Стажировка в лаборатории лабораторию междисциплинарных исследований раннего детства СПбГУ

В лабораторию междисциплинарных исследований раннего детства СПбГУ требуется помощник-волонтер!

«Мы ищем активного, мотивированного студента 3−4 курса с психологическим/биологическим бэкграундом, которого интригует и притягивает слово «психофизиология» (поверьте, это не так страшно, как звучит). Нам нужен ассистент для проведения экспериментов, направленных на изучение психолингвистических (и когнитивных в целом) компонентов активности головного мозга, регистрируемых с помощью новых электроэнцефалографических (ЭЭГ) систем высокой плотности размещения электродов. В нашей лаборатории мы занимаемся исследованием биоповеденческих показателей развития детей и взрослых с различным детским опытом. Участие в проекте — это возможность работать с ведущими учеными, принять участие в конференциях и написании научных работ, и, конечно, внести свой вклад в науку!

Подробности можно узнать, написав мне vk.com/schewtschenko
или по электронной почте

Торопитесь, исследование стартует в сентябре!"

image1


Анализ электрофизиологических данных в Python

Торбен Ното из лаборатории Cognitive and Neural Dynamics в Университете Калифорнии в Сан Диего составил несколько уроков по анализу электрофизиологических данных (ЭЭГ и ЭКоГ) в Python.

Уроки написаны в iPython Notebooks и представляют собой очень краткие объяснения основных процессов и функций с кусочками работающего кода. На данный момент есть уроки по следующим темам:

  • Фильтры
  • Спектральная плотность мощности и сэмплинг
  • Фазово-амплидудные взаимодействия
  • Влияние фильтрации на фазово-амплидудные взаимодействия
  • Вызванные потенциалы
  • Взаимодействие спайковой активности с колебаниями

Уроки находятся в репозитории лаборатории здесь: github.com/voytekresearch/tutorials

Большое спасибо коллегам за готовность делиться материалами. Да здравствует открытая наука!


Нейроимиджинг: полезные ссылки

Два полезных материала по нейроимиджингу.

1. Видео и слайды докладов школы «Practical data analysis and modeling in cognitive and clinical neuroscience» в университете Гента. Много полезного об МРТ и ЭЭГ, а также интересное выступление Нейроскептика о типичных ошибках при анализе фМРТ-данных.

www.da.ugent.be/school2014/index.php?position=1x2x0#.VOxXBVXF9Mk

2. «Золотой стандарт» задач: cкрипты (увы, пока E-prime) и подробные описания семи классических задач для фМРТ. Если у вас возникают сомнения по поводу времени предъявления, контрастов, размеров стимулов -- это удобное место для консультации. Что еще полезнее, на сайте есть файлы с данными и скрипты для GLM-анализа в среде FEAT. Эти материалы можно применять для самостоятельного погружения в фМРТ-данные или для преподавания. Скрипты cкорее всего через некоторое время будут доступны и в Python. www.humanconnectome.org/documentation/Q1/task-fMRI-protocol-details.html