Progress:

Phase I (2 June 2022 - 31 December 2022):

Task 1.1 Extraction of functional networks from EEG signals

Task 1.2 Analyzes of the obtained functional networks - Part 1

Executive summary (RO)

Atât știința rețelelor, cât și dinamica neliniară joacă un rol crucial într-o varietate de domenii științifice, de la fizică la biologie și, recent, și în neuroștiințe, unde studierea rețelelor formate de regiunile creierului a câștigat popularitate. Acestea pot fi rețele structurale, în care legăturile descriu conexiunile reale sau rețele funcționale (RF) care descriu dinamica creierului. Nenumărate dovezi sugerează că RF nu sunt statice, ci evoluează în timp real, de exemplu asemenea unui proces perceptual care se derulează în timp.
În acest proiect în scopul captării tranzițiilor dintre stările perceptive analizăm un set de date EEG uman care implică o sarcină vizuală, în care recunoașterea obiectelor a fost manipulată de la greu la ușor și scopul este de a surprinde așa-numitul moment „aha” când stimulul este recunoscut. Ipoteza este că apare o reorganizare dramatică a RF în aceste momente. Proiectul se concnetrează pe două linii majore: 1) Vom studia evoluția RF extrase ca măsuri de corelație între activitatea diferitelor regiuni, comparând proprietățile rețelei înainte și după recunoaștere sau între cazurile în care recunoașterea conștientă a avut loc sau nu. 2) Vom folosi rețele de tranziție de stare (aplicând metodele noastre dezvoltate recent) pentru a procesa aceste semnale EEG și a studia dinamica în aceste momente cheie.
În prima etapă am avut următoarele rezultate: 1) Am implementat metoda SCA cu care extragem rețelele funcționale. Avem baza de date cu rețelele funcționale extrase pentru fiecare individ, pre- și post-decizie, fiecare răspuns (recunoscut, nesigur, nimic). Am analizat câteva proprietăți ale rețelelor: distribuția ponderilor și distribuția distanțelor între noduri. Comparând aceste distribuții între pre- și post-decizie pentru fiecare răspuns și individ, rezultatele preliminare arată că în cele mai multe cazuri diferențele sunt cele mai mari în cazul când subiectul recunoaște stimulul, și scad când nu recunoaște. Diferențele când subiectul nu este sigur pot varia mult din cauza numărului mic de astfel de cazuri. Există câțiva indivizi unde diferențele sunt mult mai mici și arată o tendință diferită. 2) Am mai dezvoltat un algoritm de clusterizare care va fi utilizat anul viitor pe datele experimentale. Vrem să detectăm cum se schimbă structura modulelor în grafuri între diferite stări perceptive. 3) Am rescris și am optimizat codurile cu care vom analiza rețelele de tranziții de stare din partea a doua a proiectului începând din anul viitor.
Acest proiect interdisciplinar poate duce la rezultate valoroase în înțelegerea percepției vizuale, prin generalizarea acestor metode, ele pot deveni utile și în analiza altor tipuri de semnale.

Progress:

Phase II (1 January 2023 - 31 December 2023):

Task 2.1 Analyzes of the obtained functional networks - Part 2

Task 2.2 Analyzes of the distribution of the statistical properties of functional networks - Part 1

Task 2.3 Extraction of phase transition networks from experimental data

Executive summary (RO)

