Schools & Workshops

Monday 15th Sept., 08:00, Seminar rooms next to Posters 

HuBraM

Lokalizace zdrojů v EEG: formulace a příklady použití

Vlastimil Koudelka
Národní Ústav Duševního Zdraví v Klecanech
V úvodu semináře zasadíme současnou problematiku lokalizace zdrojů EEG do historického kontextu.
Následně uvedeme koncept a vlastnosti inverzního problému na konkrétních modelových příkladech z
oblasti EEG. V závěru představíme typické příklady použití lokalizace zdrojů EEG, uvedeme dostupné
nástroje a vymezíme oblast validního použití této metody. Cílem semináře je seznámit širší odbornou veřejnost s podstatnými termíny a vlastnostmi metody lokalizace zdrojů EEG a podpořit její správné
použití ve výzkumu a klinické praxi.

State-of-the-art metody strojového učení v neurofyziologii: hledání skrytých vzorů, klasifikace a příklady z praxe

Vojtěch Brejtr
Národní Ústav Duševního Zdraví v Klecanech, Fakulta Elektrotechnická, ČVUT v Praze, Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky
Stěžejní náplní semináře je, seznámit posluchače s moderními metodami strojového učení a přiblížit
je prostřednictvím příkladů analytické praxi. Pozornost bude zaměřena na analýzu časových a
prostorových souvislostí v EEG signálu. Část semináře bude věnována metodám odhalování skrytých
vzorů v multimodálních datech (např. spojení EEG, záznamu chování a neurozobrazovacích
zobrazovacích technik). V poslední části budou diskutovány recentní metody klasifikace EEG signálu
a to v souvislosti s omezeným a pro EEG experimenty typicky nízkým počtem trénovacích vzorů
(subjektů).

Advanced Functional Imaging in Neuroscience: 

From Neurons to Networks

Ondřej Novák, Jakub Otáhal




Tuesday 16th Sept., 08:00, Seminar room next to Posters

EEG

Elektroencefalografie – fenomenologie EEG křivky

Petr Fábera

Používání jednotných deskriptorů je základním předpokladem pro sdílení informací, pro výzkum i pro vzdělávání. Kurz fenomenologie EEG křivky přiblíží účastníkům interaktivní formou základní fyziologické a patologické EEG vzorce a aktuální vývoj jejich názvosloví.

Iktální vzorce

Zdeněk Vojtěch

Iktální vzorec je záznam elektrické aktivity mozku během epileptického záchvatu. V přednášce probereme různé způsoby (skalpové vs. invazivní) a kontext (intermitentní vs. kontinuální EEG) jejich snímání. Zabývat se budeme morfologii iktálních vzorců a jejich vztahem ke vzorcům inter-/preinteriktálním, postiktálními nálezy a jejich významem u ložiskových (s důrazem na epilepsie temporálního laloku, včetně nálezů atypických) a generalizovaných epilepsií. Pojednáme o indikaci video-EEG a jeho místě v prechirurgické diagnostice epilepsií. Zvláštní pozornost budeme věnovat iktálním vzorcům u status epilepticus a kriticky nemocných a probereme morfologické charakteristiky vzorců iktálně-interiktálního kontinua.

Wednesday 17th Sept., 08:00, Seminar room of the Biomedical Center

Single unit electrophysiology workshop: 

Registration & analysis

Eduard Kelemen, Susan Leemburg, Karel Jezek

Description of the course

Electrophysiological and other techniques of recording neuronal activity in experimental animals in vivo are improving fast, providing datasets from ever larger ensembles of neurons. Consequently, importance of tools for analysis of neuronal ensemble activity is growing.

The course will introduce and discuss methods to record and analyze neuronal unit data. We will focus mainly on extracellular single cell recording from chronic implants, subsequent signal processing and on analysis of trains of action potentials of ensembles of neurons as well as analysis of local field potentials (LFP) or electroencephalography (EEG) signals.

As far analysis, we will first focus on temporal structure and patterns in activity of single neurons. Then we move to coordination of activity among neurons, and we will start with the simplest case, i.e. coordination of neuronal pairs. We will continue to analysis of patterns of activity in larger ensembles of dozens of neurons or more. We will also discuss analysis of EEG or LFP signals in connection with single neuron activity. The course will conclude with analysis of behavioral correlates of neuronal activity.

Within the course, the participants will learn about assessing information content, about using different correlation measures, dimensionality reduction methods, for example principal component analysis (PCA) and isomap, continuous signal (EEG) analysis methods such as Fast Fourier Transformation, Hilbert transformation, wavelet analysis, etc.

Use of the different methods will be demonstrated on real neuronal data in the context of real neuroscience problems.

Expected audience

The course is designed for researchers and students interested in deeper understanding of neuronal signal analysis. It focuses on neuronal signals from experiments on laboratory animals, but may be interesting also for those who analyze human electrophysiological data. Participants should be familiar with basics of neuroscience.

Program

  • Extracellular single cell recording techniques
  • Methods for individual cell responses classification
  • Temporal structure of single cell activity (autocorrelations)
  • Coordinated activity of pairs of neurons (different correlation methods, cross-correlations)
  • Analysis of activity in neuronal ensembles (dimensionality reduction methods – principal component analysis, isomap)
  • EEG and LFP signals (fast Fourier transformation, Hilbert transformation, phase-amplitude coupling, etc.)
  • Information measurement (entropy, information)
  • Behavioral correlates of neuronal activity (Bayesian decoding)
  • Demonstrations, discussion