Датасет с МЭГ, записанной при прослушивании речи

Данные:

https://osf.io/ag3kj/

Препринт:

Laura Gwilliams, Graham Flick, Alec Marantz, Liina Pylkkanen, David Poeppel, Jean-Remi King. MEG-MASC: a high-quality magneto-encephalography dataset for evaluating natural speech processing. arXiv:2208.11488, 26 Jul 2022 https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.11488

По-видимому, именно этот датасет упоминается в недавней статье исследователей из ФБ, забаненного в РФ, "расшифровавших" речь по МЭГ, как Gwilliams2022 (ссылка не была расшифрована в статье).

https://www.meetup.com/coglab/events/szgmxsydcmbzb/
HackNight NeuroTechX Paris

Mon, Sep 19 · 6:40 PM CEST, 19:40 MSK

NTX HACKATHON 22
OCTOBER 29 & 30 - 2022

https://neurotechx.com/hackathon2022/

Уважаемые коллеги!

Публикуем программу XXVI научной школы-конференции молодых ученых по физиологии высшей нервной деятельности и нейрофизиологии.

Конференция состоится 26-27 октября в ИВНД и НФ РАН в очном и онлайн-формате.

Приглашаем вас принять участие в Конференции лично или онлайн в качестве слушателей.

Подключиться к конференции Zoom
https://us02web.zoom.us/j/86381900813?pwd=dW1kNk1SWHRMemNlMXNBUEFGYlNpUT09

Идентификатор конференции: 863 8190 0813
Код доступа: 379106

Магнитоэнцефалография: от клиники до фундаментальной науки

Беседа Марины Аствацатурян с директором Центра биоэлектрических интерфейсов ВШЭ Алексеем Осадчим на Первом медицинском канале

https://youtu.be/u69BlmWFzKs

• О методе МЭГ и его преимуществах
• О возможностях новейших компактных магнитометров с оптической накачкой (OPM MEG), которые можно ставить прямо на голову
• О созданном Алексеем и его коллегами одном из первых в мире нейроинтерфейсе на основе OPM MEG
• О применении МЭГ для диагностики и исследования эпилепсии
• Об экспериментальных исследованиях с использованием МЭГ, развивающих висцеральную теорию сна И.Н. Пигарева

Алексей в последние годы больше всего известен как один из ведущих российских экспертов по интерфейсам мозг-компьютер. Но он также является и ведущим российским специалистом по физике МЭГ-сигнала, так что эту беседу очень стоит послушать!

Кстати, в следующий четверг ожидается его лекция в открытом курсе МГУ "Нейроинтерфейсы: от биологии до анализа данных".

Вакансия в МЭГ-центре

В единственном в России исследовательском центре, изучающем мозг человека с помощью собственной 306-канальной магнитоэнцефалографической системы (Neuromag Vectorview) – Московском МЭГ-центре ( http://megmoscow.ru/ ) – открыта вакансия исследователя-стажера, участвующего в экспериментальных исследованиях когнитивных способностей человека.

Основные обязанности:

• Подготовка стимульных материалов для проведения экспериментов
• Поиск испытуемых для экспериментов
• Регистрация активности головного мозга с использованием магнитоэнцефалографа
• Обработка МЭГ-данных с помощью набора программных пакетов

Что мы ждем от успешного кандидата:

• Базовые знания по физиологии высшей нервной деятельности
• Навыки программирования
• Высшее образование или обучение в магистратуре вуза
• Владение английским языком на уровне intermediate и выше

Что мы предлагаем:

• Уникальный опыт участия в научных проектах международного уровня
• Научные публикации в ведущих научных изданиях
• Взаимодействие с ведущими зарубежными научными центрами с последующей возможностью поступления на PhD программы в них
• Гибкий график работы
• Для студентов – возможность совмещать работу с выполнением выпускных работ под руководством сотрудников МЭГ-центра
• Заработная плата 25-50 тысяч рублей (зависит от степени занятости и опыта)

Обращайтесь к Владимиру Козунову – kozunov.vladimir@gmail.com

MinD-Vis: диффузия для чтения мыслей

Представлена диффузионная модель, которая умеет декодировать то, что видит человек по его мозговой активности (fMRI).

Сначала авторы обучили self-supervised модель для получения универсальных эмбеддингов мозговой активности (одинаковых для разных людей). Далее они взяли предобученную Latent Diffusion и добавили к ней cross-attention на эти мысленные репрезентации. После короткого файнтюна на 1.5к парах картинка-fMRI модель смогла полноценно декодировать то, что видит перед собой человек!

Данные для обучения и код выложены в открытый доступ, веса моделей дают по запросу.

