|
|
Relationship between traveling waves on the surface and neural activity inside the cat primary visual cortex
Agafonova, Anna ; Korvasová, Karolína (vedoucí práce) ; Leemburg, Swaantje Anna (oponent)
Velké populační události, jako jsou Up states, oscilace a postupné vlny, jsou všeobecně pozorovány v záznamech z povrchu mozku, jako je elektroencefalografie (EEG) nebo elek- trokortikografie (ECoG). Nicméně naše schopnost tyto události interpretovat je omezena nedostatečnou znalostí jejich buněčného původu. Například není známo, zda populační události na kortikálním povrchu ovlivňují aktivitu v celém kortikálním sloupci nebo zda je jejich vliv omezen na horní kortikální vrstvy. Dále se mohou povrchové populační události projevovat formou oscilací v různých frekvenčních pásmech, pravděpodobně specifických pro určité kortikální vrstvy. Cílem této práce bylo popsat neuronální aktivitu v celém kor- tikálním sloupci během povrchových událostí a prozkoumat, jak se liší od zbytku. Zejména jsme zkoumali úroveň korelací lokálního potenciálu a strukturu spektra napříč hloubkou kortikálního sloupce u kočky a porovnali výsledky během Up states versus Down states naměřenými na kortikálním povrchu. Zjistili jsme, že lokální pole potenciálu měřené v hloubce kůry je více korelováno s ECoG záznamem během Down states ve srovnání se Up states. Během Up states signály ukazovaly zvýšený rozptyl, pravděpodobně odrážející zvýšený synaptický vstup a následnou neuronální aktivitu. V primární zrakové kůře jsme pozorovali...
|
|
|
Design optogenetického stimulačního protokolu ve V1 pro vyvolání vizuálního vjemu pomocí strojového učení
Parada, Jakub ; Antolík, Ján (vedoucí práce) ; Korvasová, Karolína (oponent)
The Optogenetic stimulation of neurons in the primary visual cortex (V1) is a novel and promising technique for vision restoration for people with acquired blindness. One of the challenges of such a technique is finding artificial stimuli which invoke desired cortical activities. This thesis explores whether neural networks and deep learning can be used for reverse engineering artificial stimuli patterns for optogenetic cortical implant prosthesis (LED) from cortical activity pattern recordings, assuming that similar cortical activity recordings are caused by similar visual stimuli. Various DNN architectures outperforming baseline solutions in stimulus reconstruction will be explored. Loss functions such as MSE and Structural similarity (SSIM) will be used. Questions such as if loss of information in the high-frequency domain of the reconstructed stimuli negatively affects correspondence between the desired cortical activity and the activity elicited by artificial stimuli patterns will be investigated. MSE evaluation metric will be used to determine the degree of similarity between the two types of cortical activities. Due to the limited availability of biological data, we use a model of V1 combined with a model of optogenetic cortical prosthesis (LED) and stimulation developed by Antolík et al. [2021] to...
|
|
|
Node-attributed community detection
Vokálová, Kateřina ; Hartman, David (vedoucí práce) ; Korvasová, Karolína (oponent)
Komplexní systémy nás obklopují v našem každodenním životě a jejich pochopení může přinést užitečný vhled do mnoha oblastí. Tyto systémy se skládají z komponent (také známých jako komunity), které jsou vzájemně propojené. Tato práce se zaměřuje na detekci komunit ve vrcholově ohodnocených grafech. V naší práci jsme nejprve představili nezbytnou terminologii a poskytli přehled bench- marků využívaných pro testování algorithmů. Poté jsme studovali nastavení parametrů benchmarku a algoritmu a diskutovali získané výsledky. Celá analýza byla provedena na uměle vygenerovaných sítích se zaměřením na dopad parametrů benchmarku a algoritmů na výsledky. Tyto výsledky jsme následně podrobně rozebrali. Zejména jsme zjistili, že algoritmy jsou méně ovlivněny parametrem týkajícího se poměru komunitních hran, když je velikost sítě větší. Potvrdili jsme také naše očekávání, že výsledky budou negativně ovlivněny vyššími hodnotami šumu. 1
