name: Оптимизационные методы обнаружения функциональных сетей головного мозга по магнитоэнцефалографическим данным
keyword_list: протечка сигнала магнитоэнцефалографические данные головной мозг
abstract: Объект исследования: Меры функциональной коннективности в условиях протечки сигнала на основе неинвазивных измерений магнитоэнцефалограммы.
  Цель работы: Разработка метода оцен­ки коннективностей, который позволяет оценить фазовую синхронность в условиях взаимной протеч­ки сигналов, чувствителен к сетям с малыми фазовыми задержками, оптимален с точки зрения оценки достаточной статистики для коннек­тивности, способен учитывать априорную информацию об организации фазовых синхронностей, не чувствителен к протечке сигнала на уровне сетей, а также его валидация в применении к симуляционным и реальным магнитоэнцефалографическим данным.
  Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Исследования основаны на тео­рии обратных задач, теории оценивания, методах цифровой обработки сигналов,
  оптимальной фильтрации, глобальной оптимизации невыпуклых функций, а также на работах по методам оценки фазовой связности в электрофизиологии.
  Достигнутые результаты: 
  1. Был проведен обзор исследований изменения функциональной коннек­тивности мозга при различных паталогиях.
  2. Был разработан метод очистки данных ЭЭГ и МЭГ от протечки сигна­ла, на основе которого было разработано семейство алгоритмов оценки фазовой синхронности, позволяющих находить сети с близкими к нулю фазовыми задержками.
  3. Задача оценки фазовой синхронности в условиях протечки сигнала бы­ла сформулирована и решена как задача оптимальной фильтрации.
  4. Был предложен алгоритм, позволяющий обнаруживать сети с близки­ми к нулю фазовыми задержками, оптимальный в глобальном смысле и позволяющий справиться с проблемой ложноположительных сраба­тываний второго рода, вызванных протечкой сигнала.
  5. Было проведено численное исследование свойств предложенной про­екции, показавшее, что разработанная методика позволяет подавить вклад подпространства протечки сигнала в оцененную на сенсорах мат­рицу кросс-спектральной плотности мощности.
  6. Численное исследование свойств метода проекции показало, что раз­работанная методика позволяет находить сети с близкими к нулю фазовыми задержками в условиях неинвазивных МЭГ измерений, которые характеризуются значительной протечкой сигнала между ис­точниками.
  7. Сравнение с имеющимися на данный момент алгоритмами оценки кон­нективности по неинвазивным данным на основе симуляций показало значительное превосходство предложенной техники обнаружения сетей в условиях малых фазовых задержек.
  8. Применение метода очистки от протечки сигнала к реальным данным позволило обнаружить физиологически правдоподобные сети, которые невозможно обнаружить другими способами.
  9. Было проведенно численное исследование влияния значений ранга предложенной проекции на свойства алгоритма, которое позволило получить эвристику для выбора ранга.
  10. Численное исследование влияния неточностей прямой модели на ка­чество решений предложенного алгоритма показало, что характерные для реальных записей диапазоны ошибок в оценке прямой модели слабо сказываются на качестве получаемых решений.
  Новизна: 
  1. Впервые задача оценки коннективностей была рассмотрена в простран­стве пар источников.
  2. Впервые была продемонстрирована возможность очистки сигнала от эффекта протечки при помощи операции ортогональной проекции.
  3. Впервые был сформулирован критерий оптимальной очистки от про­течки сигнала для оценки фазовой синхронизации.
  4. Впервые задача оценки матрицы кросс-спектральной плотности в про­странстве источников была решена методом глобальной оптимизации.
  Внедрение: Для выполнения поставленных задач был создан пакет утилит в среде MATLAB, в который входят средства генерации тестовых данных, визуализации пространственной и временной структуры сетей и, наконец, программные реализации разработанных и использованных для валидации алгоритмов. Наработки, полученные в ходе работы над данной диссертацией, были внедрены в пакеты программ Visbrain и Neuropycon, доступные для публичного использования. 
  Эффективность: Эффективность разработанной методологии продемонстрирована теоретическими выкладками, результатами численного моделирования, сравнении с другими ме­тодами оценки фазовой связности, а также валидацией разработанного метода на реальных данных.
  Область применения: Разработанная методика оценки коннективностей может использоваться для фундаментальных исследований в области нейронаук, с использованием магнитоэнцефалографии.
chairman_dissertation_council.name: Николай
chairman_dissertation_council.surname: Верещагин
chairman_dissertation_council.patronymic: Константинович
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-9806-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7005187259
chairman_dissertation_council.rinc_id: 54
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/staff/vereshchagin
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-7386-979X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.17.19
rubrics.name: Математическое моделирование
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Осадчий А.Е.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения