Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
3.91K subscribers
4.1K photos
1.39K videos
41 files
6.18K links
Михаил Альбертович Лебедев (@lebedevmikhaila) — известный нейроученый, специалист в области нейроинтерфейсов и нейрофизиологии

https://sites.google.com/site/lebedevneuro/curriculum-vitae

https://scholar.google.com/citations?user=cvd2xxcAAAAJ&hl=en
加入频道
Получен интересный ответ из European Journal of Physiology по поводу нашей статьи:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.13.670042v1

В письме от редактора — ссылка на письма рецензентов. Но никаких писем я не нашел. Журнал, кстати, довольно мусорный; публикуют в основном всякую хрень типа спортивной физиологогии.

В общем, зря они так. Послал вопрос редактору — посмеемся, если что-то ответит.

Ref.:
Ms. No. EJAP-D-25-00927
Beyond Traditional Poincare Analysis: Second-Order Plots Reveal Respiratory Effects in Heart Rate Variability
European Journal of Applied Physiology

Dear Dr Lebedev,

Comments have now been received from external reviewers with particular expertise in the area of your manuscript. Although we found the topic of your paper interesting, regrettably the various concerns that we identified preclude your manuscript from attaining a sufficiently high priority to warrant publication in EJAP.

For your guidance, we append the reviewers' comments below, which we hope will prove constructive.

We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work, and look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.

Yours sincerely,

David A Low, PhD
Editor
European Journal of Applied Physiology


Reviewers' comments:

Dear Authors

We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP.

We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.

Yours sincerely,

David Low
1
Карта теорий сознания.

Отсюда:

https://loc.closertotruth.com/interactive
👍8🔥54👻21👨‍💻1
"Об этом «Газете.Ru» рассказал нейрофизиолог ... Михаил Лебедев.

«Феномен фантомной руки известен давно. Люди, потерявшие конечности, продолжают ощущать их присутствие. Возникает логичный вопрос: если конечность ощущается, то где это ощущение «хранится»? Ответ прост: в коре головного мозга существует так называемая «карта» тела, которую иногда называют гомункулом. Это маленький человек с большими руками и крупной головой, а остальное тело довольно миниатюрное. Многие исследования показывают, что кора больше внимания уделяет руке и тонким движениям пальцев, чем ногам, которые контролируются более автоматическими подкорковыми структурами», – объяснил ученый.

Ранее были популярны исследования пластичности коры: если у животного ампутируют палец, соседние пальцы заполняют его зону на карте. Сейчас же ученые пришли к выводу, что кора остается неизменной.

«Это действительно объединяет все старые знания о фантомных конечностях. В рамках исследований мы смогли выяснить, что стимуляция нерва проецируется на фантом. Такая техника полезна для настройки протезов. То, что карта мозга сохраняется и после потери конечности, может помочь нам создать нейротехнологии, которые задействуют этот потенциал для очувствления протезов», – отметил ученый".

https://www.gazeta.ru/science/news/2025/08/27/26583908.shtml
🔥2🥰21
Сначала удивился, что мне сюда
😁4👀1🙈1
Но потом оказалось, что все таки вот сюда
😁5🤔1
Будущее — наше
❤‍🔥52💯2🤝1
Загадка аутизма скоро будет разгадана.
🙈2
Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity

Как мозг распознает выражения лица? Было проведено исследование на макаках, которые распознавали шесть эмоциональных категорий человеческих лиц. Также было проведено сравнении данных этих экспериментов с работой искусственных нейронных сетей. Было установлено, что традиционные модели не смогли точно воспроизвести результаты экспериментов, тогда как искусственные нейронные сети, моделирующее свойства инфратемпоральной коры, показали хорошие результаты. Записи нейронной активности показали, что часть нейронов кодировали лица лучше всего в интервале от 70 до 100 миллисекунд после их предъявления, причем эти же нейроны кодирование и выражений лица. Сделан вывод о существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где сосуществуют стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица. Эта архитектура выходит за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.25.672186v1
Aperiodic and Periodic EEG Component Lifespan Trajectories: Monotonic Decrease versus Growth-then-Decline

Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1
2👍2🔥2
How Occam's razor guides human decision-making

Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5
👍7
Подробности о работе чуть позже
7🔥3👌2
Если непонятно, как пройти «оцифровку»
🤣4
На конференции нейронаук, проходящей сейчас в Дзержинске, Анна Макарова (на снимке справа) представляет метод декодирования жестов рук на основе сигналов стереоэлектроэнцефалографии с использованием модели на основе трансформера. Пациенты с имплантированными электродами воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки. Из записей были извлечены временно-частотные характеристики, которые обрабатывались с помощью архитектуры трансформера с пространственным и временным вниманием. Для каждого участника были обучены индивидуальные модели, достигавшие точности до 0,833. Эти результаты подчеркивают потенциал сочетания стереоэлектроэнцефалографии и искусственного интеллекта для создания интуитивно управляемых протезов конечностей.

Разработка таких протезов является основной целью нейропротезирования. Благодаря прогрессу в нейронных и искусственных интеллектуальных технологиях эта цель становится всё более достижимой. Анна определила ключевой шаг в создании нейропротезов нового поколения — интеграцию протезов в схему тела. Внутрикортикальные записи особенно перспективны благодаря высокому качеству нейронных сигналов, что улучшает управление протезами и способствует нейронной пластичности.

Электроды были имплантированы пациентам с эпилепсией по медицинским показаниям, что позволило проводить высокоточные внутрикортикальные записи во время простых двигательных задач. Пациенты с эпилепсией были выбраны, поскольку имплантация проводится исключительно для клинического мониторинга в этой группе, что делает возможным этичное и практичное получение инвазивных нейронных данных. Записи проводились из неэпилептогенных кортикальных зон.

Семь пациентов наблюдали за жестами, выполняемыми протезом руки, и воспроизводили их своей рукой. Использовались девять жестов: сгибание каждого пальца, три вида щипков и сжатие кулака. Движения рук отслеживались с помощью акселерометра на тыльной стороне ладони и электромиографических электродов на мышцах предплечья.

Анализировалась кортикальная активность в интервале от 0 до 1,8 с относительно начала жеста, охватывая преддвигательные и перидвигательные модуляции. Временно-частотное представление использовало метода мультитейпера, анализируя спектральные данные в диапазоне 35–90 Гц с шагом 3 Гц, что соответствовало гамма-активности.

Анна использовала архитектуру визуального трансформера, эффективно захватывающую спектральные и временные характеристики данных. Эта архитектура применяла последовательную стратегию внимания, сначала фокусируясь на частотных компонентах, затем на временной динамике. Процесс включал четыре этапа: предобработку, временное преобразование и классификацию. Сжатые признаки разделялись на временные сегменты, и к ним применялся кодировщик с механизмом само-внимания для захвата долгосрочных временных зависимостей. Выходные признаки трансформера агрегировались с помощью глобального усреднения, а затем полностью связанный слой предсказывал метки классов. Для каждого участника обучалась отдельная модель, чтобы учесть индивидуальные нейронные паттерны, что было необходимо из-за высокой межиндивидуальной вариабельности.

Лучшая классификационная производительность наблюдалась у первого участника, несмотря на меньший объём данных (закон Мерфи). Анна сосредоточилась на четырёх ключевых жестах сгибания пальцев (указательного, среднего, безымянного и мизинца), поскольку они демонстрировали наиболее стабильную нейронную различимость и обеспечивали достаточный объём данных. Максимальная точность для первого участника составила 0,833, для остальных — от 0,538 до 0,571. Следующим шагом Анна планирует разработать обобщённую модель для более эффективного декодирования движений пальцев и её применения для разных пациентов, что откроет путь к надёжным клиническим интерфейсам мозг-компьютер.

Исследование проводилось при поддержке государственного задания ИППИ РАН, утверждённого Министерством образования и науки России.
5👍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что такое корка, а что такое подкорка
👍31🔥1