Статья, GitHub, блог

EEG and pupillometric signatures of working memory overload

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.21.517347v1

Rhythmic temporal coordination of neural activity avoids representational conflict during working memory

https://doi.org/10.1101/2022.12.02.518876

Слет участников нейроиндустрии

Инфраструктурный центр по направлению «Нейронет» 3.0 (АНО «Технологии возможностей») проводит серию мероприятий в 2022–2024 годах, направленных на усовершенствование Дорожной карты «Нейронет» и, в целом, на развитие рынка нейротехнологий в России. 19 декабря 2022 года в Москве, в партнерстве с РТУ МИРЭА, состоится Слет участников нейроиндустрии.

Подробности и регистрация:
http://neuronovosti.ru/slet-uchastnikov-nejroindustrii/

HackNight NeuroTechX Paris
MON, DEC 19 · 20:40 MSK

https://www.meetup.com/coglab/events/290409542/

https://github.com/stanford-crfm/pubmedgpt

Code used for pre-training and fine-tuning the PubMed GPT 2.7B model.

​​Обзор мобильной ЭЭГ
#neuroimaging

Публикация: Niso, G., Romero, E., Moreau, J. T., Araujo, A., & Krol, L. R. (2022). Wireless EEG: An Survey of Systems and Studies. NeuroImage, 119774.

На днях в Neuroimage вышел обзор, сопоставляющий характеристики 44 устройств регистрации беспроводной ЭЭГ, а также рассматривающий ключевые исследования с использованием этого метода.

На основе этого обзора можно сформировать список вопросов, на который следует ответить, прежде чем выбирать подходящее вам устройство:

- Нужен ли широкий захват активности с различных областей мозга или достаточно регистрировать ее с пространственно ограниченной небольшой области?
- Понадобятся ли данные о дополнительной физиологической активности (движениях глаз, сокращениях сердца, дыхании, мышечной активности)?
- Что важнее – комфорт пользователя или качество сигнала? В первом случае допустимо использование сухих электродов, не требующих нанесения геля на скальп. Впрочем, оптимизация их конфигурации и использование проводящих полимеров, графена и прочих материалов минимизируют их чувствительность к шуму. Также доступно использование промежуточного варианта – влажных электродов, окруженных губкой с солевым раствором.
- Важна ли возможность проверять импеданс, определяющий качество контакта электрода со скальпом, непосредственно во время регистрации активности?
- Какие спектральные характеристики сигнала будут представлять интерес? Это обусловит допустимую частоту дискретизации с учетом теоремы Найквиста – Шеннона, в соответствии с которой что для любого периодического сигнала заданной частоты требуется частота дискретизации, более чем в два раза превышающая частоту сигнала, чтобы точно определить его присутствие.
- Необходимо ли отслеживать сигнал в режиме реального времени, на каком расстоянии и с какой допустимой задержкой? В зависимости от этого выбирается оптимальный протокол беспроводной передачи данных (по Bluetooth или через Wi-Fi), а также протокол передачи данных в пакеты обработки (стандартом является LSL).
- Какой длины записи будут регистрироваться? Это определит необходимое количество часов работы устройства от аккумулятора.

Обзор исследований с использованием мобильной ЭЭГ выделил четыре основные сферы применения:

- Когнитивный мониторинг: регистрация ЭЭГ в реальном времени для оценки характеристик той или иной когнитивной деятельности (например, уровня внимания или усталости) и – в ряде случаев – обеспечения обратной связи.
- Клинические цели: диагностика заболеваний, длительный мониторинг патологических состояний на протяжении 24 часов с возможностью пациента свободно перемещаться, спать и т. д.
- Коммуникация и контроль: использование мозговой активности для управления внешними устройствами (в частности, роботизированными конечностями).
- Методологические проверки самих устройств.

Как сами подчеркивают авторы, несмотря на широту охваченных параметров сопоставления, обзор не касается самого важного критерия выбора устройства (помимо мобильности передвижений) – качества регистрируемого сигнала. Этот параметр сильно зависит от дизайна исследования: например, допустимые пороги качества отличаются для спектрального анализа ЭЭГ или для регистрации ранних усредненных вызванных ответов ЭЭГ на стимул. Поэтому для более полноценного сопоставления портативных ЭЭГ-устройств важно использование стандартизованных процедур оценки. Вдохновиться можно ERP CORE ( набором парадигм для регистрации основных вызванных потенциалов ЭЭГ человека) и сопоставлять получаемые с помощью портативной ЭЭГ результаты в условиях, когда участник сидит, стоит или перемещается. В качестве метрики качества сигнала можно использовать standardized measurement error, не так давно разработанную для универсальной оценки качества вызванных потенциалов.