Вакансии

1. ПОСТДОК
2. СТАЖЕР-ИССЛЕДОВАТЕЛЬ

Публикации по темам потенциальных проектов
О Центре биоэлектрических интерфейсов

1. ПОСТДОК в Центр биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ.

Основные требования:

• Ученая степень кандидата наук или PhD в таких областях, как: математика, физика, электротехника, информатика, нейробиология, психология,  компьютерные науки.
• Наличие публикаций в ведущих международных и российских журналах. 
• Наличие знаний и опыта в двух и более областях из следующего списка: математические методы анализа данных, цифровая обработка сигналов, решение некорректно поставленных обратных задач, нейросетевые алгоритмы обработки данных, системы обработки сигналов реального времени. 
• Английский язык на уровне уверенного чтения научной литературы, опыт написания собственных статей.
• Владение одним из следующих языков\сред Matlab, Python, R, C\C++. 

Опыт в области регистрации и анализа активности головного мозга является плюсом, но не обязателен.

Успешный кандидат сможет как инициировать свою собственную научную повестку, так и принять участие в уже выполняемых проектах в рамках следующих тематик: 

• Двунаправленные сенсо-моторные интерфейсы мозг-компьютер на основе ECoG;
• Малоинвазивные нейроинтерфейсы для восстановления речи;
• Многоканальная магнитоэнцефалография на основе магнитометров с оптической накачкой;
• Цифровой двойник фМРТ на основе ЭЭГ;
• Программно-аппаратные средства для повышения эффективности парадигм ЭЭГ нейрообратной связи;
• Технологии прямого взаимодействия с головным мозгом в реальном времени;
• Методы и программно-аппаратные средства для пассивного картирования невосполнимой коры у пациентов-кандидатов на нейрохирургическое вмешательство;
• Неинвазивная локализация эпилептогенных зон по МЭГ и ЭЭГ данным пациентов с эпилепсией;
• Новые методы решения обратной задачи МЭГ и оценки функциональной связности;
• Математические методы локализации кортикальных волн по неинвазивным МЭГ и ЭЭГ данным; 
• Электромиографические интерфейсы с пропорциональным управлением для бионических протезов с большим числом степеней свободы.

Основными задачами станут: 

• Проведение фундаментальных или прикладных научных исследований по перечисленным тематикам;

• Написание научных статей для ведущих международных рецензируемых журналов в соавторстве с сотрудниками Центра;
• Подготовка и представление презентаций, отражающих научную деятельность Центра на российских и международных конференциях;

• Преподавание (по желанию) в НИУ ВШЭ и подготовка собственных авторских курсов для бакалавриата/магистратура/аспирантуры.

Вакансия в рамках программы “Российских постдоков” ВШЭ с базовой заработной платой - 150 т.р. в месяц. Существенное увеличение дохода возможно за счет участия в дополнительных проектах Центра и Института когнитивных нейронаук. Гибкий график работы. По окончании срока возможно трудоустройство в НИУ ВШЭ или в партнерские организации.
Если вас заинтересовали наши проекты и возможность работы в одной из ведущих научных организаций РФ по исследованию мозга, присылайте свое CV на aossadtchi@hse.ru.


2. СТАЖЕР-ИССЛЕДОВАТЕЛЬ. 

Основная задача: Участие в проекте "Математические методы интерпретации сигналов активности головного мозга и экспериментальные парадигмы для прикладных и фундаментальных исследований"

Требования:

• Студент или аспирант НИУ ВШЭ по профилю или смежных факультетов (ФКН, МИЭМ, Факультет математики, Факультет экономики и т .п.); 
• Интерес к проекту;
• Желательно знание английского языка и основ программирования. 

Условия занятости оговариваются индивидуально с каждым кандидатом. 

Вы можете познакомиться с нашим центром лично или прислать свое резюме на почту aossadtchi@hse.ru и edzedzyulya@hse.ru

Публикации по темам потенциальных проектов:

