В данном разделе будет представлено общее описание расстройств аутистического спектра (РАС), их распространенность, клинические проявления и современные подходы к диагностике и лечению. Обосновывается актуальность использования математического моделирования для изучения нейробиологических механизмов РАС и разработки новых методов диагностики и терапии. Будут рассмотрены основные теоретические предпосылки и цели настоящего исследовательского проекта. Также определяются основные понятия и термины, используемые в работе.

В этом разделе рассматриваются современные представления о нейрофизиологических особенностях при РАС, включая изменения в структуре и функциях мозга, а также нарушения в нейронных сетях. Будет проведен обзор исследований, посвященных роли различных нейротрансмиттеров, генетических факторов и нарушений развития мозга в патогенезе РАС. Особое внимание будет уделено изменениям в паттернах активности мозга, выявленным с помощью ЭЭГ и фМРТ.

В данном разделе описываются основные методы математического моделирования нейронных сетей, используемые для изучения работы мозга, такие как модели Ходжкина-Хаксли, модели искусственных нейронных сетей и модели динамических систем. Рассматриваются преимущества и недостатки каждого из этих подходов, а также их применимость к изучению РАС. Особое внимание уделяется алгоритмам моделирования синаптической пластичности и нейронной интеграции.

В этом разделе рассматриваются методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов, случайный лес и глубокое обучение, которые используются для анализа нейрофизиологических данных и выявления паттернов, характерных для РАС. Описываются этапы предобработки данных, выбор признаков и построение моделей машинного обучения. Обсуждаются вопросы валидации и интерпретации результатов.

В данном разделе описывается процесс разработки математической модели нейронных сетей, имитирующих функционирование мозга при РАС. Определяются основные параметры модели, такие как количество нейронов, синаптические веса и скорости передачи сигналов. Проводится калибровка модели на основе реальных нейрофизиологических данных.

В этом разделе представляются результаты анализа данных ЭЭГ и фМРТ пациентов с РАС с использованием методов машинного обучения. Выявляются паттерны активности мозга, которые различают пациентов с РАС и здоровых людей. Проводится оценка точности и чувствительности разработанных алгоритмов классификации.

В данном разделе описывается процесс верификации и валидации разработанной математической модели. Сравниваются результаты моделирования с экспериментальными данными, полученными от пациентов с РАС. Проводится анализ чувствительности модели к изменению параметров. Оценивается соответствие модели клиническим проявлениям РАС.

В этом разделе рассматривается возможность использования разработанной математической модели для прогнозирования эффективности различных терапевтических вмешательств при РАС. Проводятся симуляции, имитирующие воздействие различных препаратов и методов коррекции на нейронные сети. Оценивается влияние терапии на паттерны активности мозга.

В данном разделе проводится обобщение полученных результатов и их интерпретация в контексте современных представлений о РАС. Обсуждаются ограничения модели и возможности ее улучшения. Намечаются перспективы дальнейших исследований, направленных на углубление понимания нейробиологических механизмов РАС и разработку новых методов диагностики и лечения.

В этом разделе приводится полный список использованной научной литературы, включая публикации в рецензируемых журналах, книги и материалы конференций. Список формируется в соответствии с требованиями ГОСТ.