Školitel: doc. MUDr. RNDr. Petr Maršálek, PhD.
Úkolem uchazeče bude navázat na předchozí sběr a zpracování klinických dat získaných subjektivním a objektivním vyšetřováním smyslových orgánů (Hrubý a Maršálek, 2003). Práce bude navazovat na předchozí spolupráce s některým z těchto klinických pracovišť: Oční klinika 1.LF UK a VFN, Neurologická klinika 1.LF UK a VFN, Ústav patologické fyziologie 1.LF UK, Ústav normální, klinické a patologické fyziologie 3. LF UK a Ústav patologické fyziologie LF UK v Hradci Králové (předchozí spolupráce na projektu PHYSIOME). Dizertační práce bude vycházet z pilotních vyšetření zraku a sluchu pacientů a zdravých dobrovolníků v rámci výzkumu smyslů na KLHO. Metodikou práce pro dizertaci bude zpracování získaných dat pomocí programů Excel a Matlab. Cílem dizertační práce bude statisticky zpracovat získaná data, získat obdobná data na některém z modelů vyvíjených na KLHO FBMI a v Biokybernetické laboratoři ÚPF 1.LF UK a provést srovnání výstupu modelů s klinickými daty, získanými na kontrolní skupině normálních subjektů a na skupině pacientů rutinně vyšetřovaných.
Hrubý, Maršálek, (2003) Event-Related Potentials — the P3 wave.Acta Neurobiol. Exp., 63: 55–63.
Syka, J., Voldřich, L., and Vrabec, F. (1981). Fyziologie a patofyziologie zraku a sluchu. Avicenum, Praha.
Bogr J., Holčík J., Kozumplík J. (1982) Teorie diagnostiky biosystémů, SNTL, Praha
-------
Školitel: doc. MUDr. RNDr. Petr Maršálek, PhD.
Na
základě fenomenologického a rámcového
modelu Kocha a Ullmana (1985) naprogramoval Laurent Itti (2000)
knihovnu programů s pracovním názvem „Model
of visual attention“. Kromě modulů, které jsou
naprogramované na míru zrakové dráhy
tento balík obsahuje i implementaci neuronálního
modelu „leaky integrator“ a několik distribuovaných
algoritmů, které mohou být úspěšně
aplikovány i na jiné smyslové vstupy, speciálně
na sluch. Experimentální literatura obsahuje časové
konstanty a neuronální aktivity u krysy (Villa et al.,
1998) a u člověka (Hillyard et al.,1998). Krátkými
sekvencemi zvuku rozumíme stereofonní zvuky kratší,
než 250 ms.
Úkolem uchazeče bude v praktické
části naprogramovat anebo adaptovat podle literatury a
propojit následující moduly:
modul pro načítání zvuku ve formátech wav a případně mp3
dvoukanálový modul pro stereofonní interakci zvuků
modul zakódování do „spike trainů" podle popisu kochleárních mechanismů
převzít modul „leaky integrator“z literatury, doplnit styk s ostatními moduly
modul selekce nápadných sekvencí zvuku
modul pro zakódování lokalizace sekvencí
(volitelná část) hrubé rozpoznávání a třídění těchto krátkých sekvencí.
V teoretické části je cílem studovat kódování a přenos informace v modelu „leaky integrator“, což je zjednodušený model neuronu, který je zadán s několika parametry, které mají původně biologický význam. Metodika: programovací prostředí jazyka C a softwarového balíku Matlab. Pro implementaci neuronů a popis dat použijte metodiku uvedenou v (Maršálek et al., 1997).
Koch C, Ullman S. (1985) Shifts in selective visual attention: towards the underlying neural circuitry. Hum Neurobiol. 4(4):219–27.
Itti L. a Koch C. (2000) A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention.Vision Res. 40(10–12):1489–506.
Villa, A., Hyland, B., Tetko, I., a Najem, A. (1998) Dynamical cell assemblies in the rat auditory cortex in a reaction-time task. Biosystems, 48(1–3):269–77.
Maršálek P., C. Koch C. a J. Maunsell J. (1997) On the relationship between synaptic input and spike output jitter in individual neurons, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 94: 735–740
Hillyard SA, Teder-Salejarvi WA, Munte TF.(1998) Temporal dynamics of early perceptual processing. Curr Opin Neurobiol. 8(2):202–10.
----
Školitel: doc. MUDr. RNDr. Petr Maršálek, PhD.,
Neurofyziologie
a výzkum chování hmyzu má oproti savcům
výhodu snazšího experimentálního
přístupu, relativně jednoduššího
nervového systému s menším počtem
neuronů a omezenějšího repertoáru
chování a tedy i možných výstupů
experimentu. Obecné principy zpracování
senzorických vstupů, šíření
aktivity hierarchií neuronů a výstup pomocí
motoneuronů a svalů je však u obratlovců a
bezobratlých tentýž. Modelovým systémem
je octomilka (Drosophila melanogaster).
Skupina Micheala
Dickinsona a další pracují na popisu reflexů
a neuronálních okruhů, které se podílejí
na řízení letu u octomilky. Úkolem uchazeče
je navrhnout model neuronálního okruhu pro sběr
informace z mechanosenzorů na křídlech a na
kyvadélkách. Tento model dále popisovat a
analyzovat metodami pro studium řídících
systémů. V závěru by měla
disertační práce poskytnout srovnání
biologického a technického systému pro řízení
pohybu. Zadání disertace navazuje na projekt, který
je řešen na Institutu Maxe Placka pro fyziku komplexních
systémů v Drážďanech.