Atât știința rețelelor, cât și dinamica neliniară joacă un rol crucial într-o varietate de domenii științifice, de la fizică la biologie și, recent, și în neuroștiințe, unde studierea rețelelor formate de regiunile creierului a câștigat popularitate. Acestea pot fi rețele structurale, în care legăturile descriu conexiunile reale sau rețele funcționale (RF) care descriu dinamica creierului. Nenumărate dovezi sugerează că RF nu sunt statice, ci evoluează în timp real, de exemplu asemenea unui proces perceptual care se derulează în timp.
În acest proiect în scopul captării tranzițiilor dintre stările perceptive analizăm un set de date EEG uman care implică o sarcină vizuală, în care recunoașterea obiectelor a fost manipulată de la greu la ușor și scopul este de a surprinde așa-numitul moment „aha” când stimulul este recunoscut. Ipoteza este că apare o reorganizare dramatică a RF în aceste momente. Proiectul se concentrează pe două linii majore: 1) Vom studia evoluția RF extrase ca măsuri de corelație între activitatea diferitelor regiuni, comparând proprietățile rețelei înainte și după recunoaștere sau între cazurile în care recunoașterea conștientă a avut loc sau nu. 2) Vom folosi rețele de tranziție de stare (aplicând metodele noastre dezvoltate recent) pentru a procesa aceste semnale EEG și a studia dinamica în aceste momente cheie.
După ce în prima etapă am dezvoltat metoda cu care extragem rețelele funcționale, acum în Etapa 2 pentru fiecare individ, si fiecare stimul vizual am extras 3 rețele în 3 diferite faze ale experimentului (înainte de stimul, după stimul și înaintea deciziei). În funcție de parameterul G care descrie dificultatea recunoașterii stimulilor, am extras distribuțiile diferitelor proprietăți ale rețelelor (distirbuția ponderilor muchiilor și distribuția distanțelor dintre noduri). Comparând perioada dinainte și după apariția stimului vizual se vede că diferențele între proprietățile rețelelor depind de G, cel puțin la majoritatea indivizilor. Aici vom continua investigarea rezultatelor în etapa următoare.
Legat de rețelele de tranziții de stare (STN) avem 5 rezultate mai importante: 1) Am obținut niște rezultate teoretice unde am dezvoltat o expresie analitică în formă închisă pentru măsura Lyapunov a STN-urilor. 2) Am studiat cum ar fi optimal să alegem planul Poincare la extragerea STN-urilor. Concluzia a fost că rezultatele nu sunt foarte sensibile la modul cum alegem planul Poincare. 3) Am studiat efectul tăierii STN-urilor. Fiindcă datele experimentale sunt de obicei serii mai scurte, nu avem detsule date, deci în STN-ul extras pot lipsi muchii, mai ales cele cu ponderi mici. Am testat pe date artificiale, ce se întâmplă cu măsura Lyapunov și entropia dacă scoatem din STN-uri o parte din muchii. Și aici am văzut că rezultatele rămân consistente pînă la scoaterea aprox. a 30% ale muchiilor. 4) Am studiat și efectul zgomotului asupra semnalelor. Zgomotul este tolerat relativ bine în regimul haotic, mai puțin în regimul periodic ale dinamicii. 5) Avem niște rezultate preliminare pe datele experimentale, numai pe un singur individ. Aceste analize urmează să fie continuate în etapa următoare.
În această etapă a fost acceptat un articol știintific și alte 2 articole sunt momentan sub evaluare. Membri proiectului au ținut 6 prelegeri invitate, 5 prezentări orale și 2 postere la conferințe internaționale, 4 prezentări la confeirnțe naționale, și au fost și 3 diseminări (interviuri etc.) în media.

Progress:

Phase III (1 January 2024 - 25 November 2024):

Final Executive Summary (RO)

Studiul modului în care creierul prelucrează informațiile senzoriale, în special pe cele vizuale, este relevant nu doar pentru înțelegerea funcționării creierului, ci și pentru diagnosticul și tratamentul tulburărilor neurologice, având implicații semnificative în învățare și educație. Totodată, aceste cercetări contribuie la avansarea tehnologiilor vizuale, precum realitatea virtuală, realitatea augmentată și sistemele autonome. Știința rețelelor și teoria sistemelor dinamice joacă un rol crucial în diverse domenii științifice, de la fizică la biologie și, recent, și în neuroștiințe, unde studiul rețelelor formate la nivelul regiunilor cerebrale a căpătat un interes tot mai mare. Acestea pot fi rețele structurale, în care legăturile descriu conexiunile fizice dintre regiuni cerebrale, sau rețele funcționale (RF), care reflectă legăturile dinamice asociate activității creierului. Numeroase dovezi indică faptul că RF nu sunt statice, ci evoluează în timp, în special în cadrul proceselor perceptuale. Pentru a surprinde tranzițiile dintre stările perceptive ne-am concentrat pe un set de date de electroencefalogramă (EEG) umane, obținute în cadrul unei sarcini vizuale în care recunoașterea obiectelor a fost modificată treptat, de la dificil la ușor, având ca scop evidențierea așa-numitului moment „aha,” când stimulul este recunoscut.

