Тема «репортаж о событии»

На семинаре была представлена общая информация о болезни Гентингтона, истории открытия, причинах развития, проявлениях и современных подходах к лечению. Обсуждалась значимость изучения этого заболевания в контексте нейробиологии. Было представлено резюме того, что уже изучено и что представляет интерес для дальнейшего исследования.

Мы обсудили основные различия Python 2 и Python 3. Особое внимание уделили вопросу написания кода, совместимого как с Python 2, так и с Python 3. Проговорили основные особенности, которые могут сделать код несовместимым с более поздней или, наоборот, более ранней версией Python. Обсудили, каким образом можно обходить подобные моменты при написании кода.

На семинаре выступил Юрий Селиверстов, кандидат медицинских наук, научный сотрудник Научного центра неврологии (НЦН). Юрий рассказал о структуре центра, решаемых задачах и имеющемся в распоряжении центра оборудовании визуализации головного мозга. На примере изучения болезни Гентингтона обсуждались используемые в центре алгоритмы обработки различных данных нейровизуализации (в первую очередь, структурных и функциональных МРТ) и получаемые с их помощью научные результаты. Отдельное внимание было уделено обзору имеющихся на сегодняшний день в мире баз данных по ключевым заболеваниям, представляющим интерес для НЦН, и формулированию актуальных задач анализа данных, которые могут решаться на их основе.

Сергей Королев разобрал две статьи по анализу масс спектров. Первая статья - про основные методы анализа спектров и различные алгоритмы, которые там используются, с разбором открытых проблем в этих задачах. Во второй статье рассматривались различные методы применения машинного обучения к данным масс спектрометрии в задачах протеомики. В итоге были разобраны возможные приложения методов из этих статей к задаче классификации на данных масс спектрометрии липидов мозга.

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.

На семинаре было показано, как применение геометрии Римана помогает при классификации данных электроэнцефалографии (ЭЭГ). Было рассмотрено риманово пространство симметричных положительно определённых матриц, касательное к нему в некоторой точке пространство. Также были упомянуты различные дополнительные метрики, занимающие промежуточное положение между вычислительно сложной, но точной римановой метрикой в этом пространстве и вычислительно простой, но неточной евклидовой метрикой. В качестве примера пространства положительно определённых симметричных матриц использовалось пространство матриц ковариации ЭЭГ сигналов.

На семинаре обсуждались спектры матриц, связанных с графом: матрицы смежности, Лапласиана, нормализованного Лапласиана, матрицы случайного блуждания. Для нормализованного Лапласиана был показан содержательный смысл некоторых конкретных паттернов распределения собственных значений. Была затронута проблема коспектральных графов, восстановления графов по их спектрам, спектральных расстояний между графами. Мы также обсудили некоторые примеры применения спектральной теории графов.

На семинаре группы выступил Дмитрий Исаев, research assistant Лаборатории нейроимаджинга Университета Южной Калифорнии. Дмитрий рассказал о текущем исследовательском проекте по улучшению совмещения поверхностей мозга с использованием коннектомных данных, то есть информации о структуре связей между участками коры.