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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2010

Se utiliza un modelo de red neuronal de representación semántica de objetos para simular el aprendizaje de nuevas palabras de una lengua extranjera. La red consta de áreas de rasgos, dedicadas a la descripción de las propiedades de los objetos, y un área léxica, dedicada a la representación de las palabras. Las neuronas de las áreas de rasgos se implementan como osciladores Wilson-Cowan, para permitir la segmentación de diferentes objetos simultáneos mediante la sincronización de la banda gamma. Las sinapsis excitatorias entre las neuronas de las áreas de rasgos y léxicas se aprenden, durante una fase de entrenamiento, mediante una regla Hebbiana. En este trabajo, primero asumimos que algunas palabras de la primera lengua (L1) y las representaciones de objetos correspondientes se aprenden inicialmente durante una fase de entrenamiento preliminar. Posteriormente, las palabras de la segunda lengua (L2) se aprenden presentando simultáneamente la nueva palabra junto con la de la L1. También se implementa un mecanismo de competencia entre las dos palabras mediante el uso de interneuronas inhibitorias. Las simulaciones muestran que, tras un entrenamiento débil, la palabra L2 permite recuperar las propiedades del objeto, pero requiere la intervención de la primera lengua. Por el contrario, tras un entrenamiento prolongado, la palabra L2 se convierte en capaz de recuperar el objeto per se. En este caso, puede producirse un conflicto entre las palabras, lo que requiere un mecanismo de decisión de nivel superior.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Recientemente, los neurofisiólogos se han interesado por el estudio de la actividad de las poblaciones neuronales mediante el registro del potencial de campo local (LFP) durante los experimentos que también registran la actividad de las neuronas individuales. Este enfoque experimental difiere de los primeros estudios de LFP porque utiliza electrodos de alta impendencia que también pueden aislar la actividad de una sola neurona. Una posible complicación para estos estudios es que los potenciales sinápticos y los potenciales de acción del pequeño subconjunto de neuronas aisladas pueden contribuir de forma desproporcionada a la señal de la LFP, sesgando la actividad de la población neuronal cercana más grande para que parezca sincronizada y cotonizada con estas neuronas. Para abordar este problema, utilizamos técnicas de filtrado lineal para eliminar las características correlacionadas con los eventos de pico de las grabaciones de LFP. Este procedimiento de filtrado puede aplicarse a unidades individuales bien aisladas o a la actividad de varias unidades. Ilustramos los efectos de esta corrección en la simulación y en los datos de picos registrados en la corteza auditiva primaria. Encontramos que la actividad local de picos puede explicar una parte significativa de la potencia de la LFP en la mayoría de los sitios de registro y demostramos que la eliminación del componente relacionado con los picos puede afectar a las mediciones de la sintonía auditiva de la LFP.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Las mediciones de las fuentes bioeléctricas se ven influidas por la ubicación de la medición, así como por las propiedades conductoras de los tejidos. Se sabe que los efectos del conductor de volumen, como los huesos poco conductores o la piel moderadamente conductora, afectan a la precisión y exactitud de las mediciones de la electroencefalografía de superficie (EEG). Este trabajo investiga la influencia de la edad a través de la conductividad del cráneo sobre la sensibilidad de las mediciones de EEG bipolares superficiales y subdérmicas realizadas en dos modelos de cabeza realistas del Proyecto Humano Visible. Los electrodos subdérmicos (también conocidos como electrodos subcutáneos) se implantan en el cráneo por debajo de la piel, la grasa y los músculos. Estudiamos el efecto de la edad sobre estos dos tipos de electrodos según las relaciones de conductividad entre el cuero cabelludo y el cráneo de 5, 8, 15 y 30 : 1. Los efectos sobre la sensibilidad de la medición se estudiaron mediante el volumen de media sensibilidad (HSV) y la relación de sensibilidad de la región de interés (ROISR). Los resultados indican que la implantación subdérmica mejora notablemente la precisión y la exactitud de las mediciones del EEG en un factor de ocho en comparación con las mediciones de la superficie del cuero cabelludo. En resumen, las pruebas indican que tanto las mediciones de EEG de superficie como las subdérmicas benefician a los registros en términos de precisión y exactitud en pacientes jóvenes.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