Cel mai important rezultat obținut în cadrul proiectului este o metodă nouă dezvoltată pentru studierea rețelelor funcționale, luând în considerare dinamica acestora. Am prezentat această metodă într-o publicație în jurnalul prestigios Cell Systems, în 2024. Metoda noastră inovează în două moduri. În primul rând, în construcția rețelelor funcționale sunt căutate legăturile (corelațiile) dintre arii, ținând cont în același timp și de întârzierile care pot apărea între activitatea diverselor arii. În al doilea rând, din punct de vedere statistic metoda se bazează pe evaluarea distribuției valorilor obținute din măsurători repetate, nu pe simpla mediere a acestora, cum se procedează în mod tradițional. Astfel obținem informații mult mai robuste despre dinamica rețelelor funcționale. Aceste distribuții ale proprietăților rețelelor sunt sensibile la diferite patologii și pot ajuta la dezvoltarea unor biomarkeri pentru diferite boli și afecțiuni altfel greu de detectat, pe baza scanării activității cerebrale. În cadrul acestui proiect, am utilizat metoda pentru a compara rețelele funcționale în diferite faze perceptive: înainte de apariția stimulului pe ecran, imediat după apariția imaginii și înainte de răspuns. De asemenea, am realizat comparații similare pentru diferitele tipuri de răspunsuri: atunci când subiectul recunoaște imaginea sau nu. Metoda ne permite să identificăm regiunile cerebrale în care semnalele EEG prezintă cele mai mari variații între fazele percepției sau între tipurile de răspunsuri.

În a doua parte a proiectului am folosit rețele de tranziție de stare pentru a procesa aceste semnale EEG și a studia dinamica în aceste momente cheie. Aici cel mai important rezultat este un articol momentan sub evaluare la o revistă de prestigiu (Physical Review Letters), care prezintă niște rezultate referitoare la adaptarea unor metode și concepte din teoria sistemelor dinamice la analiza seriilor de timp. Metodele sunt bine definite matematic și eficiente din punct de vedere computațional. Folosind aceste metode pe datele experimentale, diferențele în EEG asociate diferitelor răspunsuri apar în aceleași zone de pe harta de electrozi unde am identificat variații și cu prima metodă.

Cele două metode dezvoltate în cadrul proiectului au evidențiat diferențe semnificative între diversele stări de percepție, oferind o perspectivă nouă asupra acestora. În același timp, studiul validează aceste metode inovatoare, care prezintă un potențial ridicat de aplicare și impact într-un context mai larg, incluzând analiza seriilor de timp biologice și extinzându-se chiar dincolo de domeniul neuroștiințelor.

În timpul proiectului am publicat 5 publicații ISI în jurnale prestigioase (Cell Systems, Network Neuroscience, Scientific Reports, Frontiers in Robotics, Journal of Physics: Complexity), încă 3 sunt sub evaluare, iar câteva rezultate obținute recent pe datele experimentale vor fi finalizate și publicate anul viitor. Membrii proiectului – inclusiv tineri cercetători – au participat la multe conferințe internaționale și naționale cu prezentări și postere (9 invitate, 5 contribuții, 3 postere).

În timpul proiectului ne-am concentrat și pe comunicația cu presa. Am publicat comunicate de presă legate de rezultatele noastre cele mai importante, care au fost preluate de multe site-uri media, și în urma căruia am fost invitați la mai multe interviuri.

Proiectul face parte dintr-o serie de colaborări productive cu Transylvanian Institute of Neuroscience (TINS), colaborare care va continua și după finalizarea prezentului proiect, pentru a asigura o expertiză de top în domeniu și a contribui la creșterea competitivității cercetării românești pe plan internațional.

Bulcsu Sandor, Andras-Pal Rusu, Karoly Denes, Zsolt-Iosif Lazar, Maria Ercsey-Ravasz "Measuring the dynamical variability of state-transition networks", page 313 - 313, 2023, Volume: Dynamicsdays 2023, conference: Dynamics Days EU 2023, Napoli, Italy, editor: Lucia Russo Constantinos Siettos, web: https://sites.google.com/view/dynamicsdayseurope2023

Bulcsu Sandor, Andras-Pal Rusu, Zsolt-Iosif Lazar, Karoly Denes, Maria Ercsey-Ravasz "Novel measures for state-transition networks", page: 43-43, 2023, volume: 48th Conference of the Middle European Cooperation in Statistical Physics, conference: MECO48, Stara Lesna, Slovakia, editor: Jozef Strečka Katarína Karlová, ISBN: 978-80-574-0197-1, web: www.unibook.upjs.sk

Maria Ercsey-Ravasz, The brains functional connectivity backbone and the impact of AUD, ISBRA & ESBRA 2nd World Congress on Alcohol and Alcoholism, 2022 September 17-20, Cracow, Poland.

