Учёные степени:
2023 Доктор компьютерных наук : Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (д.ф.-м.н. ВАК)
2003 PhD: Университет Южной Калифорнии, специальность 01.00.00 «Физико-математические науки» и 03.03.06 «Нейробиология», тема диссертации: Автоматическое неинвазивное обнаружение и анализ взаимодействия эпилептогенных зон на основании МЭГ и ЭЭГ измерений
Образование:
1997 Специалитет: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, специальность «Автономные информационные и управляющие системы», квалификация «инженер-радиотехник»
Алексей Осадчий — один из ведущих российских ученых в области нейровизуализации и алгоритмических основ обработки сигналов в нейрокомпьютерных интерфейсах. В настоящее время он является профессором Факультета компьютерных наук и руководит Центром биоэлектрических интерфейсов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Во время обучения в аспирантуре Университета Южной Калифорнии Алексей Осадчий разработал ряд новых методов для автоматической идентификации эпилептогенных зон при многоочаговой эпилепсии на основе анализа магнитоэнцефалографических данных. Эти методы получили свое развитие в рамках коммерческого программного обеспечения EMSE Suite, в разработке которого Алексей Осадчий принимал участие с 2005 по 2013 год в качестве ведущего научного сотрудника американской компании Source Signal Imaging Inc.,Сан-Диего, Калифорния. В настоящее время эти подходы применяются для повышения точности диагностики пациентов с эпилепсией. Он также является ключевым изобретателем BASEX, теперь уже классического метода решения обратной задачи в фото-ионной и фотоэлектронной визуализации. Алексей Осадчий является автором более тридцати публикаций в авторитетных международных журналах, специализирующихся на методах функциональной нейровизуализации и их приложениях в реальном времени, таких как BCI и нейробиоуправление. Его недавние разработки включают новые подходы к решению обратной задачи ЭЭГ и МЭГ на групповом уровне, новые аналитические решения, повышающие пространственное разрешение МЭГ нейровизуализации и обеспечивающие доступ к обнаружению функциональной связи нейрональных источников. В настоящее время Алексей Осадчий руководит первым Российским проектом по разработке алгоритмических и экспериментальных основ технологии двунаправленных инвазивных нейроинтерфейсов на основе электрокортикографии. Его текущие проекты посвящены разработке алгоритмических средств для повышения эффективности тренировки в парадигме нейрообратной связи, исследованию новых интерпретируемых нейросетевых архитектур для декодирования электрофизиологической активности головного мозга, а также построению информационно-аналитических средств для неинвазивной диагностики пациентов с эпилепсией и картирования функционально невосполнимой коры головного мозга.
A. Ossadtchi, I. Semenkov, A. Zhuravleva, O. Serikov, E. Voloshina. Representational dissimilarity component analysis (ReDisCA). NeuroImage, 2024, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811924003653
Altukhov, D., Kleeva D., and Ossadtchi, A., «PSIICOS projection optimality for EEG and MEG based functional coupling detection.» NeuroImage, 280 (2023): 120333, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811923004846
Anna Rusinova, Maria Volodina, Alexei Ossadtchi. Short-term meditation training alters brain activity and sympathetic responses at rest, but not during meditation. Scientific Reports, 2024, May 15;14(1):11138, AIRI, HSE, LIFT, ФЦМН
A. Ossadtchi, I. Semenkov, A. Zhuravleva, O. Serikov, E. Voloshina. Representational dissimilarity component analysis (ReDisCA). NeuroImage, 2024,
V. Aksiotis, O. Sazonov, K. Nasrulina, D. Medvedeva, U. Nekrasova, A. Ossadtchi. AI-powered virtual reality system for training wrist amputees to use advanced prosthetic solutions. European Conference on Artificial Intelligence 2024 (Core A), Santiago de Compostela, Spain, October 19 – 24, 2024,
Nikolay Dagaev, Ilia Semenkov and Alexei Ossadtchi. EEG-based fMRI digital twin: towards a cheap and ecological approach to measure subcortical brain activity. European Conference on Artificial Intelligence 2024 (Core A), Santiago de Compostela, Spain, October 19 – 24, 2024
Semenkov, I., Fedosov, N., Makarov, I., & Ossadtchi, A. (2023). Real-time low latency estimation of brain rhythms with deep neural networks. Journal of Neural Engineering (Q1), 20(5),056008.
Наименование организации:
Общество с ограниченной ответственностью «ЛИФТ Центр», ИНН 9731113415
Адрес:
121205, г. Москва, территория инновационного центра «Сколково», Большой бульвар, д. 30, стр. 1