La caracterización precisa de las tasas de espigas, incluyendo la determinación de cuándo se producen los cambios en la actividad, es una cuestión fundamental en el análisis de los datos neurofisiológicos. Aquí describimos un modelo de estado-espacio para estimar la función de la tasa de picos que proporciona una estimación de máxima verosimilitud de la tasa de picos, evaluaciones de la bondad de ajuste del modelo, así como intervalos de confianza para la función de la tasa de picos y cualquier otra cantidad asociada de interés. Utilizando datos de picos simulados, comparamos primero el rendimiento del enfoque del espacio de estado con el de las splines de regresión adaptativa bayesiana (BARS) y un algoritmo de suavización de splines cúbicos simple. Mostramos que el modelo de espacio de estado es computacionalmente eficiente y comparable con otros enfoques de splines. Nuestros resultados sugieren un enfoque teórico y práctico para estimar las funciones de la tasa de espigas que es aplicable a una amplia gama de datos neurofisiológicos.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Se espera que la posibilidad de detectar la actividad de ensamblaje aumente si se registran simultáneamente las actividades de pico de un gran número de neuronas. Aunque estas grabaciones masivamente paralelas están ahora disponibles, los métodos capaces de analizar tales datos para la correlación de picos son todavía raros, ya que una explosión combinatoria a menudo hace inviable la extensión de los métodos desarrollados para conjuntos de datos más pequeños. Al evaluar las distribuciones de complejidad de los patrones, se puede detectar la existencia de grupos correlacionados, pero no se pueden identificar las neuronas que los componen. En esta contribución, presentamos enfoques para identificar realmente las neuronas individuales implicadas en los conjuntos. Nuestros resultados pueden complementar otros métodos y también proporcionan una forma de reducir los conjuntos de datos a las neuronas "relevantes", lo que permite llevar a cabo un análisis refinado de la estructura de correlación detallada gracias a la reducción del tiempo de cálculo.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Se ha utilizado un modelo original de masa neuronal de una región cortical para investigar el origen de los ritmos del EEG. El modelo consta de cuatro poblaciones neuronales interconectadas: células piramidales, interneuronas excitadoras e interneuronas inhibidoras con cinética sináptica lenta y rápida, GABAA, lento y GABAA,rápido respectivamente. Un aspecto nuevo, no presente en las versiones anteriores, consiste en la inclusión de un bucle propio entre las interneuronas GABAA,fast. Los parámetros de conectividad entre las poblaciones neuronales se han modificado para reproducir diferentes ritmos de EEG. Además, se han conectado dos regiones corticales utilizando diferentes tipologías de conexiones de largo alcance. Los resultados muestran que el modelo de una sola región cortical es capaz de simular la aparición de múltiples picos de densidad espectral de potencia (PSD); en particular, el nuevo bucle inhibitorio parece tener un papel crítico en la activación en la banda gamma (?), de acuerdo con los estudios experimentales. Además, se ha investigado el efecto de los diferentes tipos de conexiones entre dos regiones, lo que sugiere que las conexiones de largo alcance hacia las interneuronas GABAA,fast tienen un impacto mayor que las conexiones hacia las células piramidales. El modelo puede ser valioso para obtener una visión más profunda de los mecanismos implicados en la generación de los ritmos ? y para proporcionar una mejor comprensión de los espectros del EEG cortical.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Consideramos el problema de reconstruir estímulos de energía finita codificados con una población de neuronas de integración y disparo con fugas. La señal reconstruida satisface una condición de consistencia: cuando pasa por la misma neurona, desencadena el mismo tren de espigas que el estímulo original. El estímulo recuperado también tiene que minimizar un criterio de optimización de suavidad cuadrática. Formulamos la reconstrucción como un problema de interpolación spline para estímulos tanto escalares como vectoriales y mostramos que la recuperación tiene una solución única. Proporcionamos algoritmos de reconstrucción explícitos para estímulos codificados con una sola neurona o con una población de neuronas de integración y disparo. Demostramos cómo nuestros algoritmos de reconstrucción pueden aplicarse a estímulos codificados con circuitos neuronales ON-OFF con retroalimentación. Por último, extendemos el formalismo a los circuitos neuronales de múltiples entradas y salidas y demostramos que las señales de energía finita con valor vectorial pueden ser codificadas eficientemente por una población neuronal siempre que su tamaño sea superior a un valor umbral. Se dan ejemplos que demuestran las posibles aplicaciones de nuestra metodología a la neurociencia de sistemas y a la ingeniería neuromórfica.

