主讲人：蒋俊杰 研究员（西安交通大学）

题目：基于脑结构的大尺度脑网络动力学建模研究

时间：2024年12月06日上午10：00

地点：理工楼1201

邀请人：黄亮

腾讯会议号：696-613-159

报告摘要：

当前脑结构与脑功能的实验研究取得大量数据，且在各个层次构建脑模型也成为了计算神经科学研究的主流方向之一。而核磁共振扫描作为非侵入式的研究手段，是当前研究人脑结构与功能的重要方式，而基于该数据构建正确表征人脑状态的全脑唯象动力学模型是建立脑结构、功能与脑疾病之间联系是核磁共振影像应用于临床的迫切需求。针对这一需求，我们探究了基于Landau-Stuart振子模拟人脑BOLD信号的唯象模型，系统性的研究了各种网络结构下Landau-Stuart振子模型参数拟合的算法准确性和稳定性，创新性的提出了改进的通用自适应全脑动力学拟合的方法。基于该改进的拟合算法，研究了Landau-Stuart振子模型分岔参数a与脑疾病相关脑区之间的关联性。特别是将该方法应用于抑郁症（MDDs）、自闭症（ASDs）带状疱疹后遗痛与正常人的分类中取得了超过传统方法的准确率。另一方面，基于人类及非人灵长类动物的电生理和影像学研究证表明了工作记忆的分布式特性。在感觉皮层很少观察到与工作记忆相关的持续性放电活动，但是在前额叶，顶叶和颞叶下等联合皮层却很强烈的观察到了。针对这一问题，我们构建了猕猴的新皮层模型，并发现这种分布式工作记忆状态的发生是由于新皮层层级结构空间中的特殊分岔现象所导致的。

个人简介：

蒋俊杰，博士，特聘研究员，博士生导师，西安交通大学青年拔尖人才。于2014年本科毕业于兰州大学萃英学院物理专业(萃英学院首届毕业生)，2020年博士毕业于美国亚利桑那州立大学(ArizonaState University)电子工程系，并获得该年度Palais'优秀博士生奖。于2020-2021年在美国纽约大学神经科学中心从事计算神经学方向的博士后研究。迄今为止发表论文十余篇，其中包括PNAS(文章被选为封面文章之一，并由PNAS同期刊发正面评论文章)，Nature Commun.，eLife等国际著名期刊。作为项目负责人获得了自然科学基金青年基金项目的支持，作为任务负责人参与了科技部“科技创新-2030：脑科学与类脑智能”重大项目。