name: Иерархическая структура коннектомов головного мозга
keyword_list: нейровизуализация мультимодальные данные коннектомы головного мозга алгоритмы интеллектуального анализа данных
abstract: Объект исследования: Модулярная и иерархическая структура графов головного мозга (коннектомов).
  Цель работы: Разработка методов машинного обучения для анализа структуры коннектомов. Изучение иерархической структуры графов коннектомов с использованием мультимодальных данных.
  Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Элементы теории графов, методы машинного обучения и статистики. В частности, методы поиска сообществ вершин графов, линейные и ядерные методы классификации объектов, методы аггломеративной кластеризации, событийные модели прогрессии патологии.
  Достигнутые результаты:
  1. Предложен метод решения задачи классификации объектов представимых в виде графов определенных на одном множестве вершин (с отличающимся множеством ребер). Метод основан на сравнении пересекающихся и непересекающихся кластерных структур таких графов, что позволяет эффективно снизить их признаковое описание.
  2. Предложена модель прогрессии заболевания на основе мультимодальных данных нейровизуализации.  Предложенная вероятностная модель учитывает как морфометрические характеристики (такие как толщина серого вещества головного мозга), так и структурные (связи между отдельными регионами).
  3. Предложен метод построения анатомического атласа коры головного мозга на основе данных структурной связности с использованием модели непрерывного коннектома.
  Изучены и описаны иерархические свойства графов коннектомов выводимые на основе данных.                                 
  4. Продемонстрировано что в графах коннектомах сообщества вершин часто образуют анатомически близкие регионы.
  Новизна: Были предложены методы классификации графов коннектомов, позволяющий учитывать пересекающуюся структуру сообществ и их иерархическую организацию. 
  Был предложен способ построения атласа головного мозга, на основе данных диффузионного МРТ с использованием непрерывной модели коннектома. Атлас был получен на основе data-driven подхода, а не на основе анатомической или функциональной структуры головного мозга, однако в качестве регионов успешно выделяет анатомические структуры и при этом может быть скорректирован для работы с конкретным набором данных.
  Была предложена модель прогрессии заболевания на основе мультимодальных данных нейровизуализации.  Предложенная вероятностная модель учитывает как морфометрические характеристики (такие как толщина серого вещества головного мозга), так и структурные (связи между отдельными регионами).
  Внедрение: Разработанные методы были использованы для создания атласа поверхности головного мозга. Программная реализация методов была опубликована в публичном доступе.
  Эффективность: Эффективность предложенных методов была протестирована на различных публичных наборах данных Магнитно-резонансной томографии, включая данные проекта Коннектом Человека (Human Connectome Project), данные пациентов с расстройствами аутистического спектра (UCLA Autism), болезнью Альцгеймера (ADNI), и других.
  Область применения: Разработанные программные средства, методы, алгоритмы в целом могут применяться для анализа графов определенных на одном множестве вершин, но с разными ребрами. Частным случаем таких графов являются графы коннектомы, восстанавливаемые по снимкам неинвазивной медицинской визуализации, например МРТ.
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: Миркин Б.Г.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических 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