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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Comprender los mecanismos neuronales que permiten percibir la información ambiental y controlar el comportamiento en entornos naturales es uno de los principales objetivos de la neurociencia. Una aproximación a este objetivo es la reconstrucción de sistemas neuronales mediante simulación. A pesar de que sus cerebros son relativamente sencillos en comparación con los de los mamíferos, los insectos son capaces de procesar diversas señales sensoriales y generar comportamientos adaptativos. Sin embargo, nuestra comprensión global a nivel de sistema de redes está limitada por las restricciones experimentales. Las simulaciones son muy eficaces para investigar los mecanismos neuronales cuando se integran tanto los datos experimentales como las hipótesis. Sin embargo, sigue siendo muy difícil construir un modelo computacional a nivel de todo el cerebro debido al enorme número y complejidad de las neuronas. Nos centramos en un comportamiento único de la polilla de la seda para investigar los mecanismos neurales del procesamiento sensorial y el control del comportamiento. Los cerebros estándar se utilizan para consolidar los resultados experimentales y generar nuevos conocimientos mediante la integración. En este estudio, construimos un cerebro estándar de la polilla de la seda y una imagen cerebral, en la que registramos las regiones neuropilares y las neuronas segmentadas. Nuestras herramientas de software originales para la segmentación de neuronas a partir de imágenes confocales, KNEWRiTE, y el módulo de registro para datos segmentados, NeuroRegister, se muestran muy eficaces en el registro neuronal para estudios de neurociencia computacional.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Las propiedades de fraguado de los sustitutos óseos se mejoran con un sistema inyectable. Los sustitutos de injerto óseo inyectables pueden moldearse según la forma de la cavidad ósea y fijarse in situ cuando se inyectan. Este sistema es útil para la operación quirúrgica. La parte en polvo del cemento óseo inyectable está compuesta por fosfato ?-tricálcico, carbonato cálcico y fosfato dicálcico, y la parte líquida contiene una solución de polietilenglicol con diferentes concentraciones. De este modo, la predicción de las propiedades mecánicas, los tiempos de fraguado y la inyectabilidad ayuda a optimizar las propiedades del cemento óseo de fosfato de calcio. El objetivo de este estudio es el desarrollo de tres sistemas adaptativos de inferencia neurofuzzy (ANFIS) para la estimación de la resistencia a la compresión, el tiempo de fraguado y la inyectabilidad utilizando los datos generados a partir de observaciones experimentales. Los parámetros de entrada de los modelos son el porcentaje de polietilenglicol y la relación líquido/polvo. La comparación de los valores predichos y los datos medidos indica que el modelo ANFIS tiene un rendimiento aceptable para la estimación de las propiedades del cemento óseo de fosfato de calcio.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Aunque hay muchos trabajos sobre los mecanismos neuronales del aprendizaje basado en la recompensa y la toma de decisiones, y la mayoría de ellos mencionan que la adicción puede explicarse por un mal funcionamiento de estos procesos cognitivos, hay muy pocos modelos computacionales. Este trabajo se centra en la adicción a la nicotina, y se propone un modelo computacional para la adicción a la nicotina basado en las bases neurofisiológicas de la adicción. El modelo compromete diferentes niveles que van desde la base molecular hasta el nivel de sistemas, y demuestra tres posibles patrones de comportamiento diferentes que son adicto, no adicto e indeciso. El comportamiento dinámico del modelo propuesto se investiga con herramientas utilizadas en el análisis de sistemas dinámicos no lineales, y se discute la relación entre los patrones de comportamiento y la dinámica del sistema.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En el pasado se utilizaron sistemas de detección de intrusos junto con diversas técnicas para detectar eficazmente las intrusiones en las redes. Sin embargo, la mayoría de estos sistemas sólo son capaces de detectar a los intrusos con una alta tasa de falsas alarmas. En este trabajo, proponemos un nuevo modelo de detección de intrusiones basado en agentes inteligentes para redes móviles ad hoc que utiliza una combinación de selección de atributos, detección de valores atípicos y métodos de clasificación SVM multiclase mejorados. Para ello, se propone una eficaz técnica de preprocesamiento que mejora la precisión de la detección y reduce el tiempo de procesamiento. Además, se proponen dos nuevos algoritmos, a saber, un algoritmo de detección de valores atípicos a distancia ponderada por agentes inteligentes y un algoritmo de máquina de vectores de apoyo multiclase mejorado basado en agentes inteligentes, para detectar a los intrusos en un entorno de base de datos distribuida que utiliza agentes inteligentes para la gestión de la confianza y la coordinación en el procesamiento de transacciones. Los resultados experimentales del modelo propuesto muestran que este sistema detecta anomalías con una baja tasa de falsas alarmas y una alta tasa de detección cuando se prueba con el conjunto de datos KDD Cup 99.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En la teoría de circuitos, es bien sabido que un circuito de registro de desplazamiento de retroalimentación lineal (LFSR) genera secuencias de bits pseudoaleatorias (PRBS), incluyendo una secuencia M con el período máximo de longitud. En este estudio, intentamos detectar secuencias M conocidas como una secuencia pseudoaleatoria generada por el circuito LFSR a partir de patrones de series temporales de potenciales de acción estimulados. Los potenciales de acción estimulados se registraron a partir de cultivos disociados de neuronas del hipocampo cultivadas en una matriz de multielectrodos. Pudimos encontrar varias secuencias M de un circuito LFSR de 3 etapas (M3). Estos resultados muestran la posibilidad de ensamblar circuitos LFSR o sus equivalentes en una red neuronal. Sin embargo, como el patrón M3 estaba compuesto por sólo cuatro intervalos de espigas, la posibilidad de una detección accidental no era nula. A continuación, detectamos secuencias M a partir de secuencias de espigas aleatorias que no se generaron a partir de un circuito LFSR y comparamos el resultado con el número de secuencias M de los datos de trama observados originalmente. Como resultado, se confirmó una diferencia significativa: se produjo un mayor número de "0-1" invertidos en las secuencias M de 3 etapas de lo que se habría detectado accidentalmente. Este resultado sugiere que algunos circuitos equivalentes al LFSR están montados en redes neuronales.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Se necesitan modelos a gran escala de estructuras neuronales para explorar las propiedades emergentes del cerebro de los mamíferos. Dado que estos modelos tienen trillones de sinapsis, un problema importante en su creación es la colocación de las sinapsis. Aquí presentamos un método novedoso para explotar la orientación consistente de las fibras en un tejido neuronal para realizar un algoritmo de barrido plano modificado altamente eficiente, que identifica todas las regiones de solapamiento 3D entre los campos de proyección dendríticos y axonales. El primer paso para situar las sinapsis en los modelos fisiológicos es la detección de solapamientos de neuritas, una tarea computacionalmente intensiva a gran escala. Hemos desarrollado un algoritmo eficiente de "Staggered Walk" que puede encontrar todos los solapamientos 3D de las neuritas, donde billones de sinapsis conectan miles de millones de neuronas.

