Cтатьи, принятые к публикации

Обзоры актуальных проблем


Функциональные сети головного мозга: от восстановления связей до динамической интеграции

 а, б,  а,  а,  а,  а,  а, в
а Университет Иннополис, ул. Университетская 1, Иннополис, Татарстан, 420500, Российская Федерация
б Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского, ул. Большая Казачья 112, Саратов, 410012, Российская Федерация
в Center for Biomedical Technology Technical University of Madrid, Campus Montegancedo, Pozuelo de Alarcón, Madrid, 28223, Spain

Представлен обзор физико-математических методов восстановления функциональных сетей головного мозга на основании регистрируемой активности головного мозга. Рассматриваются наиболее эффективные и популярные методы, а также их преимущества, недостатки и ограничения применения. Обсуждаются вопросы применения теории сложных сетей к восстанавливаемым функциональным сетям головного мозга для объяснения эффектов динамической интеграции в головном мозге и их влияния на разнообразную функциональность головного мозга и сознания, а также процессов, приводящих к патологической активности центральной нервной системы. Рассматриваются вопросы приложений данных подходов как к описанию функционирования головного мозга при различных когнитивных и патологических процессах, так и для создания новых нейроинтерфейсов, основанных на детектировании изменения функциональных связей в головном мозге.

Ключевые слова: функциональные связи, синхронизация, сложные сети, нейронные сети, анализ электроэнцефалограмм и магнитоэнцефалограмм
PACS: 64.60.aq, 05.45.−a, 05.45.Tp, 05.45.Xt, 87.85.dm, 87.85.dd (все)
DOI: 10.3367/UFNr.2020.06.038807
Цитата: Храмов А Е, Фролов Н С, Максименко В А, Куркин С А, Казанцев В Б, Писарчик А Н "Функциональные сети головного мозга: от восстановления связей до динамической интеграции" УФН, принята к публикации

Поступила: 29 марта 2020, доработана: 28 июня 2020, 29 июня 2020

English citation: Hramov A E, Frolov N S, Maksimenko V A, Kurkin S A, Kazantsev V B, Pisarchik A N “Functional networks of the brain: from connectivity restoration to dynamic integrationPhys. Usp., accepted; DOI: 10.3367/UFNe.2020.06.038807

© Успехи физических наук, 1918–2020
Электронная почта: ufn@ufn.ru Телефоны и адреса редакции О журнале Пользовательское соглашение