Метод транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС) позволяет неинвазивно воздействовать на структуры коры головного мозга, благодаря чему этот метод широко используется для картирования отделов коры, а также в качестве диагностического метода для оценки кортикоспинальной возбудимости. На занятии практикума участники познакомятся с работой транскраниального магнитного стимулятора, методом навигационной ТМС, а также научатся измерять возбудимость кортикоспинального тракта путем записи моторных вызванных потенциалов (МВП) электромиограммы.

Интерфейс мозг-компьютер (ИМК) — технология, позволяющая использовать мозговую активность в качестве внешнего управляющего сигнала для выходных устройств. Одним из наиболее распространенных неинвазивных методов регистрации электрической активности головного мозга для управления внешними устройствами в контуре ИМК является электроэнцефалография (ЭЭГ). На занятии практикума участники ознакомятся с основными основанными на ЭЭГ ИМК парадигмами, разберут различия между ними и проанализируют характерные изменения в ЭЭГ активности человека, используемые для нейроуправления.

Метод функциональной спектроскопии в ближней инфракрасной области (fNIRS) - неинвазивный метод, позволяющий оценить метаболическую активацию коры больших полушарий. За последние годы разработчикам fNIRS-систем удалось достичь мобильности с сохранением большого числа каналов регистрации, что привело к удешевлению технологии и делает метод перспективным для проведения лабораторных исследований широкого профиля, а также для создания ИМК.

На занятии практикума будут рассмотрены основные подходы к анализу моторных вызванных потенциалов (МВП), индуцированных ТМС, как основной мерой возбудимости кортикоспинального тракта.

На занятии практикума участники познакомятся с основными объектами библиотеки Python-MNE для анализа электрофизиологических данных.

На занятии практикума будут рассмотрены базовые аспекты и тонкости в обработке fNIRS-данных, позволяющие исключить нецелевую гемодинамическую активность и получить информативный сигнал о процессах, происходящих в головном мозге. Участники научатся работать с fNIRS-данными, моделировать гемодинамическую активность и визуализировать полученные результаты.

Данное занятие будет посвящено основам обработки сигналов электромиографии (ЭМГ) и их применению в задачах классификации. Участники научатся основам пакета MNE (MNE-Python), изучат методы обработки сигналов EMG и их применения в реальных задачах классификации движений. К концу курса студенты будут обладать знаниями и навыками, необходимыми для работы с сигналами ЭМГ, а также их применению для классификации сигналов ЭМГ для различных приложений.

Магнитоэнцефалография (МЭГ) — это неинвазивный нейрофизиологический метод, позволяющий измерять магнитные поля, генерируемые нейронной активностью мозга. Анализ пространственного распределения магнитных полей позволяет локализовать источники активности в головном мозге. Информация о функции мозга получается путем сопоставления положения этих источников с анатомической информацией о структуре мозга, полученной с помощью структурной магнитно-резонансной томографии (cМРТ). Поговорим о методах обработки и анализа сигнала, регистрируемого с помощью магнитной энцефалографии на примере стандартного пайплайна работы с МЭГ-данными.

На занятии с использованием библиотеки MNE Python будет рассматриваться построение вызванных потенциалов, их пространственные и динамические характеристики на МЭГ и ЭЭГ, зависимость от монтажа. Также будет продемонстрировано различие между вызванной и индуцированной активностью и представлены примеры по частотно-временному разложению сигнала. В качестве завершающего этапа анализа будут приведены примеры статистического тестирования вызванной активности, а также пространственное разложение индуцированной активности с помощью алгоритма common spatial patterns (CSP).