Прошел семинар об инвариантном к фазовому углу и объёмной проводимости обнаружении динамических функциональных взаимосвязей по магнитоэнцефалографическим измерениям

Алексей Осадчий, профессор НИУ ВШЭ, рассказал об инвариантном к фазовому углу и объёмной проводимости обнаружении динамических функциональных взаимосвязей по магнитоэнцефалографическим измерениям. Технология неинвазивного нейрокартирования в настоящий момент играет ключевую роль в накоплении знаний о принципах работы мозга на системном уровне, а также широко используется для диагностики пациентов с широким спектром нейодегенеративных заболеваний.
В последнее время проявляется повышенный интерес к изучению сетевой структуры, обеспечивающей функцию головного мозга. Меняется понятийный базис когнитивной и клинической нейронауки, всё чаще и чаще приходится сталкиваться с работами, где различия между экспериментальными условиями объясняются вариациями в активности не отдельных областей, а целых сетей.
Несмотря на существенные усилия по разработке методов неинвазивного картирования сетей головного мозга, до сих пор отсутствуют надёжные подходы, демонстрирующие удовлетворительную воспроизводимость результатов анализа между испытуемыми. В особенности это относится к методикам с высоким временным разрешением, которые способны обнаруживать не только пространственную, но и временную структуру функциональных взаимодействий.

В своем докладе Алексей Осадчий рассказал о разрабатываемых в группе методов нейровизуализации (НИУ ВШЭ) подходах к решению задачи обнаружения функциональных сетей с изменяющейся степенью синхронности. Этот подход основан на рассмотрении генерирующей модели кросспектральной матрицы МЭГ. Оперируя в декартовом автопроизведении пространства топографий нейрональных популяций, авторы предлагают инвариантную к объёмной проводимости и взаимному фазовому углу методику оценки динамики синхронности пар кортикальных источников. Предлагаемый подход открывает новые возможности и фактически переводит нас на новый уровень интерпретации многоканальных непрямых измерений электрической активности мозга, как суперпозицию активности динамических сетей.