Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Содержание
- 1. Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
- 2. Нейробиология и теория сознания
- 3. 0. Фазовый переход в графе Эрдеша - Реньи
- 4. 1. Эволюция случайной сети в сторону увеличения кластеризации
- 5. Слайд 5
- 6. Структура кластеризованной сети мозга
- 7. Структура кластеризованной сети мозга
- 8. 2. Распределение лавин в модельной и реальной сетиAvalanches in Barabashi-Albert networksAvalanches in neuronal cultures
- 9. 3. «Клуб избранных» в сетях K-coreRich club
- 10. Структурные (анатомические) сети – массив структурных связей
- 11. Сетевой анализ мозга Визуализация коннектома Получение сетей разного типа
- 12. Современное состояние методов регистрации
- 13. Набор изображений или анатомических данныхПостроение структурной или
- 14. Собственные вектора & собственные значения
- 15. Матрица A исходной сети Спектр сетиАлгоритмы рандомизации
- 16. Полученные результаты1. Сильные отличия коннектома человека от
- 17. Спектр коннектома нематоды C.elegans и его рандомизированной
- 18. Коннектом нематоды C.elegans
- 19. Спектр коннектома человека и его рандомизированного аналогаКоннектом человека сильнее отличается от своей случайной копии
- 20. 2. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектрЛокальный коэффициент кластеризации
- 21. 2. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектр Спектр коннектома человека и его рандомизированных аналогов
- 22. ВыводыКоннектом человека демонстрирует существенную неслучайность по сравнению
- 23. КонтактыНикита Поспелов: nik-pos@yandex.ru; VK, TG @niveous_dragonСергей Константинович
- 24. Спасибо за внимание!
- 25. Синхронизация подсетей
- 26. Скачать презентанцию
Нейробиология и теория сознания
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Теория сложных сетей как мост между физикой и нейронаукой
Поспелов Никита
Андреевич
им. М.В. Ломоносова
Слайд 82. Распределение лавин в модельной и реальной сети
Avalanches in Barabashi-Albert
networks
Avalanches in neuronal cultures
Слайд 10Структурные (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
Слайд 13Набор изображений или анатомических данных
Построение структурной или функциональной сети мозга
(коннектома)
Теория
сложных сетей
(локальные свойства)
Спектральная теория графов
(глобальные свойства)
Математический анализ сетей мозга
Слайд 16Полученные 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)
Слайд 17Спектр коннектома нематоды C.elegans и его рандомизированной копии
Сильно ли отличаются
ли спектры сетей разных организмов от своих случайных аналогов?
Слайд 19Спектр коннектома человека и его рандомизированного аналога
Коннектом человека сильнее отличается
от своей случайной копии
Слайд 202. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектр
Локальный коэффициент кластеризации
Слайд 212. Локальная кластеризация оказывает важное влияние на спектр
Спектр коннектома
человека и его рандомизированных аналогов
Слайд 22Выводы
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.
Слайд 23Контакты
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 Владимирович
Анохин, член-корреспондент РАН, директор Центра нейронаук и когнитивных наук МГУ:k.anokhin@gmail.com
