Externí odkazy

Struktury synchronizace v mnohorozměrných neurálních signálech: strojové učení a predikce účinnosti antidepresiv

GF21-14727K [Registrované výsledky] 2021 - 2024

Koncept synchronizace nelineárních dynamických systémů bude základem pro vývoj matematických metod a počítačových algoritmů určených k detekci a charakterizaci interakcí a závislostí v mnohorozměrných nelineárních časových řadách. Směrové vazby a kauzální vztahy budou kvantifikovány nástroji teorie informace. Vyvíjené metody budou přizpůsobeny specifickým vlastnostem skalpového elektroencefalogramu (EEG), zvláštní pozornost bude věnována mezifrekvenčním interakcím. Celková struktura synchronizace EEG signálů odrážející funkční integraci, jak v rámci různých časových a prostorových škál, tak i mezi škálami, bude klasifikována metodami strojového učení a použita k popisu stavů mozku a jejich změn způsobených duševními poruchami. Synchronizace a její změny v EEG depresivních pacientů budou testovány jako prediktory terapeutické úspěšnosti antidepresiv. Vyvinuté metody budou využitelné nejen v analýze elektrofyziologických signálů v neurologii a psychiatrii, ale obecně v analýze složitých vícerozměrných signálů odrážejících nelineární interakce v různých časových a prostorových škálách.