1. D.Altukhov, D. Kleeva, A. Ossadtchi PSIICOS projection optimality for EEG and MEG based functional coupling detection NeuroImage //v. 280, 15 October 2023, 120333   https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120333
2. Semenkov Ilia, Fedosov N., Makarov I., Ossadtchi A. Real-time low latency estimation of brain rhythms with deep neural networks // Journal of Neural Engineering. 2023. Vol. 20. No. 5   https://doi.org/10.1088/1741-2552/acf7f3
3. V.Aksiotis,· A.Myachykov, A.Tumyalis Stop‑signal delay reflects response selection duration in stop‑signal // Attention, Perception, & Psychophysics (2023) 85:1976–1989 https://doi.org/10.3758/s13414-023-02752-y
4. Petrosyan, A., Voskoboinikov, A., Sukhinin, D., Makarova, A., Skalnaya, A., Arkhipova, N., Sinkin, M. & Ossadtchi, A. (2022). Speech decoding from a small set of spatially segregated minimally invasive intracranial EEG electrodes with a compact and interpretable neural network, Journal of Neural Engineering, 19, 066016, https://doi.org/10.1088/1741-2552/aca1e1
5. Kleeva D, Soghoyan G, Komoltsev I, Sinkin M, Ossadtchi A. Fast parametric curve matching (FPCM) for automatic spike detection, 2022, Journal of Neural Engineering, 2022, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/ac682a
6. Maria Volodina, Nikolai Smetanin,Mikhail Lebedev, Alexei Ossadtchi Cortical and autonomic responses during staged Taoist meditation: two distinct meditation strategies, PLOS One, 2021, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260626
7. Petrosyan, A., Sinkin, M., Lebedev, M. A., & Ossadtchi, A.  Decoding and interpreting cortical signals with a compact convolutional neural network, 2021, Journal of Neural Engineering, 2021, https://doi.org/10.1088/1741-2552/abe20e
8. Koshev, N., Butorina, A., Skidchenko, E., Kuzmichev, A., Ossadtchi, A., Ostras, M. & Vetoshko, P. (2021). Evolution of MEG: a first MEG-feasible fluxgate magnetometer, Human brain mapping, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25582?af=R
9. Petrenko, M. V., Dmitriev, S. P., Pazgalev, A. S., Ossadtchi, A. E., & Vershovskii, A. K. (2021). Towards the non-zero field cesium magnetic sensor array for magnetoencephalography. IEEE Sensors Journal, https://ieeexplore.ieee.org/document/9455403
10. Smetanin, N., Belinskaya, A., Lebedev, M. A., & Ossadtchi, A. Digital filters for low-latency quantification of brain rhythms in real-time. Journal of Neural Engineering, 2020, 29.07.20, 2, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/ab890f
11. Belinskaya, A., Smetanin, N., Lebedev, M. A., & Ossadtchi, A. Short-delay neurofeedback facilitates training of the parietal alpha rhythm. Journal of Neural Engineering, 2020, 16.12.20, https://doi.org/10.1088/1741-2552/abc8d7
12. Kuznetsova, A., Nurislamova, Y., & Ossadtchi, A. Modified covariance beamformer for solving MEG inverse problem in the environment with correlated sources. NeuroImage, 2020, 29.12.20, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117677 
13. Ros, T., Enriquez-Geppert, S., Zotev, V., Young, K. D., Wood, G., Whitfield-Gabrieli, S., ...Ossadtchi, A., Lebedev, M. & Thibault, R. T. Consensus on the reporting and experimental design of clinical and cognitive-behavioural neurofeedback studies (CRED-nf checklist). Brain, 2020, Vol. 143. No. 3. P. 1-12, https://doi.org/10.1093/brain/awaa009
14. Ossadtchi, A., Altukhov, D., & Jerbi, K. (2018). Phase shift invariant imaging of coherent  sources (PSIICOS) from MEG data. NeuroImage, 183, 950-971, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.08.031
15. Smetanin, N., Volkova, K., Zabodaev, S., Lebedev, M. A., & Ossadtchi, A. (2018). NFBLab—A Versatile Software for Neurofeedback and Brain-Computer Interface Research. Frontiers in neuroinformatics, 12, 100, https://doi.org/10.3389/fninf.2018.00100 
16. Kozunov, V. V., & Ossadtchi, A. (2015). GALA: group analysis leads to accuracy, a novel approach for solving the inverse problem in exploratory analysis of group MEG recordings. Frontiers in Neuroscience, 9, 107  https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00107
17. Koshkin, R., Shtyrov, Y., Myachykov, A., & Ossadtchi, A. (2018). Testing the efforts model of simultaneous interpreting: An ERP study. PloS One, 13(10), e0206129, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206129
    

О Центре биоэлектрических интерфейсов:

Центр биоэлектрических интерфейсов (https://bioelectric.hse.ru/) расположен на Кривоколенном переулке, недалеко от метро "Лубянка" и является частью Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ (https://neuro.hse.ru/), располагающего уникальным оборудованием для исследования функции головного мозга. 

В недавно созданной МЭГ лаборатории (НейроГараж), оборудованной магнитоизолирующей комнатой производства немецкой компании Vacuumschmelze, сотрудниками Центра ведутся исследования по разработке собственной многоканальной МЭГ системы на магнитометрах с оптической накачкой. Ряд клинически ориентированных проектов выполняется в тесном партнерстве с МГМСУ им. Евдокимова и Федеральным центром мозга и нейротехнологий ФМБА РФ. Работа над вычислительно нагруженными проектами поддержана взаимодействием с группой “Нейроинтерфейсы” Института искусственного интеллекта AIRI. В целях коммерциализации результатов научной деятельности сотрудниками Центра создана наукоемкая компания ООО “BraInstaRT”, которая может стать платформой для внедрения результатов прикладных научных изысканий успешного кандидата.