Отзыв на автореферат д.б.н. Г.А.Иваницкого (Функциональная интеграция нейрональных популяций в мозге человека)
Описание файла
Файл "Отзыв на автореферат д.б.н. Г.А.Иваницкого" внутри архива находится в следующих папках: Функциональная интеграция нейрональных популяций в мозге человека, Документы. PDF-файл из архива "Функциональная интеграция нейрональных популяций в мозге человека", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "физико-математические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст из PDF
отзыв на автореферат диссертации Шараева Максима Геннадьевича «Функциональная интеграция нейрональных популяций в мозге человека», представленной к защите на соискание ученой степени кандидата физико- математических наук по специальности 03.01.02 — «Биофизика» Диссертация М.Г. Шараева посвящена актуальной теме изучения мозговых механизмов высшей нервной деятельности человека, а именно выявлению взаимодеиствия различных областей мозга в состоянии спокойного бодрствования и при восприятии простых зрительных стимулов в парадигме одд-ЬаП, Как справедливо отмечает автор во введении, большинство современных психофизиологических исследований с использованием электро- и магнитоэнцефалографии сконцентрировано на функциональной локализации, в то время как очень важно оценить интеграцию областей мозга.
Мозг является хорошо структурированным устройством, и именно взаимодействие его областей (иерархическое или параллельное, строго каузальное или конкурентное) обуславливает информационный процесс. В работе использован самый современный математический аппарат для оценки функциональных связей, а именно, метод Трансферной энтропии, не предполагающий никакои модели генерации данных, и Динамическое каузальное моделирование, предполагающее построение предварительных моделей на основе априорных знаний. Как показано автором, первый из методов может быть хорошим подспорьем для первоначального анализа каузальных связей в сложных системах, в то время как второй позволяет выявить более детальную картину взаимодействия областей мозга.
В целом же, оба методических подхода дали сходную картину, что, на мой взгляд, свидетельствует о работоспособности и адекватности обоих методов. При всеи серьезности методических достижений автора, главное достоинство работы состоит все же в том, что с помощью новых, сложных методов получены содержательные Р интересные научные результаты. На основании экспериментальных данных, полученных методом фМРГ, «построены стабильные во времени и воспроизводимые ориентированные графы ("паттерны") эффективных связей между четырьмя ключевыми областями нейронной сети состояния покоя» (цитата из автореферата). Наиболее же интересным для меня явился результат, полученный при анализе данных ЭЭГ и подтверждающий гипотезу информационного синтеза, выдвинутую А.М. Иваницким 40 лет назад.
С помощью моделей, использующих либо только прямые связи (модель Е), либо прямые и обратные связи (модель ЕВ), М.Г, Шараевым в работе показано, что (цитирую): «Модель Е превосходит модель ЕВ на латентностях 150 и 1б0 мс, далее до 220 мс модели находятся в паритете. На латентности 230 мс модель ЕВ побеждает у почти ВО% испытуемых, однако на самых поздних латентностях нельзя однозначно определить лучшую модель». Установленный факт, несомненно, является прямым экспериментальным подтверждением гипотезы информационного синтеза. Напомню, что в оригинальной работе А.М.
Иваницкого идея информационного синтеза на основе .