B. Sándor, Cs. Harko, A. Herczeg, M. Nowak, C. Gros: Phase-locked neural oscillators generate self-organized locomotion for hexapods, Intelligent Machines? – Self-organized Nonlinear Dynamics of Machines across Scales, Dresden/Online, Germany, 20-24. June 2022

B. Sándor: Toy models for self-organized robotic locomotion via proprioception, The Neuro-physics of Locomotion, Kavli Institute for Theoretical Physics, Santa Barbara, CA, USA, 15.Aug. 2022

B. Sándor, Ágnes Herczeg, Csanád Harkó, Michael Nowak, Claudius Gros: Self-organized hexapod locomotion via phase-locked neural oscillators, 47th Conference of the Middle European Cooperation in Statistical Physics, Erice, Italy, 12-16. June 2022

MARIA ERCSEY-RAVASZ, Levente Varga, Botond Molnar, Vasile V. Moca, Laura Perez- Cervera, Antonio Díaz-Parra, David Moratal, Balázs Péntek, Wolfgang H. Sommer, Raul C. Mureșan, Santiago Canals, „A robust hierarchy of brain interactions provides new possibilities for biomarkers”, Paris Brain Institute, Paris, Franta, 2023, Februarie 13-14, Workshop at the Consortium meeting of the ModelDXConsciousness ERANET project.

ERCSEY-RAVASZ MARIA, „Modeling the inter-areal cortical network based on a distance rule: from the mouse to the macaque”, International School and Conference on Network Science, NetSci2023, Vienna, Austria, 2023, iulie 10-14.

ERCSEY-RAVASZ MARIA, „Modelling the inter-areal cortical network based on a distance rule”, Computational Neuroscience Academy 2023, Krakow, Polonia, 2023, iulie 19.

ERCSEY-RAVASZ MARIA, „Physical networks in the brain”, 6th Grandmaster Early-Career Workshop in Physics GEWP 2023, Cluj-Napoca, Romania, 2023, Sep. 4-9 .

SANDOR BULCSU, RUSU ANDRÁS-PÁL, DÉNES KÁROLY, LAZAR ZSOLT-IOSIF, ERCSEY-RAVASZ MARIA MAGDOLNA. State-transition networks for EEG data analysis, 13-14.02.2023, ModelDXConsciousness, Paris Brain Institute, Paris, Franta

Sandor Bulcsu, Dynamical systems and networks: from time-series analysis to robotic locomotion, Dynamical Systems Journal Club, CCN, Flatiron Institute, New York, NY, SUA, 2023, martie.

MARIA ERCSEY-RAVASZ, Levente Varga, Botond Molnar, Vasile V. Moca, Laura Perez- Cervera, Mohamed Kotb Selim, Antonio Díaz-Parra, David Moratal, Balázs Péntek, Wolfgang H. Sommer, Raul C. Mureșan, Santiago Canals „Brain dynamics supported by a hierarchy of complex correlation patterns defining a rboust functional architecture”, Workshop and Consortium Meeting of the Neurotwin European Project, Heraklion, Grecia, 2023, octombrie 20-24.

MOLNAR BOTOND, Marton Ildiko-Beata, Horvat Szabolcs, Ercsey-Ravasz Maria, „Community detection in directed weighted networks using Voronoi partitioning”, International School and Conference on Network Science, NetSci2023, Vienna, Austria, 2023, iulie 10-14

MATE JOZSA, Mária Ercsey-Ravasz and Zsolt Lázár, “Exploring coarse-graining effects in structural brain connectivity”, International School and conference on Network Science, 10- 14 July 2023, Vienna, Austria.

