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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2008

Recientemente, se ha observado un crecimiento considerable del interés en los métodos de gradiente proyectado (PG) debido a su alta eficiencia en la resolución de problemas de minimización convexa a gran escala sujetos a restricciones lineales. Dado que los problemas de minimización subyacentes a la factorización de matrices no negativas (NMF) de grandes matrices se ajustan bien a esta clase de problemas de minimización, investigamos y probamos algunos métodos PG recientes en el contexto de su aplicabilidad a NMF. En particular, el artículo se centra en los siguientes métodos modificados: Landweber proyectado, proyección de gradiente Barzilai-Borwein, optimización secuencial proyectada del subespacio (PSESOP), Newton de punto interior (IPN) y secuencial de coordenadas. Los algoritmos de PG NMF propuestos e implementados se comparan con respecto a su rendimiento en términos de relación señal-interferencia (SIR) y tiempo transcurrido, utilizando una referencia sencilla de señales mixtas parcialmente dependientes no negativas.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2008

Este artículo presenta una familia de modelos probabilísticos de variables latentes que pueden utilizarse para el análisis de datos no negativos. Mostramos que existen fuertes vínculos entre la factorización de matrices no negativas y esta familia, y proporcionamos algunas extensiones directas que pueden ayudar a tratar con invariancias de cambio, descomposiciones de orden superior y restricciones de escasez. A través de estas extensiones, argumentamos que el uso de este enfoque permite un rápido desarrollo de modelos estadísticos complejos para analizar datos no negativos.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

La discriminación basada en el EEG entre diferentes estados de imágenes motoras ha sido objeto de varios estudios en sujetos sanos. Hemos investigado el EEG de 15 pacientes con lesión medular completa durante los movimientos imaginados de la mano derecha, la mano izquierda y los pies. En detalle, estudiamos las funciones de discriminación por pares entre los 3 tipos de imágenes motoras. Se obtuvieron las siguientes precisiones de clasificación (media ± SD): mano izquierda frente a mano derecha 65,03% ± 8,52, mano izquierda frente a pies 68,19% ± 11,08, y mano derecha frente a pies 65,05% ± 9,25. En 5 de los 8 pacientes paralíticos, la precisión de discriminación fue superior a 70 ut en sólo 1 de los 7 pacientes tetrapléjicos. Los presentes hallazgos proporcionan pruebas de que en la mayoría de los pacientes parapléjicos un BCI basado en el EEG podría lograr resultados satisfactorios. En los pacientes tetrapléjicos, sin embargo, se espera que sean necesarias extensas sesiones de entrenamiento para lograr un buen rendimiento del BCI al menos en algunos sujetos.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

El objetivo de este estudio es proponer un método para el análisis de la señal medida obtenida de la Espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS), que es aplicable para los estudios de neuroimagen de los conductores de automóviles. Desarrollamos un método de procesamiento de la señal mediante un análisis multirresolución (MRA) basado en la transformada wavelet discreta. Tras la extracción de la señal relacionada con la tarea mediante MRA, se realiza un análisis estadístico de grupos mediante Z-score. Las actividades cerebrales de los sujetos con diferente nivel de cálculo mental se miden mediante fNIRS y fMRI. Los resultados del cálculo mental con nueve sujetos mediante el uso de fNIRS y fMRI mostraron que los métodos propuestos eran eficaces para la evaluación de las actividades cerebrales debidas a la tarea. Por último, el método propuesto se aplica para evaluar la función cerebral del conductor de un coche con y sin sistema de control de crucero adaptativo (ACC) para demostrar la eficacia del método propuesto. Los resultados mostraron que el lóbulo frontal estaba menos activo cuando el sujeto conducía con ACC.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

El conocimiento de la conectividad cerebral es un aspecto importante de la neurociencia moderna, para entender cómo el cerebro realiza sus funciones. En este trabajo, se utilizan modelos de masa neuronal que incluyen cuatro grupos de neuronas excitatorias e inhibitorias para estimar la conectividad entre tres regiones corticales de interés (ROI) durante una tarea de movimiento de pies. Se obtuvieron datos reales a través de EEG de alta resolución en el cuero cabelludo de dos poblaciones: voluntarios sanos y pacientes tetrapléjicos. Se utilizó un modelo de elementos de contorno de la cabeza de 3 capas para estimar la densidad de corriente cortical y derivar los EEG corticales en las tres ROI. El modelo asume que cada ROI puede generar un ritmo intrínseco en el rango beta, y recibe ritmos en los rangos alfa y gamma de otras dos regiones. Las fuerzas de conectividad entre las ROI se estimaron mediante un algoritmo genético original que intenta minimizar varias funciones de coste de la diferencia entre las densidades espectrales de potencia reales y del modelo. Los resultados muestran que las conexiones más fuertes son las que van desde el córtex cingulado a las áreas motoras primarias y suplementarias, enfatizando así el papel fundamental que juega el CMA_L durante la tarea. Los pacientes tetrapléjicos muestran una mayor fuerza de conectividad en promedio, con diferencias estadísticas significativas en algunas conexiones. Se comentan los resultados y se discuten las virtudes y limitaciones del método propuesto.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Un campo importante de la resonancia magnética funcional dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) es la investigación de la conectividad efectiva, es decir, las acciones que un determinado conjunto de regiones ejercen entre sí. Recientemente propusimos un método basado en los datos de la matriz de correlación parcial que podría proporcionar cierta información sobre el patrón de interacción funcional entre las regiones del cerebro, tal y como lo representa el modelado de ecuaciones estructurales (SEM). Hasta ahora, la eficacia de este enfoque se basaba principalmente en pruebas empíricas. En este trabajo, proporcionamos fundamentos teóricos que explican por qué y en qué medida el modelado de ecuaciones estructurales y las correlaciones parciales están relacionados. Esto permite comprender mejor qué partes del SEM pueden recuperarse mediante el análisis de correlación parcial y qué permanece inaccesible. Ilustramos los diferentes resultados con datos reales.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Este trabajo demuestra que la factorización matricial no negativa está matemáticamente relacionada con una clase de redes neuronales que emplean la retroalimentación negativa como mecanismo de competencia. Esta observación inspira un novedoso algoritmo de aprendizaje que denominamos Modulación de Entrada Divisiva (DIM). El algoritmo propuesto proporciona un método matemáticamente sencillo y computacionalmente eficiente para el aprendizaje no supervisado de los componentes de la imagen, incluso en condiciones en las que estas características elementales se solapan considerablemente. Para probar el algoritmo propuesto, se introduce una nueva tarea artificial que es similar al problema de las barras, frecuentemente utilizado, pero que emplea cuadrados en lugar de barras para aumentar el grado de solapamiento entre los componentes. Utilizando esta tarea, investigamos el rendimiento del método propuesto en el análisis sintáctico de imágenes artificiales compuestas por rasgos superpuestos, dada la representación correcta de los componentes individuales; y en segundo lugar, investigamos lo bien que puede aprender los componentes elementales a partir de imágenes artificiales de entrenamiento. Comparamos el rendimiento del algoritmo propuesto con sus predecesores, incluidas las variaciones de estos algoritmos que han producido un rendimiento de vanguardia en el problema de las barras. El algoritmo propuesto tiene más éxito que sus predecesores a la hora de tratar el solapamiento y la oclusión en la tarea artificial que se ha utilizado para evaluar el rendimiento.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

El artículo describe un marco para el intercambio eficaz de conocimientos entre grupos de investigación, que llevan varios años trabajando sin fallos. Los obstáculos en la cooperación están relacionados principalmente con la falta de plataformas para el intercambio eficaz de datos experimentales, modelos y algoritmos. La solución a estos problemas se propone mediante la construcción de la plataforma (EEG.pl) con el esquema de búsqueda consciente de la semántica entre los portales. El enfoque anterior implantado en los proyectos cooperativos internacionales como NEUROMATH puede traer el progreso significativo en el diseño de métodos eficientes para la investigación de la neurociencia.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

El rendimiento de los filtros espaciales basados en el análisis de componentes independientes (ICA) se evaluó empleando el preprocesamiento del análisis de componentes principales (PCA) para la reducción dimensional. El preprocesamiento PCA no resultó ser un método adecuado que pudiera retener la información de las imágenes motoras en un conjunto más pequeño de componentes. Por el contrario, 6 componentes ICA seleccionados sobre la base de la inspección visual tuvieron un rendimiento comparable (61,9%) a la gama completa de 22 componentes (63,9%). También se llevó a cabo una selección automatizada de componentes ICA basada en un criterio de varianza. Sólo 8 componentes elegidos de este modo obtuvieron mejores resultados (63,1%) que los componentes seleccionados visualmente. Un análisis similar en el conjunto reducido de electrodos sobre las regiones centro-central y centro-parietal del cerebro reveló que los patrones espaciales comunes (CSP) y el Infomax fueron capaces de detectar la actividad de imágenes motoras con una precisión satisfactoria.

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Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Los potenciales relacionados con eventos (ERPs) o las oscilaciones relacionadas con eventos (EROs) han sido ampliamente utilizados para estudiar el procesamiento emocional, principalmente en las bandas de frecuencia theta y gamma. Sin embargo, el papel de las ondas lentas (delta) ha sido ampliamente ignorado. El objetivo de este estudio es proporcionar un marco que combine los EROs con la Desincronización Relacionada con Eventos (ERD)/Sincronización Relacionada con Eventos (ERS), y el análisis de la amplitud máxima de la actividad delta, evocada por la visualización pasiva de imágenes emocionalmente evocadoras. Los resultados mostraron que este tipo de enfoque es sensible a los efectos del género, la valencia y la excitación, así como al estudio de la disparidad interhemisférica, ya que los dos hemisferios cerebrales desempeñan papeles en la discriminación detallada del género. Los efectos de valencia se recuperan tanto en los electrodos centrales como en las interacciones hemisféricas. Estos resultados sugieren que los patrones temporales de la actividad delta y las alteraciones de la energía delta pueden contribuir al estudio del procesamiento emocional. Por último, los resultados describen la mayor sensibilidad del marco propuesto en comparación con las técnicas tradicionales de ERP, delineando así la necesidad de seguir desarrollando nuevas metodologías para estudiar las frecuencias cerebrales lentas.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros