berdakh

Бердах Абибуллаев, Доктор наук


Департамент: Робототехника
Должность: Ассистент профессор
Степень:
Офис: 7e.318
Email: berdakh.abibullaev@nu.edu.kz
Телефон: +7 (7172) 706664

ОБРАЗОВАНИЕ

2010 — PhD, Университет Йонгнам, Южная Корея

2006 — MSc, Университет Йонгнам, Южная Корея

2004 — BSc, Ташкентский университет информационных технологий, Узбекистан


Д-р Бердах Абибуллаев получил степень доктора философии в области электронной техники в южнокорейском университете Йонгнам в 2010 году. Он занимал научные должности в Институте науки и технологий им. Тэгу-Кёнбука (DGIST) и в отделении неврологии медицинского центра Samsung в Сеуле, Республика Корея. Он также являлся профессором-исследователем в Университете Сунгюнкван в Сеуле. В 2014 году ему была присуждена стипендия NIH (National Institute of Health, США) для присоединения к мультиинституциональному исследовательскому проекту между командой Университета Хьюстона по системам управления Мозг-Машина и различными клиническими учреждениями в Техасском медицинском центре по разработке новых нейронных интерфейсов для нейрореабилитации у пациентов с постинсультным состоянием. В настоящее время он является ассистент-профессором в кафедры робототехники и мехатроники Назарбаев Университета.

Д-р Абибуллаев имеет юольшой исследовательский и клинический опыт работы с пациентами и врачами в области применения научных и технических навыков для развития лечения неврологических расстройств. Его исследования сосредоточены на разработке новых неинвазивных интерфейсов Мозг-Машина и нейропротезирования для восстановления моторики у пациентов с инсультом.


ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ИНТЕРЕСЫ

Нейрокомпьютерный интерфейсы, машинное обучение, исследования эпилепсии,  постинсультная реабилитация.


ПОСЛЕДНИЕ ПУБЛИКАЦИИ

  1. Abibullaev, B., An, J., Lee, S. H., & Moon, J. I. (2016). Design and evaluation of action observation and motor imagery based BCIs using Near-Infrared Spectroscopy. Measurement, 98, 250–261
  2. N.A. Bhagat, A. Venkatakrishnan, B. Abibullaev, E.J. Artz, N. Yozbatiran, A. Blank, J. French, C. Karmonik, R.G.Grossman, M.K O’Malley, G. Francisco, J.L. Contreras-Vidal. Design and optimization of an EEG-based brain machine interface (BMI) to an upper-limb exoskeleton for stroke survivors. Frontiers in Neuroscience, 2016.
  3. Cruz-Garza JG, Hernandez ZR, Tse T, Caducoy E, Abibullaev B, Contreras-Vidal JL. A novel experimental and analytical approach to the multimodal neural decoding of intent during social interaction in freely-behaving human infants. Journal of Visualized Experiments, 2015.
  4. Park, C.H., Seo, J.H, Kim, D., Abibullaev, B., Kwon, H., Lee, Y.H., Kim, M.Y., Kim, K. Kim, J.S. Joo, E.Y., Hong, S.B. (2015, Feb). EEG Source Imaging in Partial Epilepsy in Comparison with Presurgical Evaluation and Magnetoencephalography, J. Clin Neurol.

Abibullaev, B., An, J., Jin, S. H., Lee, S. H., & Moon, J. I. (2013). Minimizing inter-subject variability in fNIRS-based brain–computer interfaces via multiple-kernel support vector learning. Medical engineering & physics, 35(12), 1811-1818.