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Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En este artículo, presentamos un modelo cuantitativo y altamente estructurado de simulación de la corteza, que puede describirse simplemente como una simulación jerárquica de la corriente ventral de la corteza visual utilizando un sistema de redes neuronales de pico biológicamente plausible y computacionalmente conveniente. La motivación proviene directamente de los recientes trabajos pioneros en el análisis de descomposición funcional detallada de la vía de alimentación de la corriente ventral de la corteza visual y los desarrollos en las redes neuronales de pico artificiales (SNN). Combinando la estructura lógica de la jerarquía cortical y la potencia de cálculo del modelo de neuronas con pico, se ha presentado un marco práctico. Como prueba de principio, demostramos nuestro sistema en varias tareas de reconocimiento de expresiones faciales. El marco de la jerarquía cortical feedforward propuesto tiene el mérito de ser capaz de tratar problemas complicados de reconocimiento de patrones, lo que sugiere que, al combinar los modelos cognitivos con los enfoques neurocomputacionales modernos, el enfoque neurosistemático para el estudio del mecanismo cortical tiene el potencial de ampliar nuestro conocimiento de los mecanismos cerebrales subyacentes al análisis cognitivo y de avanzar en los modelos teóricos de cómo reconocemos la cara o, más concretamente, percibimos la expresión facial de otras personas en un entorno rico, dinámico y complejo, proporcionando un nuevo punto de partida para mejorar los modelos del mecanismo cortical visual.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Utilizar los cambios en los potenciales evocados visuales de estado estable (SSVEP) es un enfoque establecido para operar una interfaz cerebro-ordenador (BCI). El presente estudio aclara hasta qué punto los cambios específicos del desarrollo en el EEG de fondo influyen en la capacidad de manejar adecuadamente una BCI impulsada por estímulos. Para ello, investigamos los efectos de una amplia gama de conducción fótica en niños de entre seis y diez años en comparación con un grupo de control de adultos. Los resultados muestran diferencias en los perfiles de conducción aparentemente en estrecha comunicación con el tipo específico de estimulación intermitente. El factor edad gana influencia con la disminución de la frecuencia de estimulación, por lo que el rendimiento superior de los adultos parece estar determinado en gran medida por respuestas de conducción elaboradas a 10 y 11 Hz, que coinciden con la frecuencia de resonancia dominante del respectivo EEG de fondo. Esta interacción funcional sólo se obtuvo parcialmente en rangos de frecuencia más altos y estuvo ausente en la conducción inducida entre 30 y 40 Hz, lo que indica distinciones en los principios de funcionamiento y cambios de desarrollo de los osciladores neuronales subyacentes.

