Neuroinformatics
| Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
|---|---|---|---|---|
| BEAM33NIN | Z,ZK | 6 | 2P+2C | anglicky |
- Vztahy:
- Předmět BEAM33NIN nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM33NIN (vztah je symetrický)
- Předmět BEAM33NIN nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A6M33NIN (vztah je symetrický)
- Podmínkou zápisu na předmět BEAM33NIN je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM
- Předmět BEAM33NIN nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM33NIN (vztah je symetrický)
- Garant předmětu:
- Daniel Novák
- Přednášející:
- Ján Antolík, Eduard Bakštein, Giulia D´Angelo, Jiří Hammer, David Kala, Daniel Novák, Karla Štěpánová
- Cvičící:
- Eduard Bakštein, Giulia D´Angelo, Daniel Novák
- Předmět zajišťuje:
- katedra kybernetiky
- Anotace:
-
Předmět je zaměřen na modelování neuronů, metody učení na celulární úrovni, zpracování signálů neuronů, kódování a dekódování informace v mozku. Přednášky aplikují získané poznatky na příklady z neurofyziologické praxe. Cvičení jsou zaměřeny na analýzu záznamů signálů neuronů získaných ze zvířecího i lidského mozku.
- Požadavky:
-
Prerekvizity: Teorie signálů, Statistika a spolehlivost v lékařství, Rozpoznávání a strojové učení.
- Osnova přednášek:
-
1. Úvod, přehled klinických a zobrazovacích metod (jednotková aktivita, EEG , potenciály lokálního elektrického pole, transkraniální magnetická stimulace, funkční neurochirurgie, funkční magnetická rezonance, metody navigace a jejich vizualizace).
2. Modely neuronů: synaptické vstupy, dendritické stromy, iontové kanály, stavová analýza.
3. Poissonův proces, variabilita pálení neuronu, Integrate &Fire model.
4. Bodové procesy v čase a prostoru, definice metrik podobnosti pálení neuronů.
5. Kódování informace v mozku: frekvenční a temporální metriky: - dekódování informace a synchronizace, informační přenos pálení neuronů.
6. Mechanismy učení na celulární úrovni - krátkodobé a dlouhodobé učení.
7. Stochastické neurony a učení I - inspirace statistickým přístupem.
8. Stochastické neurony a učení II - inspirace statistickým přístupem.
9. Učení založené na frekvenčních a časových charakteristikách.
10. Modelování organizace a funkcí mozkové kůry.
11. Aplikace neuroinformatiky pro výzkum epilepsie.
12. Třídění neuronů, předzpracování signálu jednotkové aktivity, evaluace shlukování, generování umělého signálu.
13. Případová studie: výzkum emocí v oblasti bazálních ganglií, analýza IAPS experimentů.
14. Rezerva.
- Osnova cvičení:
-
1. Modelování neuronů a jejich vzájemného propojení, Hodgkin-Huxley model, koeficient variace, PSTH histogram.
2. Bodové a Poissonovy procesy.
3. Kódování signálu v mozku- frekvenční přístup.
4. Kódování signálu v mozku- časový přístup.
5. Dekódování signálů.
6. Přenos informace, entropie, míry regularity, „spike train“ míra.
7. Statistické vlastnosti pálení neuronu, 2D a 3D reprezentace.
8. Stochastické neurony a učení, synchronizace, kros-korelace.
9. Generování umělého spike train signálu.
10. Třídění neuronů.
11. Evaluace výsledků, vizualizační metody, ROC křivka.
12. Případová studie: IAPS experiment.
13. Případová studie: epilepsie.
14. Rezerva.
- Cíle studia:
-
Předmět je zaměřen na modelování neuronů, metody učení na celulární úrovni, zpracování signálů neuronů, kódování a dekódování informace v mozku. Přednášky aplikují získané poznatky na příklady z neurofyziologické praxe. Cvičení jsou zaměřeny na analýzu záznamů signálů neuronů získaných ze zvířecího i lidského mozku.
- Studijní materiály:
-
[1] Christof Koch, Biophysics of Computation-Information Processing in Single Neurons, Oxford University Press, 1999.[2] Thomas P. Trappenberg, Fundamentals of Computational Neuroscience, Oxford University Press, 2002.
[3] Fred Rieke,Spikes Exploring the Neural Code, MIT Press, 1999.
[4] Peter Dayan, Theoretical Neuroscience, MIT Press, 2001.
[5] Wulfram Gerstner, Spiking Neuron Models, Cambridge University Press, 2002.
- Poznámka:
- Další informace:
- https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/bam33nin/start
- Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
- Rozvrh není připraven
- Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
-
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 St Čt Pá - Předmět je součástí následujících studijních plánů:
-
- Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Image Processing (povinně volitelný předmět)
- Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Signal Processing (povinně volitelný předmět)
- Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Bioinformatics (povinně volitelný předmět)
- Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Medical Instrumentation (povinně volitelný předmět)