Przy coraz bardziej zaawansowanych i dokładnych metodach do pomiaru aktywności mózgu, potrzebujemy nowych sposobów na opracowanie danych. Chciałbym zaprezentować różne obliczeniowe sposoby modelowania mózgu oparte na neuronauce sieciowej. To dziedzina teorii sieci z szerszego obszaru systemów złożonych, rozwiniętych przez nauki inżynieryjne i fizykę. To stosunkowo nowe podejście pozwala nam uzyskać nową perspektywę na interakcje jakie zachodzą pomiędzy obszarami w mózgu, komunikacje pomiędzy nimi oraz zależności funkcjonalne. Wszystkie te rzeczy znajdują zastosowanie w wyjaśnianiu pracy mózgu, a co ważniejsze w zastosowaniach klinicznych leczenia uszkodzeń mózgu, neuropatologii i chorób.

With more advanced methods to measure brain activity, in a more detailed way, we need new approaches to elaborate the data. Here, I want to present different computational approaches to modelling the brain, on high and low levels, based on network neuroscience framework. It is a domain of network theory from the field of complex systems, heavily developed by engineering and physical studies. This relatively new approach provides us with new perspectives on brain regions interactions, communications and functions, which occur in the brain during cognition. All of these find their applications in explaining new aspects in the brain’s work and more importantly in clinical treatment of brain damages, neuropathologies and diseases.