<div dir="ltr"><div><div>Dear Colleagues,<br><br>We are hosting <b>Dr. ShiNung Ching</b> <b>from Washington University in St. Louis this Thursday, Feb 5th</b> at the Mechanical Engineering Seminar. ShiNung's research combines engineering, dynamical systems theory and neuroscience to explore how dynamics in brain networks relate to function in health and disease states. His talk is titled <b>"Engineering states of the brain"</b> and more information about his talk can be found below.<br><br>I hope ShiNung's talk will be of interest to many of you and you are able to attend his seminar. If interested <b><a href="https://docs.google.com/document/d/1tlomsf9K-NbL1jBdC2fODVpBMbw4occozlVqN9_HunU/edit?usp=sharing">please use this link to sign up for a one-on-one meeting</a></b> with him and/or join us for lunch or dinner. If you have any questions please feel free to reach out.</div><div><br></div><div><b>Seminar Title: Engineering states of the brain</b></div><div><b><br></b></div><div><b>Seminar Time & Location: </b>Thursday Feb 5, 11:00-12:00, WCH 205/206<br><br><b>Seminar Abstract:</b> A key problem in neural engineering has been to understand the internal mechanisms within the brain that give rise to cognitive function, i.e., our ability to see, hear and think. Such understanding has the potential to enable new forms of neurotechnology, such as brain stimulation, to treat diseases and aid rehabilitation.  In this presentation, I will describe our recent efforts to generate dynamical systems models that reveal brain mechanisms and their link to cognition. Specifically, I will describe how we have adapted tools from control engineering to build, from data, high-dimensional, biophysically interpretable models of network interactions involving hundreds to thousands of neural populations. I will highlight two ways in which we are leveraging the obtained models. First, I will discuss how we are interrogating the intrinsic dynamics within models, toward assessing the similarities and differences in brain mechanisms across individual people. Second, I will describe how we are using models to predict input-output relationships within brain networks and their responses to exogenous, causal perturbations, i.e., control. In addition to basic mechanistic insights, these approaches enable us to design brain stimulation protocols that are tailored to individuals and defined in terms of dynamical targets that can be linked to specific functional endpoints.<br><br><b>Speaker Bio:</b> ShiNung Ching is Professor of Electrical and Systems Engineering at Washington University in St. Louis. His research interests are at the intersection of engineering and computational neuroscience, particularly in using systems and control theoretic concepts to study the links between dynamics and function in brain networks.  Dr. Ching completed his B.Eng (Hons.) and <a href="http://m.a.sc/" target="_blank">M.A.Sc</a> degrees in Electrical and Computer Engineering from McGill University, Canada and the University of Toronto, Canada. He earned his Ph.D. in Electrical Engineering from the University of Michigan in 2009 in the area of systems and control theory.  He subsequently completed post-doctoral training in computational neuroscience at the Massachusetts Institute of Technology and the Harvard Medical School.  Dr. Ching has received the CAREER Award from the US National Science Foundation, the Young Investigator Program award from the US AFOSR, a Career Award at the Scientific Interface from the Burroughs-Wellcome Fund, and has served as principal investigator on research projects funded by the National Institutes of Health, the National Science Foundation and the US Department of Defense.</div><div><br>Thanks,<br>Erfan</div></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><font color="#888888">---<br></font></div><div><font color="#888888">Erfan Nozari</font></div><font color="#888888">Assistant Professor<br></font><div><font color="#888888">
Department of Mechanical Engineering<br></font></div><div><font color="#888888">Department of Electrical and Computer Engineering</font></div><div><font color="#888888">Department of Bioengineering</font></div><div><font color="#888888">Neuroscience Graduate Program<br></font></div><font color="#888888">
University of California, Riverside
</font></div></div></div></div>