Научная Группа Натальи Шушариной БФУ им. Канта: Исследования и Результаты

Проекты

Исследование влияния пластичности головного мозга на функциональную адаптацию организма
Цель — получение новых научных данных исследований головного мозга и его функций и разработка на их основе комплексных методов определения и понимания ранних признаков выявления и развития неврологических заболеваний и травм с помощью нейровизуализации и других инструментов нейротехнологий. В настоящее время, мониторинг психоэмоциональных состояний осуществляется с помощью оценки на основе интервью проводимых врачами или методов самостоятельной оценки. Ограниченные возможности подобного подхода не позволяют внимательно отслеживать симптомы, откладывая коррекцию неоптимальных психических состояний. Однако, использование комбинации сенсорных технологий и машинного обучения позволит в режиме реального времени проводить распознавание психоэмоциональных состояний. Задачи Разработать новую искусственную самообучающуюся сеть с учетом знаний об астроцитах, как регуляторах активности нейронов Создание новых глия-селективных фармакологических препаратов для коррекции расстройств настроения, внимания и мотивации Создать новые подходы для терапии психических заболеваний Разработать новые технологии для локальной активации нервных центров, принимающих участие в когнитивной деятельности мозга

Исследование влияния пластичности головного мозга на функциональную адаптацию организма

Цель — получение новых научных данных исследований головного мозга и его функций и разработка на их основе комплексных методов определения и понимания ранних признаков выявления и развития неврологических заболеваний и травм с помощью нейровизуализации и других инструментов нейротехнологий.

В настоящее время, мониторинг психоэмоциональных состояний осуществляется с помощью оценки на основе интервью проводимых врачами или методов самостоятельной оценки. Ограниченные возможности подобного подхода не позволяют внимательно отслеживать симптомы, откладывая коррекцию неоптимальных психических состояний. Однако, использование комбинации сенсорных технологий и машинного обучения позволит в режиме реального времени проводить распознавание психоэмоциональных состояний.

Задачи

Разработать новую искусственную самообучающуюся сеть с учетом знаний об астроцитах, как регуляторах активности нейронов
Создание новых глия-селективных фармакологических препаратов для коррекции расстройств настроения, внимания и мотивации
Создать новые подходы для терапии психических заболеваний
Разработать новые технологии для локальной активации нервных центров, принимающих участие в когнитивной деятельности мозга

Развитие методов машинного обучения и теории сетей для анализа мультимодальных данных нейровизуализации
Цель — развитие физико-математических методов и моделей для анализа функциональных сетей мозга и выявление интегративных процессов, сопровождающих развитие сенсорных, моторных, когнитивных функций и неврологических заболеваний. Задачи Изучить подходы картирования психоэмоциональных состояний (в том числе с использованием электрофизиологических маркеров) Разработать методики разметки данных биопотенциалов в соответствии с изменением психоэмоционального состояния, на базе которых разработан комплексный подход для регистрации электрофизиологических и биометрических параметров человека

Развитие методов машинного обучения и теории сетей для анализа мультимодальных данных нейровизуализации

Цель — развитие физико-математических методов и моделей для анализа функциональных сетей мозга и выявление интегративных процессов, сопровождающих развитие сенсорных, моторных, когнитивных функций и неврологических заболеваний.

Задачи

Изучить подходы картирования психоэмоциональных состояний (в том числе с использованием электрофизиологических маркеров)
Разработать методики разметки данных биопотенциалов в соответствии с изменением психоэмоционального состояния, на базе которых разработан комплексный подход для регистрации электрофизиологических и биометрических параметров человека

Разработка генеративного подхода к организации человеко-машинного интерфейса на базе расшифровки кинематики движений рук по данным электромиографии
Разработать оптимальное решение для определения координат пальцев руки по данным оптического трекинга для задач разметки данных Разработать математические основы учета симметрии геометрии датчиков для модификации нейронных сетей сверточного типа Разработать общие подходы к учету симметрии геометрии датчиков в работе с нейронными дифференциальными уравнениями Разработать методики аугментации на этапе обучения сигналов ЭМГ для массива электродов с учетом симметрии Разработать методика разметки данных на основе оптического трекинга пальцев руки Определить генеративная модель наиболее эффективная для задач реконструкции координат пальцев руки по неполным данным Разработать общие подходы к учету симметрии геометрии датчиков в нейросетевых моделях

Разработка генеративного подхода к организации человеко-машинного интерфейса на базе расшифровки кинематики движений рук по данным электромиографии

Разработать оптимальное решение для определения координат пальцев руки по данным оптического трекинга для задач разметки данных
Разработать математические основы учета симметрии геометрии датчиков для модификации нейронных сетей сверточного типа
Разработать общие подходы к учету симметрии геометрии датчиков в работе с нейронными дифференциальными уравнениями
Разработать методики аугментации на этапе обучения сигналов ЭМГ для массива электродов с учетом симметрии
Разработать методика разметки данных на основе оптического трекинга пальцев руки
Определить генеративная модель наиболее эффективная для задач реконструкции координат пальцев руки по неполным данным
Разработать общие подходы к учету симметрии геометрии датчиков в нейросетевых моделях

Разработки

Носимый нейроинтерфейс BALALAIKA

На момент создания обладал лучшими характеристиками среди коммерческих потребительских нейроинтерфейсов, вошёл в число десяти лучших разработок за 2017 год

Биоинспирированный робот-таракан

Универсальный робот-разведчик, способный действовать в труднодоступных местах, в том числе, в условиях угрожающих жизни человека

Система управления аватарами в виртуальной реальности на основе BALALAIKA

Способна определять движения мелкой моторики верхних конечностей при меньшей себестоимости в сравнении с коммерческими аналогами без нейроинтерфейсов

Перчатка-антитремор

Устройство для ослабления тремора верхних конечностей на основе электростимуляции периферических нервов. Устройство получило одобрение экспертов на международной выставке «Вузпромэкспо – 2020».

Сотрудники

Шушарина Наталья Николаевна

начальник управления развития и инновационной деятельности, старший научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения

+7 (4012) 59-55-95 #6630
NShusharina@kantiana.ru

Богданов Александр Олегович

научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения

AxeBogdanov@gmail.com

Ботман Степан Александрович

младший научный сотрудник лаборатории математического моделирования сложных и нелинейных систем, младший научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения

SBotman@kantiana.ru

Васильев Александр

сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта

Либерт Алан

инженер-исследователь Центра нейротехнологий и машинного обучения

Локес Евгения Владимировна

инженер-исследователь Центра нейротехнологий и машинного обучения