Dickinson MH, Farley CT, Full RJ, Koehl MA, Kram R, Lehman S., (2000) How animals move: an integrative view. Science. 288(5463):100–6.
Yu Sun; Potasek, D.P.; Bell, D.J.; Fry, S.N.; Nelson, B.J.; (2004) Drosophila flight force measurements using a MEMS micro force sensor, Engineering in Medicine and Biology Society, 2004. EMBC 2004. Conference Proceedings. 26th Annual International Conference of the IEEE CNF, pp. 2014–2017 Vol.3
Frye MA., Gray JR., (2005) Mechanosensory integration for flight control in insects, in Methods in insect sensory neuroscience, Christensen TA. (ed.), Boca Raton: CRC Press. 107—128.
Maršálek P., C. Koch C. a J. Maunsell J. (1997) On the relationship between synaptic input and spike output jitter in individual neurons, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 94: 735–740
Školitel: doc. MUDr. RNDr. Petr Maršálek, PhD.
Ve dvojici článků [Hopfield a Brody, 2000 a 2001] vyhlásili zadání a následně řešení soutěže o implementaci neuronové sítě rozpoznávající slabikám podobné komplexní zvuky o trvání 500 ms. Síť se skládá ze vstupních neuronů a dvou následných vrstev tří druhů neuronů, označených α β a γ Tato neuronová síť má jednotlivé neurony a parametry, které jsou bližší biologické síti, než obvyklá umělá neuronová síť. Několik pracovních skupin, které se zúčastnily soutěže, nalezlo správné řešení. Toto správné řešení však podle C.D. Brodyho a jiných dosud obsahuje některé nedostatky a náměty ke zdokonalení.
Mezi těmito nedostatky a náměty jsou tyto: Síť rozpoznává odlišné předlohy odpovídající jednomu naučenému vzoru, nemá však možnost doplňovat tento naučený vzor s použitím dalších předloh odpovídajících tomuto vzoru na vstupu. Síť by bylo vhodné doplnit o možnost doplňovat a zobecňovat naučený vzor. Při nastavení sítě byly váhy doladěny ručně, aby bylo dosaženo optimálních výstupů. Je třeba navrhnout algoritmus, který by nastavil váhy sítě bez vnější intervence. Jaká je velikost kapacity sítě v závislosti na počtu neuronů v jednotlivých vrtsvách? Navrhněte úpravu sítě, aby rozpoznávala vokalizacím podobné vstupy, které mají delší časové trvání. Síť je citlivá na přesné nastavení prahů u neuronů detekující vrstvy (γ). Navrhněte úpravu sítě, aby byla tato citlivost zmenšena.
V rámci dizertace naprogramujte vlastní implementaci neuronové sítě podle výše uvedeného zadání, [Hopfield a Brody, 2000]. Nalezněte vylepšení sítě podle některých námětů ze zde uvedeného seznamu. Spočítejte kapacitu sítě a charakterizujte prostor možných vstupů sítě. Použijte programovací prostředí jazyka C a softwarového balíku Matlab. Pro implementaci neuronů a popis dat použijte metodiku uvedenou v [Maršálek et al., 1997].
P. Maršálek, C. Koch a J. Maunsell: On the relationship between synaptic input and spike output jitter in individual neurons, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, Vol. 94, pp. 735–740, 1997
J.J.Hopfield a C.D. Brody: What is a moment? ‘‘Cortical’’ sensory integration over a brief interval, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, Vol. 97 , pp. 13919–24, 2000
J.J.Hopfield a C.D. Brody: What is a moment? Transient synchrony as a collective mechanism for spatiotemporal integration, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, Vol. 98, pp. 1282–87, 2001
Školitel: doc. MUDr. RNDr. Petr Maršálek, PhD.
Výchozím modelem bude model prostorového slyšení ve skriptovém jazyce Matlabu, který studujeme a vyvíjíme posledních pět let. Tento model je založený na modelu kochleárního převodníku, (Patterson et al., 1992) a implementuje některé mechanismy prostorového slyšení. Ústřední strukturou tohoto modelu je první binaurální neuron, první neuron, který zpracovává vstupy z obou uší. V dizertaci bude uchazeč řešit některé aktuální otázky tohoto výzkumu a naváže na předchozí poznatky pracovní skupiny (sestávající z více, než pěti původních prací v časopisech s impact faktorem a z dalších publikací a preprintů).
V teoretické části je cílém studovat kódování a přenos informace v modelu „leaky integrator“, což je zjednodušený model neuronu, který je zadán s několika parametry, které mají původně biologický význam. Metodika: programovací prostředí jazyka C a softwarového balíku Matlab. Pro implementaci neuronů a popis dat použijte metodiku uvedenou v (Maršálek et al., 1997).
Maršálek P., Koch C. a Maunsell J. (1997) On the relationship between synaptic input and spike output jitter in individual neurons, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 94: 735–740
Maršálek P. a Lánský P. Proposed mechanisms for coincidence detection in the auditory brainstem. Biol. Cybern., 92(6): 445–51, 2005.
Patterson R.D, Robinson K., Holdsworth J, McKeown D, Zhang C., a Allerhand M.H., (1992) Complex sounds and auditory images, In Auditory Physiology and Perception, (Eds.) Y Cazals, L. Demany, K.Horner, Pergamon, Oxford, pp. 429–446.