Work package 2

Работен пакет 2

Постигнати резултати за РП2

След анализ на съществуващите данни за структурата и връзките на мозъчните области, участващи в съзнателното възприемане на зрителната информация, беше решено да се използва атлас на човешкия мозък със свободен достъп, тъй като в него има данни не само за мозъчната кора, а и за дълбоките мозъчни структури, вземащи участие в този процес. Разработена е архитектура на spike timing невронен модел, включваща всички структури на човешкия мозък, с използване на данни от атласа Talairah със свободен достъп. Използвана е частта от съществуващ наш модел за преобразуване на зрителните стимули във входен сигнал за модела. Връзките в модела са пластични, което позволява неговото обучение с подходящ входен сигнал.

Резултатите са представени на една международна конференция и са приети за публикуване в поредица с ИР. Част от резултатите са описани в доклад, подаден за рецензиране в конференция, която е реферирана в Scopus.

Фигура 1. Структура на тримерния модел на мозъка. Сините точки показват позициите на невроните, а червените звезди – позициите на EEG електродите по повърхността на скалпа на човека.

Фигура 2. Разположение на фоторецепторните клетки върху равнината на зрителния стимул и проекциите на таламуса.

Моделът е имплементиран на езика Python с библиотеката NEST Simulator и е обучен с EEG данни от първия пилоте експеримент. Изследвано е разпределението на началните и обучените параметри на модела. Изследвана е активността в областите на EEG електродите при стимулация на модела със запис на мозъчната активност при изпълнение на зрителна задача. Изследвана е активността в модела, както и в отделни негови структури (таламуса и зрителната кора, както и позициите на електордите) при подаване на сигнал от зрителен стимул.

За целите на синхронизацията и обработката на експерименталните данни е разработена база данни.

Резултатите са публикувани в една статия с ИФ, а част от тях са описани в докалд, приет за представяне на международна конференция, материалите от която предстои да бъдат публикувани в издание с ИР. Част от резултатите са описани в доклад, подаден за рецензиране в конференция, която е реферирана в Scopus.

Фигура 2. Активност в областите на 19-те EEG електрода по време на зрителната стимулация.

Фигура 4. Схема на базата от данни "PPSCPCRVIDB".

Сайтът на проекта е създаден и се обновява периодично.

Обяснение

В допълнение е създадена база данни, която позволява синхронизация и предварителна обработка на експерименталните данни. Моделът вече е имплементиран на NEST Simulator и е тестван върху малка част от пилотните експерименти.

Планирани дейности за II етап

Моделът вече е имплементиран. Предстои да бъде инсталиран на суперкомпютъра Авитохол, за да се извършат симулации с по-голяма размерност и с използване на всички експериментални данни.

Ще се извърши анализ с методите на машинното обучение (клъстеризация) на EEG записите с цел разграничаване на различните състояния (съзнание и липса на съзнание). Параметрите на модела, типични за всяко състояние, ще бъдат получени посредством обучение и ще бъдат анализирани. Ще бъдат извършени и симулационни изследвания и анализ на различни повреди в мозъчните структури.

Тази дейност ще се извършва периодично при получаване на нови резултати.

Work package 2

Achieved results for WP2

After analyzing the existing data on the structure and connections of the brain areas involved in the conscious perception of visual information, it was decided to use an atlas of the human brain with free access, since it contains data not only on the cerebral cortex, but also on the deep brain structures taking part in this process. A spike timing neural model architecture was developed, including all structures of the human brain, using data from the open-access Talairah atlas. The part of an existing model of ours was used to convert the visual stimuli into an input signal for the model. The connections in the model are plastic, allowing it to be trained with an appropriate input signal.

The results have been presented at an international conference and have been accepted for publication in an SJR series. Part of the results are described in a paper submitted for peer review at a conference that is referenced in Scopus.

Figure 1. Структура на тримерния модел на мозъка. Сините точки показват позициите на невроните, а червените звезди – позициите на EEG електродите по повърхността на скалпа на човека.

Figure 2. Разположение на фоторецепторните клетки върху равнината на зрителния стимул и проекциите на таламуса.

The model is implemented in the Python language with the NEST Simulator library and trained with EEG data from the first pilot experiment. The distribution of the initial and trained parameters of the model was investigated. The activity in the areas of the EEG electrodes during stimulation of the model with a recording of the brain activity while performing a visual task was investigated. The activity in the model, as well as in its separate structures (the thalamus and the visual cortex, as well as the positions of the electrodes) during the presentation of a signal from a visual stimulus, was investigated.

A database has been developed for the purpose of synchronization and processing of experimental data.

The results have been published in an article with IF, and some of them are described in a paper accepted for presentation at an international conference, the materials of which are to be published in an edition with SJR. Part of the results are described in a paper submitted for peer review at a conference that is referenced in Scopus.

Figure 2. Activity in areas of 19 EEG electrodes during visual stimulation.

Figure 4. Schema of the "PPSCPCRVIDB" database.

The project site has been created and is updated periodically.

Explanation

In addition, a database was created to allow synchronization and preprocessing of the experimental data. The model has already been implemented on the NEST Simulator and tested on a small part of the pilot experiments.

Planned activities for stage II

The model is already implemented. It is to be installed on the Avitohol supercomputer to perform simulations with higher dimensionality and using all experimental data.

An analysis with machine learning methods (clustering) of the EEG recordings will be performed in order to distinguish between the different states (consciousness and non- consciousness). The model parameters typical of each state will be obtained through training and analyzed. Simulation studies and analysis of various damage to brain structures will also be performed.

This activity will be performed periodically as new results are received.