoding neural signals with a compact and interpretable convolutional neural network (смотреть на сайте журнала)
Belinskaya A., Smetanin N., Lebedev M., Ossadtchi A. Short-delay neurofeedback facilitates training of the parietal alpha rhythm (смотреть на сайте журнала)
Smetanin N., Belinskaya A., Lebedev M., Ossadtchi A. Digital filters for low-latency quantification of brain rhythms in real-time (смотреть на сайте журнала)
Kuznetsova A., Nurislamova Y., Ossadtchi A. Modified covariance beamformer for solving MEG inverse problem in the environment with correlated sources (смотреть на сайте журнала)
Ossadtchi A., Altukhov D., Jerbi K. Phase shift invariant imaging of coherent sources (PSIICOS) from MEG data (смотреть на сайте журнала)
Smetanin N., Volkova K., Zabodaev S., Lebedev M.A., Ossadtchi A. NFBlab—a versatile software for neurofeedback and brain-computer interface research (смотреть на сайте журнала)
Ossadtchi A., Shamaeva T., Okorokova E., Moiseeva V., Lebedev M.A. Neurofeedback learning modifies the incidence rate of alpha spindles, but not their duration and amplitude (смотреть на сайте журнала)
Kozunov V., Ossadtchi A. GALA: group analysis leads to accuracy, a novel approach for solving the inverse problem in exploratory analysis of group MEG recordings (смотреть на сайте журнала)
Greenblatt R.E., Pflieger M.E., Ossadtchi A.E. Connectivity measures applied to human brain electrophysiological data (смотреть на сайте журнала)
Ossadtchi A., Greenblatt R.E., Towle V.L., Kohrman M.H., Kamada K. Inferring spatiotemporal network patterns from intracranial EEG data (смотреть на сайте журнала)
Ossadtchi A., Mosher J.C., Sutherling W.W., Greenblatt R.E., Leahy R.M. Hidden Markov modelling of spike propagation from interictal MEG data (смотреть на сайте журнала)
Greenblatt R.E., Ossadtchi A., Pflieger M.E. Local linear estimators for the bioelectromagnetic inverse problem (смотреть на сайте журнала)
Ossadtchi A., Baillet S., Mosher J.С., Thyerlei D., Sutherling W., Leahy R.М. Automated interictal spike detection and source localization in magnetoencephalography using independent components analysis and spatio-temporal clustering (смотреть на сайте журнала)
Сведения о результатах защиты:
Комитет по диссертации рекомендовал присудить ученую степень доктора наук с отличием (протокол № 2 от 20.12.2022). Решением диссертационного совета (протокол № 1 от 20.01.2023) присуждена ученая степень доктора компьютерных наук с отличием.
Ключевые слова:
covariance matrix, inverse problem, adaptive beamforming, brain-computer interface, cortical traveling waves, Epileptogenic zone, functional connectivity, instantaneous neurofeedback, interictal activity, interpretable models, magnetoencephalography, neural activity decoding, neural activity propagation, neurofeedback efficiency, real-time phase tracking, speech prosthesis, Synchronous sources
См. на ту же тему
Экспериментальные методики и алгоритмы обработки электрофизиологических измерений активности мозга в когнитивных парадигмах реального времениКандидатская диссертация
Соискатель: Волкова Ксения Владимировна
Руководитель: Осадчий Алексей Евгеньевич
Дата защиты: 9/21/2021