Совместно с коллегами из Саратовского государственного университета, Мадридского университета Комплутенсе и Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (Москва) исследователи российского ИТ-вуза выпустили книгу, в которой описали преимущества применения нового метода анализа в нейронауке по сравнению с классическими подходами. Это поможет изучить работу нейронных сетей головного мозга на разных пространственных и временных масштабах. Об этом «Хайтеку» сообщили в пресс-службе Университета Иннополис.
Команда ученых рассмотрела в монографии применение вейвлет-анализа к изучению разнообразных нейрофизиологических данных — от записей динамики отдельных нейронов до коллективной активности всей нейронной сети мозга. Вейвлет-анализ — это альтернатива классическому спектральному анализу, но вейвлеты позволяют обобщить данные спектрального анализа и рассматривать поведение нейронной сети одновременно на разных временных масштабах, выделяя самое главное и исключая ненужные ритмы и шумы. Таким образом, исследователи показали, как можно по-новому взглянуть на сложное поведение нейронных систем на различных уровнях: от микроскопической динамики отдельных нервных клеток, то есть анализа записи активности отдельных нейронов, до макроскопической динамики глобальных нейронных сетей мозга — анализ данных электроэнцефалограммы и магнитоэнцефалографии.
Создание теории вейвлетов было одним из самых важных событий в математике за последние несколько десятилетий. Это, наверное, единственная концепция, которая применялась практически во всех областях фундаментальной науки от теории элементарных частиц до биофизики и геофизики. Вейвлеты широко используются для распознавания и сжатия изображений, для анализа и синтеза сложных сигналов, при изучении турбулентных потоков, извлечении признаков из биологических и медицинских данных и т. д.
Александр Храмов, руководитель Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис
Книга включает последние темы, которые актуальны для широкой аудитории, работающей в экспериментальной и вычислительной нейробиологии. В монографии 9 глав, в них есть математическое введение в вейвлет-анализ и обзор исследований в этой новой теме в области нейронауки: микродинамика на примере анализа активности отдельных нейронов с использованием вейвлетов, гибридные подходы на основе вейвлетов и машинного обучения, активность нейронов и микродинамика мозга при эпилептической активности и другое.
Ученые написали книгу на основе результатов собственных исследований в данной области. В 2015 году вышло первое издание монографии, во втором издании авторы обновили информацию, переработали имеющиеся главы и написали новые, в том числе и на основании исследований, которые они проводили в Университете Иннополис.
«Монография может использоваться как учебник для неспециалистов, аспирантов и студентов. Книга является важным ресурсом для нейрофизиологов, биофизиков и математиков, знакомых с нелинейными динамическими системами и обработкой данных, а также для аспирантов, специализирующихся в этих и смежных областях», — добавил Александр Храмов.
Читать далее
ОАЭ испытали технологию искусственного вызова осадков в 50-градусную жару
Физики рассказали, что будет, если Луна приблизится к Земле
Появление наземных растений 400 млн лет назад изменило регуляцию климата Земли