science

Учебник Нейротехнологии и когнитивные науки для начинающих

25 уроков · 8 разделов · бесплатно, без регистрации

Начать с первого урока

Этот курс ведёт от биологии одного нейрона к интерфейсам мозг-компьютер и нейропротезам. Вы разберётесь, как мембрана несёт сигнал, как рождается спайк, как работают синапсы, чувства, ритмы мозга и решения — и всё это рядом с формулами и живыми симуляциями на чистом Python. Курс профильный для направления НТО «Нейротехнологии» и подойдёт всем, кто хочет понять биологический мозг как инженерную систему.

Курс «Нейротехнологии и когнитивные науки» состоит из 8 разделов и 25 уроков: Нервная система и нейрон, Мембранный потенциал и потенциал действия, Синапсы, медиаторы и пластичность, Сенсорные системы, Электрофизиология, Интерфейсы мозг-компьютер (BCI), Когнитивные функции и Нейропротезы, стимуляция и этика. Уроки идут по порядку — от основ к более сложным темам, в каждом есть объяснение с примерами, а в конце — вопросы для самопроверки. К урокам привязаны задачи с автоматической проверкой: прочитали тему — сразу закрепили её кодом.

Программа курса

  1. 1 Нервная система и нейрон

    1. Нервная система: общий план

      Как устроена нервная система человека: центральная и периферическая, нейроны и глия, иерархия от рецептора до мозга.

    2. Строение нейрона: дендриты, сома, аксон

      Анатомия нейрона: дендриты как входы, сома как сумматор, аксон как выход, синаптические окончания и миелин.

    3. Мембрана и ионные каналы

      Липидный бислой, ионные градиенты, натрий-калиевый насос и потенциалзависимые каналы — физическая основа сигналов.

  2. 2 Мембранный потенциал и потенциал действия

    1. Уравнение Нернста

      Равновесный потенциал иона: вывод уравнения Нернста и расчёт E_K, E_Na для реальных концентраций.

    2. Потенциал покоя и уравнение Голдмана

      Как несколько ионов вместе задают потенциал покоя: уравнение Голдмана-Ходжкина-Каца и роль проницаемостей.

    3. Потенциал действия: фазы спайка

      Деполяризация, реполяризация, гиперполяризация и рефрактерный период — как работает потенциалзависимый натрий и калий.

    4. Модель integrate-and-fire: симуляция спайков

      Простейшая вычислимая модель нейрона: интегрируем ток, при пороге выдаём спайк и сбрасываемся. F-I кривая.

  3. 3 Синапсы, медиаторы и пластичность

    1. Синапс: химическая передача сигнала

      Как спайк превращается в химический сигнал: везикулы, нейромедиатор, рецепторы, EPSP и IPSP.

    2. Синаптическая пластичность и правило Хебба

      Как синапсы усиливаются: правило Хебба, LTP/LTD, формула обновления веса и обучение простой ассоциации.

    3. Нейромедиаторы и нейронные цепи

      Возбуждение, торможение и баланс E/I; латеральное торможение и простые вычисления, которые делают цепи нейронов.

  4. 4 Сенсорные системы

    1. Кодирование стимула: от рецептора к спайкам

      Как органы чувств превращают физический стимул в частоту спайков: рецепторы, трансдукция, закон Вебера-Фехнера.

    2. Зрение: глаз, сетчатка и обработка

      Путь света от роговицы к фоторецепторам, палочки и колбочки, рецептивные поля и обработка контраста.

    3. Слух: ухо, улитка и частотный анализ

      Как ухо раскладывает звук на частоты: барабанная перепонка, улитка, тонотопия и кодирование высоты тона.

  5. 5 Электрофизиология

    1. ЭЭГ и ЭМГ: что и как мы измеряем

      Электроэнцефалография и электромиография: откуда берётся сигнал, единицы, артефакты и порядок амплитуд.

    2. Ритмы мозга: дельта, тета, альфа, бета, гамма

      Частотные полосы ЭЭГ и их связь с состояниями: сон, расслабление, концентрация. Полосовая фильтрация сигнала.

    3. Спектр сигнала и мощность по полосам

      Как разложить сигнал на частоты вручную: дискретное преобразование Фурье и расчёт мощности альфа и бета.

  6. 6 Интерфейсы мозг-компьютер (BCI)

    1. Интерфейсы мозг-компьютер: принципы

      Что такое BCI, инвазивные и неинвазивные интерфейсы, конвейер обработки и типичные парадигмы управления.

    2. Извлечение признаков из сигнала

      От сырого сигнала к числам для классификатора: мощность полос, дисперсия, нормировка признаков.

    3. Пороговый детектор намерения

      Простейшая классификация: порог на признаке, метрики TP/FP, точность, precision и recall на симуляции 1000 проб.

  7. 7 Когнитивные функции

    1. Память и кривая забывания

      Виды памяти, консолидация и кривая забывания Эббингауза; экспоненциальная модель и интервальное повторение.

    2. Внимание и принятие решений

      Внимание как фильтр и ресурс, модель накопления свидетельств (drift-diffusion) и компромисс скорость-точность.

    3. Время реакции: модель и статистика

      Что определяет скорость реакции, простая и сложная реакция, закон Хика; распределение ВР и его статистика.

  8. 8 Нейропротезы, стимуляция и этика

    1. Электрическая стимуляция нервной ткани

      Как током вызывают спайк: кривая сила-длительность, реобаза и хронаксия, безопасные дозы и заряд.

    2. Нейропротезы и восстановление функций

      Как протезы соединяются с нервной системой: сенсорные и моторные нейропротезы, обратная связь, обучение мозга.

    3. Нейроэтика и будущее нейротехнологий

      Приватность мыслей, идентичность, улучшение здоровых, согласие и равенство доступа; ответственная разработка.