Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Календарь
Поиск
Регистрация семинара

RSS
Ближайшие семинары




Актуальные проблемы прикладной математики
6 ноября 2020 г. 17:00, г. Новосибирск, online
 


Магнитоэнцефалография: от данных сенсоров к распределению источников при помощи традиционных и продвинутых методов решения обратной задачи

А. Е. Осадчий

Государственный университет – Высшая школа экономики

Количество просмотров:
Эта страница:75
Youtube:



Аннотация: Магнитоэнцефалография (МЭГ) - метод функциональной визуализации мозга, который позволяет нам неинвазивно и бесконтактно визуализировать быстропротекающие электрические процессы в головном мозге с пространственным разрешением порядка одного сантиметра. Это фантастическое свойство МЭГ обуславливается как природой регистрируемых при помощи МЭГ сигналов, так и результатом аппаратных и алгоритмических достижений, реализованных в современных системах и специализированном программном обеспечении для обработки многоканальных МЭГ измерений. Чтобы преобразовать измерения датчиков МЭГ в карты активации коры головного мозга необходимо решить недоопределенную обратную задачу. Способы борьбы с такой недоопределенностью активно исследуются в современном научном сообществе и оказывают критический вклад в результирующее пространственное разрешение всей технологии МЭГ.
В выступлении сначала будет представлен инженерный математический аппарат решения обратной задачи МЭГ (и ЭЭГ). Затем описано семейство методов для решения обратных задач, разработанных в нашей лаборатории, которые обеспечивают повышенное пространственное разрешение и позволяют визуализировать функциональные связи между корковыми источниками. В заключение будет приведено краткое описание разработанного нами программного обеспечения для функциональной визуализации активности коры на основе МЭГ и ЭЭГ в реальном времени на обычном ПК!
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024