name: Регуляризация решения обратной задачи ЭЭГ и МЭГ на основе физиологически обусловленных моделей динамики нейрональной активности
keyword_list: неинвазивные методы нейровизуализация нейрональная активность мозга
abstract: 1) Объект исследования: Методы решения обратной задачи ЭЭГ и МЭГ с использованием физиологических предположений о распространении искомой активности; 2) Цель работы: Разработка алгоритмов и методологии решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ для восстановления синхронной активности источников с высоким пространственным разрешением, исследование их свойств и применение к реальным данным в слуховой парадигме. Разработка алгоритма решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ, основанного на предположении о волновом распространении активности, исследование его свойств и применение разработанного метода к межприступным записям пациентов с эпилепсией. 3) Методы исследования: методы обработки сигналов, теория решения обратных задач, теория оценивания и машинного обучения, теория оптимизации. 4) Достигнутые результаты: 1. Разработаны два метода-модифицикации LCMV бимформера (ReciPSIICOS, wReciPSIICOS), которые позволяют восстанавливать активность синхронных источников по неинвазивным ЭЭГ и МЭГ данным. Показано превосходство предложенных алгоритмов над классическими MNE и LCMV бимформером как на модельных, так и на реальных данных. 2. Разработан алгоритм решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ, основанный на предположении о волновом распространении активности. Полученны результаты для трёх пациентов демонстрируют наличие связи между качеством описания межприступного разряда с помощью волновой модели и принадлежностью разряда к эпилептогенной зоне. 3.Разработан алгоритм анализа межприступных записей МЭГ пациентов с эпилепсией для поиска ирритативных зон. 4) Новизна: 1. Представлены несколько подходов к решению проблемы подавления сигнала бимформерами в случае коррелированных источников, но большинство из них используют идею зануления источников, которые потенциально могут быть связаны с целевым. Впервые предложен алгоритм для решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ с использованием предположения о волновом распространении активности (волнового приора). Существует ряд попыток реализации алгоритмов автоматического поиска меприступных разрядов в ЭЭГ/МЭГ записях. Эффективность: 1) Все предложенные методы были протестированы как на модельных, так и на реальных МЭГ данных. 2) Вычислительные эксперименты позволили показать, что предложенные методы ReciPSIICOS и wReciPSIICOS позволяют получать более точное и компактное решение, чем классические LCMV бимформер и MNE в случаях с двумя и тремя частично или полностью коррелированными источниками. 3) Для метода решения обратной задачи с использованием предположения о волновом распространении активности было показано, что межприступные разряды из некоторых кластеров могут быть хорошо объяснимы с помощью предложенной волновой модели. 4) Для метода автоматической детекции межприступных разрядов было показано, что найденные ирритационные зоны пересекаются с зоными, определенными экспертами у шести из семи пациентов. Область применения: 1) Алгоритм решения обратной задачи ЭЭГ/МЭГ с использованием предположения о пространственно-временной связности нейрональной активности позволит и дальше исследовать набирающий популярность феномен кортикальных бегущих волн. 2)  Разработанный метод может быть использован для функциональной диагностики динамики нейрональной активности в патологии: для исследования межприступной активности пациентов с эпилепсией. 3) Разработка неинвазивных или малоинвазивных методов анализа пространственно-временного распространения межсудорожных спайков у больных с фармакорезистентной формой эпилепсии потенциально позволит увеличить эффективность нейрохирургического вмешательства и снизить постоперационные риски. 4) В будущем анализ локальных моделей распространения межприступной активности может стать неотъемлемой частью предоперационной диагностики. 5) Предложенный алгоритм может быть легко расширен для анализа сегментов данных, относящихся к началу приступа, которые в ближайшем будущем станут более доступными, благодаря разработке новых мобильных МЭГ-установок с магнитометрами с оптической накачкой, которые пациент может носить на голове.
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: 28.23.23
rubrics.name: Модели когнитивной психологии
rubrics.code: 28.21.15
rubrics.name: Теория сигналов
rubrics.code: 28.17.23
rubrics.name: Моделирование физических процессов
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 1.2.2.
supervisors.fio: Осадчий А.Е.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
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