|
|
|
Vliv druhů inhibičních neuronů na neuronovou populační dynamiku
Habart, Daniel ; Korvasová, Karolína (vedoucí práce) ; Kaplický, Petr (oponent)
Standardní modely neuronových obvodů málokdy rozlišují mezi druhy inhibičních neuronů. Díky nedávnému rozvoji optogenetických nástrojů lze v současné době analyzo- vat efekt odlišných ihibičních populací. Tato práce modifikuje existující populační model vizuální kůry u myší a provádí analýzu stability stacionárních bodů s celkovou konek- tivitou jako bifurkačním parametrem. Podařilo se dokázat stabilitu pro malé hodnoty parametru. 1
|
|
|
Extraction of spontaneously occurring activity patterns from an electrophysiological signal
Voldřich, Matěj ; Korvasová, Karolína (vedoucí práce) ; Riedlová, Kamila (oponent)
Pro vyvolání smysluplných vjemů pomocí kortikální zrakové protézy je nutné porozumět funkční architektuře neuronové sítě v místě implantátu. U nevidomého jedince však nelze měřit funkční vlastnosti neuronů záznamem reakcí na vizuální podněty a informace lze získat pouze ze spontánní akt- ivity. Ukázalo se, že spontánní aktivita v primární zrakové kůře (V1) an- estetizovaných primátů kóduje informace o lokálnífunkčníarchitektuře neur- onové sítě. Konkrétně bylo dosaženo odvození mapy orientačních preferencí ze spontánní aktivity u zvířat za použití invazivních zobrazovacích tech- nik, které nejsou určeny pro aplikace u lidí. Zda je stejné odvození možné s prostorově řídkými elektrofyziologickými záznamy z mikroelektrodového pole, které je v současnosti používáno jako kortikální vizuální protéza, není jasné. Cílem této práce je použít algoritmus pro odvození mapy orientací ze spontánní aktivity a porovnat výsledky pomocí čtyř různých proměnných extrahovaných ze signálu nahraného pomocí intrakraniálních mikroelektro- dových polí u bdělých makaků. 1
|
|
|
Comparing two main community detection algorithms and their applications on human brains
Čížková, Kateřina ; Pokorná, Aneta (vedoucí práce) ; Korvasová, Karolína (oponent)
Komplexní sítě nám pomáhají porozumět komplikovaným jevům, mimo jiné lidskému mozku. Jednou z jejich klíčových vlastností je komunitní struktura. Tato práce porovnává dva hlavní algoritmy na detekci komunit, Louvainský a přeznačkovací. Nejprve ukážeme některé systematické rozdíly v jejich výsledcích. Poté diskutujeme vlastnosti, které mají oba algoritmy společné. Praktická část této práce je věnována detekci komunit ve funkčních sítích lidského mozku. Je známo, že struktura komunit funkční sítě lidského mozku se mění během stárnutí či v důsledku některých onemocnění. My porovnáváme modularitu a počet komunit ve funkčních sítích pacientů s roztoušenou sklerózkou před a po neurorehabilitační terapii. Vezmeme-li v úvahu celý dataset, nenašli jsme žádnou významnou změnu. Modularita se však změnila ve funkčních sítích všech šesti pacientů s primárně progresivní roztroušenou sklerózou. Také ukazujeme, že mohou existovat drobné změny modularity v korelaci s protokolem fMRI nebo pohlavím pacientů. 1
|
|
|
Hollingův-Tannerův model
Skybová, Kateřina ; Bárta, Tomáš (vedoucí práce) ; Korvasová, Karolína (oponent)
Tato práce pojednává o Hollingově-Tannerově modelu, což je jeden z modelů typu dravec-kořist. V první kapitole je formulován Hollingův-Tannerův model, je vysvětlena jeho biologická interpretace a jsou uvedeny způsoby, jakými může být model modifiko- ván. Druhá kapitola uvádí dvě užitečné metody, které se využívají při kvalitativní analýze Hollingova-Tannerova modelu. Třetí kapitola se přímo zaměřuje na kvalitativní analýzu. Kvalitativní analýza je zpracována vzorově na jedné z modifikací systému. Čtvrtá kapi- tola se výhradně zaměřuje na Hollingův-Tannerův model II. typu a snaží se porovnat jednotlivé jeho modifikace. 1
|
host ::
RSS.