Pracownia Neuroinformatyki

Kierownik: Daniel WÓJCIK

Zespół: Hanuma Chaitanya Chintaluri, Michał Czerwiński, Helena Głąbska, Tomasz Górski, Jakub Kowalski, Szymon Łęski, Piotr Majka, Anna Samsel


Profil badań:

Głównym celem grupy jest rozwój technik, narzędzi i modeli, oraz ich stosowanie do danych doświadczalnych w celu zrozumienia przetwarzania informacji zmysłowej w układzie nerwowym. Skupiamy się na funkcjonowaniu wczesnych poziomów układów zmysłowych, w szczególności pętli korowo-wzgórzowej, ale badamy również pozakolankowatą drogę w układzie wzrokowym. Najbliższa jest nam elektrofizjologia ale analizujemy również dane behawioralne. Ważną częścią naszej aktywności jest rozwój infrastruktury neuroinformatycznej do przechowywania i przetwarzania informacji histologicznej oraz tworzenie trójwymiarowych atlasów mózgów w oparciu o różne dane źródłowe, głównie histologiczne (http://www.3dbar.org/). Więcej informacji o aktywności pracowni można znaleźć na stronie pracowni: https://neuroinflab.wordpress.com

Metody
Do analizy danych używamy standardowych narzędzi statystycznych, technik nieliniowych i uczenia maszynowego. Do większości analiz używamy Matlaba, poza tym wykorzystujemy głównie otwarte oprogramowanie (Linux, Python, Neuron, VTK, Plone).

Aktualna działalność badawcza
• rozwój metod rekonstrukcji źródłowej gęstości prądu na podstawie rejestracji lokalnych potencjałów polowych w różnych schematach doświadczalnych;
• przetwarzanie informacji we wzgórzowo-korowo-wzgórzowej części układu czuciowego (baryłkowego) szczura, modelowanie i analiza lokalnych potencjałów polowych;
• rola pozakolankowatej drogi wzrokowej w percepcji ruchu, modelowanie i analiza aktywności komórek;
• rozwój baz danych do przechowywania cyfrowych reprezentacji danych histologicznych i narzędzi do tworzenia trójwymiarowych atlasów mózgów opartych o dane histologiczne.

Wybrane publikacje

P. Majka, E. Kublik, G. Furga, D. K. Wójcik. Common Atlas Format and 3D Brain Atlas Reconstructor, the infrastructure for constructing 3D brain atlases. Neuroinformatics 10 (2012) doi: 10.1007/s12021-011-9138-6

J. Potworowski, W. Jakuczun, S. Łęski, D. K. Wójcik. Kernel Current Source Density Method. Neural Computation 24 (2012) 541-575.

A. Kiryk, G. Mochol, R. K. Filipkowski, M. Wawrzyniak, V. Lioudyno, E. Knapska, T. Gorkiewicz, M. Balcerzyk, S. Łęski, F. Van Leuven, H. P. Lipp, D. K Wójcik, L. Kaczmarek. Cognitive abilities of Alzheimer’s disease transgenic mice are modulated by social context and circadian rhythm. Current Alzheimer Research 8 (2011) 883-892

S. Łęski, K. H. Pettersen, B. Tunstall, G. T. Einevoll, J. Gigg, D. K. Wójcik. Inverse Current Source Density method in two dimensions: Inferring neural activation from multielectrode recordings. Neuroinformatics 9 (2011) 401-425

M. J. Hunt, M. Falinska, S. Łęski, D. K. Wójcik, S. Kasicki. Differential effects produced by ketamine on oscillatory activity recorded in the rat hippocampus and nucleus accumbens" Journal of Psychopharmacology 25 (2011) 808-821

S. Łęski, E. Kublik, D. A. Świejkowski, A. Wróbel, D. K. Wójcik. Extracting meaningful components of neural dynamics with ICA and iCSD. J. Comput. Neurosci. 29 (2010) 459–473

A. Sobolewski, E. Kublik, D. A. Świejkowski, S. Łęski, J. K. Kamiński, A. Wróbel Cross-trial correlation analysis of evoked potentials reveals arousal related attenuation of thalamo-cortical coupling. Journal of Computational Neuroscience, 29 (2010) 485-493

G. Mochol, D. K. Wójcik, M. Wypych, A. Wróbel, W. J. Waleszczyk. Variability of visual responses of the superior colliculus neurons corresponds to their velocity preferences. J. Neurosci. 30 (2010) 3199-3209

D. K. Wójcik, S. Łęski Current source density reconstruction from incomplete data, Neural Computation 22 (2010) 48-60

D. K. Wójcik, G. Mochol, W. Jakuczun, M. Wypych, W. Waleszczyk Direct estimation of inhomogeneous Markov interval models of spike-trains, Neural Computation 21 (2009) 2105-2113

S. Łęski, D. K. Wójcik. Inferring coupling strength from event-related dynamics. Phys. Rev. E 78 (2008) 041918

S. Łęski, D. K. Wójcik, J. Tereszczuk, D.A. Świejkowski, E. Kublik, A. Wróbel Inverse Current-Source Density Method in 3D: Reconstruction Fidelity, Boundary Effects, and Influence of Distant Sources. Neuroinformatics. 4 (2007) 205-222.