Wissenschaftler erklären, wie man das komplexe Verhalten neuronaler Netze versteht

Ein Team von Wissenschaftlern untersuchte in der Monographie die Anwendung der Wavelet-Analyse auf die Untersuchung verschiedener

neurophysiologische Daten – aus Aufzeichnungendie Dynamik einzelner Neuronen auf die kollektive Aktivität des gesamten neuronalen Netzwerks des Gehirns. Die Wavelet-Analyse ist eine Alternative zur klassischen Spektralanalyse. Mit Wavelets können Sie jedoch Spektralanalysedaten verallgemeinern und das Verhalten eines neuronalen Netzwerks gleichzeitig auf verschiedenen Zeitskalen betrachten, wobei das Wichtigste hervorgehoben und unnötige Rhythmen und Rauschen eliminiert werden. Damit zeigten die Forscher, wie es möglich ist, das komplexe Verhalten neuronaler Systeme auf verschiedenen Ebenen neu zu betrachten: von der mikroskopischen Dynamik einzelner Nervenzellen, also der Analyse von Aufzeichnungen der Aktivität einzelner Neuronen, bis hin zur makroskopischen Dynamik globaler neuronaler Netze des Gehirns – Analyse von Elektroenzephalogramm- und Magnetenzephalographiedaten.

Die Entstehung der Wavelet-Theorie war eine davondie wichtigsten Ereignisse in der Mathematik der letzten Jahrzehnte. Dies ist wahrscheinlich das einzige Konzept, das in fast allen Bereichen der Grundlagenwissenschaften verwendet wurde, von der Theorie der Elementarteilchen bis zur Biophysik und Geophysik. Wavelets werden häufig zur Bilderkennung und -komprimierung, zur komplexen Signalanalyse und -synthese, zur Untersuchung turbulenter Strömungen, zum Extrahieren von Merkmalen aus biologischen und medizinischen Daten usw. verwendet.

Alexander Khramov, Leiter des Labors für Neurowissenschaften und kognitive Technologien an der Innopolis University

Das Buch enthält die neuesten Themen, die relevant sindfür ein breites Publikum, das in experimentellen und computergestützten Neurowissenschaften arbeitet. Die Monographie umfasst 9 Kapitel, sie enthalten eine mathematische Einführung in die Wavelet-Analyse und einen Überblick über die Forschung zu diesem neuen Thema im Bereich der Neurowissenschaften: Mikrodynamik am Beispiel der Analyse der Aktivität einzelner Neuronen mit Wavelets, hybride Ansätze basierend auf Wavelets und Maschine Lernen, neuronale Aktivität und Gehirnmikrodynamik mit epileptischer Aktivität und mehr.

Wissenschaftler haben auf Grundlage der Ergebnisse ein Buch geschriebenEigene Forschung auf diesem Gebiet. Im Jahr 2015 erschien die erste Auflage der Monographie; in der zweiten Auflage aktualisierten die Autoren die Informationen, überarbeiteten die bestehenden Kapitel und verfassten neue, auch auf der Grundlage ihrer an der Innopolis University durchgeführten Forschung.

„Die Monographie kann als Lehrbuch verwendet werden fürNicht-Spezialisten, Doktoranden und Studenten. Das Buch ist eine wichtige Ressource für Neurophysiologen, Biophysiker und Mathematiker, die mit nichtlinearen dynamischen Systemen und Datenverarbeitung vertraut sind, sowie für Doktoranden, die sich auf diese und verwandte Gebiete spezialisieren “, fügte Alexander Khramov hinzu.

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