Куркин Семен Андреевич

ведущий научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения

доктор физико-математических наук, доцент

Научно-исследовательские работы

Грант Российского научного фонда (Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными), проект № 21-72-10121 «Физические методы управления процессами сенсомоторной интеграции в головном мозге на базе транскраниальной магнитной стимуляции», 2021–2024

Грант Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых – докторов наук, проект МД-590.2022.1.2 «Функциональные сети головного мозга человека при эпилепсии: эффекты внешней стимуляции», 2022–2023

Грант Российского Фонда Фундаментальных Исследований (Конкурс на лучшие проекты междисциплинарных фундаментальных научных исследований по теме «Фундаментальное научное обеспечение процессов цифровизации общего образования»), проект № 19-29-14101 «Персонализация траектории обучения на основе измерения когнитивных и личностных характеристик обучаемого с использованием нейроинтерфейса «мозг-компьютер» и методов искусственного интеллекта», 2020–2022

Грант Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых – докторов наук, проект МД-1921.2020.9 «Разработка методов анализа данных нейровизуализации для выявления процессов в головном мозге человека при моторной активности для развития интерфейсов мозг-компьютер», 2020–2021

Основные публикации

Pitsik E.N., Maximenko V.A., Kurkin S.A., Sergeev A.P., Stoyanov D., Paunova R., Kandilarova S., Simeonova D., Hramov A.E. The topology of fMRI-based networks defines the performance of a graph neural network for the classification of patients with major depressive disorder. Chaos, Solitons & Fractals. 167, (2023) 113041 DOI: 10.1016/j.chaos.2022.113041.
Kurkin S., Smirnov N., Pitsik E., Kabir M.S., Martynova O., Sysoeva O., Portnova G., Hramov A. Features of the resting-state functional brain network of children with autism spectrum disorder: EEG source-level analysis. European Physical Journal ST. (2022) DOI: 10.1140/epjs/s11734-022-00717-0.
Stoyanov D., Khorev V., Paunova R., Kandilarova S., Simeonova D., Badarin A., Hramov A., Kurkin S. Resting-State Functional Connectivity Impairment in Patients with Major Depressive Episode. International Journal of Environmental Research and Public Health. 19, 21 (2022) 14045 DOI: 10.3390/ijerph192114045.
Karpov O.E., Grubov V.V., Maksimenko V.A., Kurkin S.A., Smirnov N.M., Utyashev N.P., Andrikov D.A., Shusharina N.N., Hramov A.E. Extreme value theory inspires explainable machine learning approach for seizure detection. Scientific Reports. 12, 11474 (2022) DOI: 10.1038/s41598-022-15675-9.
Kurkin S.A., Kulminskiy D.D., Ponomarenko V.I., Prokhorov M.D., Astakhov S.V., Hramov A.E. Central pattern generator based on self-sustained oscillator coupled to a chain of oscillatory circuits. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 32, 3 (2022) 033117 DOI: 10.1063/5.0077789.
Chepurova A., Hramov A., Kurkin S. Motor Imagery: How to Assess, Improve Its Performance, and Apply It for Psychosis Diagnostics. Diagnostics. 12, 4 (2022)
Kurkin S., Badarin A., Grubov V. Maksimenko V., Hramov A. The oxygen saturation in the primary motor cortex during a single hand movement: functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study. Eur. Phys. J. Plus. 136, 548 (2021)
Храмов А.Е., Фролов Н.С., Максименко В.А., Куркин С.А., Казанцев В.Б., Писарчик А.Н. Функциональные сети головного мозга: от восстановления связей до динамической интеграции. Успехи физических наук. 191, (2021) 584–616
Khramova M.V., Kuc A.K., Maksimenko V.A., Frolov N.S., Grubov V.V., Kurkin S.A., Pisarchik A.N., Shusharina N.N., Fedorov A.A., Hramov A.E. Monitoring the Cortical Activity of Children and Adults during Cognitive Task Completion. Sensors. 21, 6021 (2021)
Maksimenko V., Kuc A., Frolov N., Kurkin S., Hramov A. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube. Scientific Reports. 11, (2021) 3454

Развернуть

Профессиональные и научные интересы

Нейронаука и исследование процессов в мозге человека при решении различных когнитивных задач; анализ данных нейровизуализации головного мозга (ЭЭГ, МЭГ, фБИКС, фМРТ) как на уровне сенсоров, так и на уровне источников нейронной активности; теория сложных сетей и её применение для исследования мозга человека; методы машинного обучения, статистический анализ и их приложения к анализу данных нейровизуализации; разработка интерфейсов мозг-компьютер для реабилитации и мониторинга состояний человека

Общие требования к аспирантам

Желание заниматься нейронаукой и постоянно развиваться в этом направлении
Знание основ математики и математического моделирования, программирования, физики и/или биологии. Желательно умение работать в среде Matlab или на языке Python
Желание обучаться новым методам и научным инструментам
Уверенное владение английским языком
Желание и умение работать с современной научной литературой и публикациями с целью расширения представлений о современном состоянии исследований по направлению поставленной задачи
Трудолюбие, усидчивость, аккуратность в проведении исследований, творческий подход приветствуется