Алексей Осадчий

Институт когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ, в.н.с., Институт искусственного интеллекта, AIRI, Москва
Директор, Центр биоэлектрических интерфейсов

Осадчий:

Алексей Осадчий - ведущий российский ученый в области функционального нейрокартирования, профессор и директор Центра биоэлектрических интерфейсов в Национальном исследовательском университете Высшая Школа Экономики. Доктор Осадчий получил степень Ph.D. в Университете Южной Калифорнии (2003), где он разработал подходы для автоматической идентификации эпилептогенных областей при многоочаговой эпилепсии. Эти методы применяются к неинвазивным данным магнитоэнцефалографии (МЭГ) для повышения точности диагностики пациентов с эпилепсией. Методики интерпретации магнитоэнцефалографических (МЭГ) и электроэнцефалографичечских (ЭЭГ) данных, разработанные др. Осадчим, применяются для анализа активности мозга как у здоровых людей, так и у пациентов, страдающих неврологическими заболеваниями.

Смежной областью исследований профессора Осадчего является разработка двунаправленных интерфейсов мозг-компьютер (ИМК) - как неинвазивных, так и инвазивных для создания систем прямого и естественного управления роботизированными устройствами, такими как интеллектуальные протезы рук и экзоскелеты. Такие системы редназначены для функционального восстановления и нейрореабилитации инвалидов.

Доктор Осадчий разработал и преподавал курсы, посвященные математическим методам мультимодальной нейровизуализации и цифровой обработки сигналов, в ведущих университетах США и России. Он является автором более сорока публикаций в высокоимактных международных научных журналах, специализирующихся на методах функциональной нейровизуализации, построения интерфейсов мозг-компьютер и нейрообртаной связи.

В дополнение к академической деятельности доктор Осадчий имеет большой опыт работы в бизнесе. В течение 12 лет он был старшим научным сотрудником в компании Source Signal Imaging Inc., Сан-Диего, Калифорния, где занимался разработкой EMSE Software Suite, универсального инструмента анализа мультимодальных данных для целей функциональной нейровизуализации.

Участник сессий Data Fusion 2022
Сессия. Нейроданные – от структуры к функции при помощи доменно информированных методов ML