Перспективные методы диагностики кооперативной динамики сложных сетей по экспериментальным данным: теоретические аспекты и применение в нейрофизиологии

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-22-00065

НазваниеПерспективные методы диагностики кооперативной динамики сложных сетей по экспериментальным данным: теоретические аспекты и применение в нейрофизиологии

Руководитель Павлов Алексей Николаевич, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского" , Саратовская обл

Конкурс №64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-402 - Нелинейные колебания и волны

Ключевые слова сети осцилляторов, взаимодействующие осцилляторы, кооперативная динамика, хаотические колебания, меры сложности, флуктуационный анализ, вейвлет-анализ, характеристики взаимодействия, нейрофизиология, электроэнцефалограмма

Код ГРНТИ29.35.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Проект направлен на развитие методов изучения и количественного описания взаимодействия элементов сложных сетей по экспериментальным данным и их применение в исследованиях физиологических систем и, в частности, в нейрофизиологии. Основной акцент делается на создании инструментария исследования структуры сигналов живых систем, который не только диагностирует изменения динамики системы, но и обеспечивает возможность интерпретации результатов, обосновывая гипотезы о причинах и возможных механизмах наблюдаемых изменений. В последние годы формируется новое междисциплинарное направление сетевой физиологии («Network Physiology»), развитие которого невозможно без понимания физических принципов функционирования сложных сетей. В рамках этого направления активно обсуждается перспективность исследований, ориентированных на одновременную регистрацию сигналов, отражающих динамику разных физиологических систем организма, и совместный анализ экспериментальных данных, разнородных по своей структуре. Но если с точки зрения технических возможностей практической реализации эта задача не представляет сложностей, то анализ разнородных экспериментальных данных, ориентированный на описание взаимодействия между физиологическими системами или даже взаимодействия различных элементов одной подсети, является более сложной проблемой. Исследования динамики живых систем требуют специализированного математического аппарата. При выполнении проекта научный коллектив планирует сосредоточить внимание на решении нескольких конкретных задач в рамках общего направления развития методов анализа взаимодействия элементов сложных сетей по экспериментальным данным и их применения в нейрофизиологии, включая разработку метода количественного описания взаимодействия между элементами сетей с меняющейся во времени динамикой, разработку метода диагностики изменений функционирования сетей, основанного на анализе сложности взаимной динамики их элементов, апробацию методов на примере нейрофизиологических данных, анализ их устойчивости и границ применимости. Общее направление проекта и конкретные задачи сформированы с учетом современного развития исследований сложных сетей и на основе имеющихся достижений. Все задачи проекта обладают новизной и актуальностью.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Павлов А.Н., Павлова О.Н., Короновский мл. А.А., Гуйо Г.А. Extended detrended cross-correlation analysis of nonstationary processes Chaos, Solitons and Fractals, Vol. 157, P. 111972 (год публикации - 2022)
10.1016/j.chaos.2022.111972

2. Гуйо Г.А., Павлов А.Н., Пицик Е.Н., Фролов Н.С., Бадарин А.А., Грубов В.В., Павлова О.Н., Храмов А.Е. Cumulant analysis in wavelet space for studying effects of aging on electrical activity of the brain Chaos, Solitons and Fractals, Vol. 158, P. 112038 (год публикации - 2022)
10.1016/j.chaos.2022.112038

3. Павлов А.Н. Cross-correlation analysis at multiple resolutions The European Physical Journal. Special Topics, published online 07.11.2022 (год публикации - 2022)
10.1140/epjs/s11734-022-00715-2

4. Короновский мл. А.А., Павлов А.Н. Extended version of detrended cross-correlation analysis Proceedings of 2022 6th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2022 6th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2022, pp. 144-146 (год публикации - 2022)
10.1109/DCNA56428.2022.9923225

5. Гуйо Г.А. Analysis of EEG signals using multiresolution wavelet analysis and its extensions Proceedings of 2022 6th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2022 6th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2022, pp. 106-109 (год публикации - 2022)
10.1109/DCNA56428.2022.9923065

6. Короновский мл. А.А., Блохина И.А., Павлова О.Н., Семячкина-Глушковская О.В., Павлов А.Н. Extended detrended cross-correlation analysis of electrocorticograms The European Physical Journal. Special Topics, Vol. 232, Pp. 605-608 (год публикации - 2023)
10.1140/epjs/s11734-022-00711-6

7. Гуйо Г.А., Павлов А.Н. Применение совместного спектра сингулярностей для анализа кооперативной динамики сложных систем Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, т. 31, № 3, стр. 305-315 (год публикации - 2023)
10.18500/0869-6632-003041

8. Гуйо Г.А. Analysis of complex cooperative dynamics using joint singularity spectrum Proceedings of 2023 7th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2023 7th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2023, pp. 99-102 (год публикации - 2023)
10.1109/DCNA59899.2023.10290573

9. Гуйо Г.А., Павлов А.Н. Анализ кооперативной динамики нелинейных систем на основе совместного спектра сингулярностей Письма в журнал технической физики, том 49, вып. 10, стр. 6-8 (год публикации - 2023)
10.21883/PJTF.2023.10.55425.19505

Публикации