Математическое моделирование динамики электроэнцефалограммы
В 16:30 по московскому времени
На семинаре вы узнаете о моделировании пространственно-временной динамики данных ЭЭГ с помощью уравнения Пуассона, где правая часть соответствует колеблющимся источникам мозга.
Докладчик:
Виталий Вольперт — заведующий центром «Математическое моделирование в биомедицине», РУДН.
Электроэнцефалограмма (ЭЭГ), которая регистрируется на поверхности кожи головы, характеризует распределение электрического потенциала во время активности мозга. Ее широко используют для исследования работы мозга и диагностики различных заболеваний. Потенциал, связанный с событием (ERP), используется для характеристики зрительной, двигательной и другой активности посредством среднего значения перекрестных испытаний. Однако пространственно-временная динамика данных ЭЭГ сложна для интерпретации, она индивидуальна и сильно вариабельна особенно на уровне отдельных исследований. Эту динамику традиционно связывают с колеблющимися источниками мозга, но пока неясно, как эти колебания порождают динамические режимы, наблюдаемые на поверхности мозга.
В ходе исследования выявили:
- основные динамические режимы в зависимости от количества источников, их частот и фаз;
- стоячие волны, вращающиеся и симметричные режимы, наблюдаемые при 2D- и 3D-численном моделировании, также обнаруживаются в данных ЭЭГ, зарегистрированных во время экспериментов по присвоению названий изображениям;
- движущиеся волны, определяемые как пространственное смещение распределения потенциала, появляются вблизи источников в мозге как в моделировании, так и в экспериментальных данных.
Ученые пришли к выводу, что модель источника мозга подходит для описания пространственно-временной динамики данных ЭЭГ.