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Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

La plasticidad hebbiana describe con precisión cómo las sinapsis aumentan su fuerza sináptica según las actividades correlacionadas entre dos neuronas; sin embargo, no explica cómo estas actividades diluyen la fuerza de las mismas sinapsis. La literatura reciente ha propuesto la plasticidad dependiente del tiempo de espiga y la plasticidad a corto plazo en múltiples sinapsis dinámicas estocásticas que pueden controlar la excitación sináptica y eliminar muchas restricciones definidas por el usuario. Bajo esta hipótesis, se implementó un modelo de red que da más poder computacional a los receptores, y el comportamiento en una sinapsis fue definido por las actividades dinámicas colectivas de los receptores estocásticos. Se llevó a cabo un experimento para analizar si la plasticidad dependiente del tiempo de las espigas puede interactuar con la plasticidad a corto plazo para equilibrar la excitación de las neuronas Hebbianas sin restricciones de peso. Si es así, ¿qué mecanismos subyacentes ayudan a las neuronas a mantener dicha excitación en un entorno computacional? Según nuestros resultados, ambos mecanismos de plasticidad trabajan juntos para equilibrar la excitación de la red neuronal, ya que nuestras neuronas estabilizaron sus pesos para entradas de Poisson con tasas de disparo medias de 10 Hz a 40 Hz. El comportamiento generado por las dos neuronas fue similar al comportamiento discutido bajo redistribución sináptica, de modo que los pesos sinápticos se estabilizaron mientras había un aumento continuo de la probabilidad presináptica de liberación y una mayor tasa de recambio de los receptores postsinápticos.

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Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2013

Abordamos la secuenciación cognitiva estratégica, el "bucle externo" de la cognición humana: cómo el cerebro decide qué proceso cognitivo aplicar en un momento dado para resolver tareas cognitivas complejas de varios pasos. Argumentamos que este tema se ha descuidado en relación con su importancia por razones sistemáticas, pero que los trabajos recientes sobre cómo los sistemas cerebrales individuales realizan sus cálculos han sentado las bases para abordar de forma productiva cómo las regiones cerebrales se coordinan a lo largo del tiempo para llevar a cabo nuestro pensamiento más impresionante. Presentamos cuatro modelos preliminares de redes neuronales. El primero aborda cómo la corteza prefrontal (CPF) y los ganglios basales (BG) cooperan para realizar el aprendizaje por ensayo y error de secuencias cortas; el siguiente, cómo varias áreas de la CPF aprenden a hacer predicciones de la recompensa probable, y cómo esto contribuye a que el BG tome decisiones a nivel de estrategias. El tercer modelo aborda cómo el CPF, el GC, el córtex parietal y el hipocampo pueden trabajar juntos para memorizar secuencias de acciones cognitivas a partir de una instrucción (o "autoinstrucción"). El último muestra cómo un proceso de satisfacción de restricciones puede encontrar planes útiles. El CPF mantiene los estados actual y de la meta y se asocia a partir de ambos para encontrar un estado "puente", un plan abstracto. Discutimos cómo estos procesos podrían trabajar juntos para producir una secuencia cognitiva estratégica y discutimos futuras direcciones en esta área.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros