Руннова Анастасия Евгеньевна

Руннова Анастасия Евгеньевна
A. E. Runnova
Руннова Анастасия Евгеньевна, СГТУ, Саратов

Руннова Анастасия Евгеньевна

LocationРоссия, Саратов
Job positionдоцент, старший научный сотрудник
Phdдоктор физико-математических наук
OrganizationУниверситет Иннополис
Problems

Подавление шумов ЭЭГ
Адаптивная фильтрация помех и артефактов ЭЭГ
Распознавание движения и когнитивных актов
Нейрокомпьютерный интерфейс
Мозг-мозг интерфейс
Синхронизация ритмов
Синхронизация каналов
Вызванные потенциалы

Methods

комплексное вейвлетное преобразование
преобразовании Гильберта-Хуанга
Daubechies wavelets
wavelet bicoherence
Нейронные сети
Detrended fluctuation analysis

Programs

Python
MATLAB
С++
Fortran

ElibraryСписок публикаций
H-index📈 9
Pub93
Contacts

anefila@gmail.com
rabbit@nonlin.sgu.ru

Researchgate

Руннова Анастасия Евгеньевна (1983 г.р.) – старший научный сотрудник Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис1, специалист в области математического моделирования и обработки биомедицинских сигналов (электроэнцефалограмм).

Биография

Руннова Анастасия Евгеньевна в 2005 году с отличием окончила Саратовский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского но специальности «Физика».

В 2008 году окончила аспирантуру очной формы обучения и защитила диссертацию на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук по специальностям 01.04.03 – Радиофизика и 01.04.04 – Физическая электроника по теме «Режимы полной хаотической синхронизации и переходные процессы в некоторых сетях со сложной топологией, содержащих нелинейные динамические системы».

Руннова А. Е. работает в ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» с 2012 года, а на кафедре «Автоматизация, управление, мехатроника» ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» — с сентября 2016 года.

2016 г. – лауреат премии «Высота–2016» среди лучших преподавателей высших учебных заведений Саратовской области.

С 2016 года поступила в докторантуру очной формы обучения на кафедру «Автоматизация, управление, мехатроника» ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.»

До 2019 года – доцент кафедры автоматизации, управления и мехатроники (ИнЭТМ СГТУ), старший научный сотрудник НОЦ «Системы искусственного интеллекта и нейротехнологии»

Имеет более 70 опубликованных работ в рецензируемых научных журналах, в том числе по теме диссертационной работы опубликованы 45 научных работ: 21 статья в журналах, входящих в системы цитирования Web of science и Scopus; 8 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК Минобрнауки РФ; 1 патент; 14 свидетельств о регистрации программного обеспечения; 1 монография.

Опыт работы2

  • С февраля 2019: старший научный сотрудник, Innopolis University, Россия
  • Июнь 2012 – январь 2019: старший научный сотрудник, Саратовский политехнический университет им. Гагарина Ю.А.
  • Январь 2005 – октябрь 2018: старший научный сотрудник, Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского
  • Август 2008 – июнь 2016: геофизик, ОАО “Саратовнефтегеофизика”

Тематическая релевантность | ЭЭГ анализ

Компьютерный анализ биомедицинских сигналов
48%
Нейрофизиология и нейробиология
45%
Классификация паттернов ЭЭГ (электроэнцефалография)
37%
Выделение признаков
35%
Математическое моделирование
34%
Нелинейная динамика
31%

Диссертация

Кандидатская диссертация: ” РЕЖИМЫ ПОЛНОЙ ХАОТИЧЕСКОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ И ПЕРЕХОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ В НЕКОТОРЫХ СЕТЯХ СО СЛОЖНОЙ ТОПОЛОГИЕЙ, СОДЕРЖАЩИХ НЕЛИНЕЙНЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ” 2008 год.

Докторская диссертация: “Математические модели и методы выделения, классификации и исследования паттернов в сигналах геофизической и нейрофизиологической природы” 2019 год.

Сведения о защите диссертации

Диссертационная работа Рунновой А. Е. «Математические модели и методы выделения, классификации и исследования паттернов сигналах геофизической и нейрофизиологической природы» посвящена решению актуальной проблемы, заключающейся в разработке единого подхода в рамках разработанных математических моделей к интерпретации результатов экспериментальных работ различного характера. Проведенные экспериментальные и теоретические исследования позволили выявить новые закономерности в массивах регистрируемых данных и определить новые характеристики изучаемых систем геофизической и нейрофизиологической природы. На основании разработанных и апробированных математических моделей и численных методов обработки сигналов автором были реализованы комплексы программ, адаптированных для применения в научных исследованиях и прикладных работах.

Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в разработке комплекса математических моделей, методов и программ обработки сигналов, позволяющих эффективно исследовать различные процессы, приводящие к генерации пространственно-волновых паттернов в экспериментальных сигналах различной природы.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке оригинальных программных комплексов обработки сложных нестационарных сигналов экспериментальной природы, позволяющих провести автоматизированную высококачественную обработку на основе современного математического аппарата вейвлетного анализа и его комбинаций с другими методами цифровой обработки.

Научные организации

Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.  (113 научных работ)
Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского  (82 научных работ )
Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН  (5 научных работ )
Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского  (5 научных работ )
Университет Иннополис, Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий (Саратов- Казань)

Форма обратной связи

Footnotes

  1. https://university.innopolis.ru/research/robotics-development-center/labneiro
  2. https://www.linkedin.com/in/anastasiya-runnova-5b130b42