Презентация на тему: Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой

Реклама. Продолжение ниже
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Нейробиология и теория сознания
0. Фазовый переход в графе Эрдеша - Реньи
1. Эволюция случайной сети в сторону увеличения кластеризации
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Структура кластеризованной сети мозга
2. Распределение лавин в модельной и реальной сети
3. «Клуб избранных» в сетях
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Сетевой анализ мозга
Современное состояние методов регистрации
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Собственные вектора & собственные значения
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Полученные результаты
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Коннектом нематоды C.elegans
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Выводы
Контакты
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Синхронизация подсетей
1/25
Средняя оценка: 4.8/5 (всего оценок: 64)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (17584 Кб)
Реклама. Продолжение ниже
1

Первый слайд презентации: Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой

Поспелов Никита Андреевич Санаторий РАН «Звенигородский» 21.10.2018 Центр нейронаук и когнитивных наук МГУ Физический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
2

Слайд 2: Нейробиология и теория сознания

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
3

Слайд 3: 0. Фазовый переход в графе Эрдеша - Реньи

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
4

Слайд 4: 1. Эволюция случайной сети в сторону увеличения кластеризации

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
5

Слайд 5

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
6

Слайд 6

Структура кластеризованной сети мозга

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
7

Слайд 7: Структура кластеризованной сети мозга

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
Реклама. Продолжение ниже
8

Слайд 8: 2. Распределение лавин в модельной и реальной сети

Avalanches in Barabashi -Albert networks Avalanches in neuronal cultures

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
9

Слайд 9: 3. «Клуб избранных» в сетях

K-core Rich club

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
10

Слайд 10

Структурные (анатомические) сети – массив структурных связей между нейронами, их группами или большими областями мозга Функциональные сети – массив статистических корреляций между областями, на которые разбивается мозг или его часть

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
11

Слайд 11: Сетевой анализ мозга

Визуализация коннектома Получение сетей разного типа

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
12

Слайд 12: Современное состояние методов регистрации

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
13

Слайд 13

Набор изображений или анатомических данных Построение структурной или функциональной сети мозга ( коннектома ) Т еория сложных сетей ( локальные свойства ) Спектральная теория графов (глобальные свойства) Математический анализ сетей мозга

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/5
14

Слайд 14: Собственные вектора & собственные значения

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
Реклама. Продолжение ниже
15

Слайд 15

Матрица A исходной сети Спектр сети Собственные значения Собственные значения Матрица A рандомизированной сети Алгоритмы рандомизации

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/8
16

Слайд 16: Полученные результаты

1. Сильные отличия коннектома человека от рандомизированной копии (в ср. с другими) Спектр коннектома макаки и его рандомизированной копии Расстояние между двумя спектрами ( earth mover’s distance )

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
17

Слайд 17

Спектр коннектома нематоды C.elegans и его рандомизированной копии Сильно ли отличаются ли спектры сетей разных организмов от своих случайных аналогов?

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
18

Слайд 18: Коннектом нематоды C.elegans

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
19

Слайд 19

Спектр коннектома человека и его рандомизированного аналога Коннектом человека сильнее отличается от своей случайной копии

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
20

Слайд 20

2. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектр Локальный коэффициент кластеризации Нет связей между соседями : С = 0 Одна связь между соседями : С = 1 /3 Три связи между соседями : С = 3 /3

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
21

Слайд 21

2. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектр Спектр коннектома человека и его рандомизированных аналогов

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
22

Слайд 22: Выводы

Коннектом человека демонстрирует существенную неслучайность по сравнению с сетями других животных. Это может быть следствием эволюционного отбора, действующего на нервную сеть. Локальная кластеризация во многом определяет форму спектра коннектома и, следовательно, играет важную роль в структуре исследуемых сетей.

Изображение слайда
1/1
23

Слайд 23: Контакты

Никита Поспелов : nik-pos@yandex.ru ; VK, TG @ niveous_dragon Сергей Константинович Нечаев, д. ф.-м. н., Directeur de Recherche au CNRS Université Paris-Sud : sergei.nechaev@gmail.com Константин В ладимирович Анохин, член-корреспондент РАН, директор Центра нейронаук и когнитивных наук МГУ : k.anokhin@gmail.com

Изображение слайда
1/1
24

Слайд 24

Спасибо за внимание!

Изображение слайда
1/1
25

Последний слайд презентации: Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой: Синхронизация подсетей

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
Реклама. Продолжение ниже