SANDOR BULCSU, Rusu Andras, Denes Karoly, Lazar Zsolt-Iosif, Ercsey-Ravasz Maria Measuring the dynamical variability of state-transition net- works, Pagina: 313 - 313, 2023, Volume: Dynamicsdays 2023, Dynamics Days EU 2023, Napoli, Italia Editor: Lucia Russo Constantinos Siettos, ISSN: 0000-0000, Web: https://sites.google.com/view/dynamicsdayseurope2023

SANDOR BULCSU, Rusu Andras, Lazar Zsolt-Iisof, Denes Karoly, Ercsey-Ravasz Maria, Novel measures for state-transition networks, Pagina: 43 - 43, An: 2023, Volume: 48th Conference of the Middle European Cooperation in Statistical Physics, Conferință: MECO48, Stara Lesna, Slovakia, Editor: Jozef Strečka Katarína Karl’ová, ISBN: 978-80-574-0197-1, Web: www.unibook.upjs.sk

Posters at international coferences:

B. Sándor, Ágnes Herczeg, Csanád Harkó, Michael Nowak, Claudius Gros: Self- organized hexapod locomotion via phase-locked neural oscillators, 47th Conference of the Middle European Cooperation in Statistical Physics, Erice, Italy, 12-16. June 2022

Maria Ercsey-Ravasz, Levente Varga, Botond Molnar, Vasile V. Moca, Laura Perez-Cervera, Antonio Díaz-Parra, David Moratal, Balázs Péntek, Wolfgang H. Sommer, Raul C. Mureșan, Santiago Canals, “ Dynamic fMRI unveils a robust functional network architecture in the brain: a hierarchy of strong positive and weak bimodal correlations”, International School and Conference on Network Science, NetSci2023, Wien, Austria, July 10-14, 2023

Rusu Andras, Denes Karoly, Lazar Zsolt-Iosif, Ercsey-Ravasz Maria, Sandor Bulcsu "Symbolic dynamics-based network construction and analysis (Poster)", 2023, NADCOM23, Dresden, Germany, web: https://www.pks.mpg.de/nadcom23

Zsolt I. Lázár visited University of East England, scientific collaboration, November 2022, UK

B. Sándor was invited for an exchange program in the “Neuro-physics of Locomotion” project, organized by the Kavli Institute for Theoretical Physics, UCSB, Santa Barbara, CA, USA, 17.07.2022-19.08.2022

B. Molnár visited Prof. Zoltán Toroczkai's lab at the University of Notre Dame (USA), scientific collaboration, in August-September, 2023 and April 2024

Echoes in the media:

Zsolt Lazar "Szemelvények a modern fizikából: Erdélyi Magyar Fizikatanári Ankét 2023", in the "Szabadsag" newspaper of Cluj

Sandor Bulcsu "Miert lettem fizikus?" - interview in the FIRKA 2022-23 vol. 4, September 2023

Sandor Bulcsu, "Robofizika: robotok mozgása két világ határán", presentation in the Physics Students' Camp at Stana

Maria Ercsey-Ravasz, Interviu la TVR Cluj - limba maghiară, emisiunea Summa: https://www.facebook.com/534716723271172/videos/1201329150720553

Maria Ercsey-Ravasz, a presentation at Studium Generale of the STAR-UBB Institute on December 8, 2022: Modelling and analysing structural and functional brain networks

Comunicat de presă publicat împreună de UBB și TINS: https://news.ubbcluj.ro/metoda-revolutionara-dezvoltata-de-cercetatori-clujeni-de-la-tins-si-ubb-pentru-intelegerea-activitatii-creierului/ A fost preluată de foarte multe site-uri de media: cluj24, monitorulcj,viacluj,agerpres, zcj, edupedu, digi24, etc.

Și în limba maghiară a apărut comunicatul de presă: https://news.ubbcluj.ro/hu/a-bbte-es-a-tins-kutatoi-forradalmi-modszert-dolgoztak-ki-az-agy-aktivitasanak-tanulmanyozasara/

Interviu făcut de TVR Cluj la sediul TINS cu Maria Ercsey-Ravasz și Vasile Vlad Moca, 2024 octombrie, https://www.facebook.com/share/v/CCQoQjBtnkx3U1eE/

Interviu în direct la TVR Cluj cu Maria Ercsey-Ravasz și Levente Varga, în emisiunea maghiară Erdelyi figyelo: https://www.facebook.com/watch/?v=1035799618301312&rdid=qPn0aZ8XFFVLLZyG

Interviu la Reporter Medical cu Maria Ercsey-Ravasz, 2024 Octombrie. https://www.youtube.com/watch?v=wa5DmUXvOQE

BBU Research group

Dr. Mária Ercsey-Ravasz

Project director

After obtaining Ph.D. in Physics and Information Technology, Dr. Ercsey-Ravasz have spent 3 years as a postdoctoral researcher at the University of Notre Dame, IN, USA. She returned to Romania to the Babes-Bolyai University with a Marie Curie Fellowship in 2012.