Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Modelování a analýza mozkové aktivity

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BAM31MOA Z,ZK 6 2P+2C česky

Podmínkou zápisu na předmět BAM31MOA je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM

Garant předmětu:
Jaroslav Hlinka
Přednášející:
Jaroslav Hlinka
Cvičící:
Jaroslav Hlinka
Předmět zajišťuje:
katedra teorie obvodů
Anotace:

Tento předmět pokrývá základní metody modelování a analýzy mozkové aktivity. Po zavedení/zopakování základních pojmů dynamických systémů budou studovány příklady generativních modelů mozkové aktivity, napříč úrovním od modelů dynamiky na membráně neuronu po aktivu neurálních populací a jejich interakci. V druhé části kurzu se budeme věnovat metodám analýzy a statistického modelování mozkové aktivity od základních metod analýzy funkční a efektivní konektivity mozku až po pokročilé partie grafové analýzy struktury mozkových sítí.

Požadavky:
Osnova přednášek:

1. Úvod do tématu, motivační příklady.

2. Lineární autoregresní model a jeho uplatnění v modelování mozkové aktivity, specifika nelineárních modelů.

3. Přehled typů modelů mozkové aktivity.

4. FitzHugh-Nagumův model.

5. Populační modely: Wilsonův-Cowanův model.

6. Modelování sítí neuronů/populací.

7. Modelování neurozobrazovacích signálů (EEG/fMRI).

8. Funkční a efektivní konektivita: definice, přehled metod.

9. Funkční a efektivní konektivita: pokročilé metody, výběr metod.

10. Specifika statistického testování v neurozobrazování: multiple testing correction, náhradní modely.

11. Grafově-teoretická analýza sítí.

12. Problémy interpretace grafově-teoretické analýzy sítí.

13. Závěrečné shrnutí.

14. Prezentace výsledků projektové práce.

Osnova cvičení:
Cíle studia:
Studijní materiály:

Jirsa, V. & McIntosh, A. (Eds.). Handbook of Brain Connectivity. Springer, 2007

Hoppensteadt, F. C. & Izhikevich, E. M. Weakly connected neural networks. Springer-Verlag New York, 1997

Kantz, H. & Schreiber, T. Nonlinear time series analysis. Cambridge university press, 2004, 7

Ermentrout, B. Simulating, Analyzing, and Animating Dynamical Systems: A Guide To Xppaut for Researchers and Students. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002

Poznámka:
Další informace:
https://moodle.fel.cvut.cz/courses/BAM31MOA
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
místnost T2:C4-362
Hlinka J.
09:15–10:45
(přednášková par. 1)
Dejvice
Laborator K362
místnost T2:C4-362
Hlinka J.
11:00–12:30
(přednášková par. 1
paralelka 101)

Dejvice
Laborator K362
St
Čt

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 27. 3. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5435906.html