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Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2010

El objetivo de este estudio era probar una nueva herramienta para el análisis de la coordinación motora con una entrada visual alterada. La entrada visual alterada se creó utilizando unas gafas especiales que presentaban la vista grabada por una cámara de vídeo colocada en varias posiciones alrededor del sujeto. La cámara se colocó en una posición frontal (F), lateral (L) o superior (T) con respecto al sujeto. Se estudiaron las diferencias entre las trayectorias del extremo del brazo (muñeca) al agarrar un objeto entre la visión alterada (condiciones F, L y T) y la visión normal (N) en diez sujetos. Las medidas de resultado del análisis fueron los errores de trayectoria, los parámetros de movimiento y el tiempo de ejecución. Encontramos errores de trayectoria sustanciales y un mayor tiempo de ejecución en la línea de base del estudio. También encontramos que los errores de trayectoria disminuyeron en todas las condiciones después de tres días de práctica con la visión alterada en la condición F sólo durante 20 minutos al día, lo que sugiere que la recalibración de los sistemas visuales se produjo con relativa rapidez. Estos resultados indican que esta recalibración se produce a través del entrenamiento del movimiento en una condición alterada. Los resultados también sugieren que la recalibración es más difícil de lograr para la visión alterada en las condiciones F y L en comparación con la condición T. Este estudio tiene implicaciones directas en el diseño de nuevos sistemas de rehabilitación.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2009

Se desarrolla un método robusto para ayudar a identificar la población de neuronas utilizadas para decodificar tareas motoras. Utilizamos el análisis de sensibilidad para desarrollar una nueva métrica para cuantificar la contribución relativa de una neurona hacia la salida decodificada, llamada "sensibilidad fraccional". Se ha demostrado que los enfoques anteriores basados en modelos para la clasificación de las neuronas dependen en gran medida de la recopilación de datos de entrenamiento. Sugerimos el uso de un conjunto de modelos que se entrenan en subconjuntos aleatorios de ensayos para clasificar las neuronas. Para este trabajo, probamos un algoritmo de decodificación en datos neuronales registrados de dos monos rhesus macho mientras realizaban un alcance para agarrar una barra en tres orientaciones (45?, 90? o 135?). Un enfoque de conjunto condujo a un aumento estadísticamente significativo del 5% en la precisión de decodificación y del 25% en la precisión de identificación de las neuronas ruidosas simuladas, en comparación con un modelo único. Además, la clasificación de las neuronas basada en las sensibilidades fraccionarias del conjunto dio lugar a precisiones de descodificación entre un 10% y un 20% mayores que cuando se seleccionan las neuronas al azar o se clasifican basándose únicamente en las tasas de disparo. Al reducir sistemáticamente el tamaño del espacio de entrada, determinamos el número óptimo de neuronas necesarias para descodificar la salida motora. Este enfoque de selección tiene ventajas prácticas para otras aplicaciones de IMC en las que se dispone de un número limitado de electrodos y conjuntos de datos de entrenamiento, pero se desean altas precisiones de descodificación.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2010

Las neuronas cultivadas in vitro en dispositivos de matriz de microelectrodos (MEA) se conectan entre sí, formando una red. Para estudiar la actividad electrofisiológica y los efectos de plasticidad a largo plazo, se necesitan métodos de registro de largo plazo y de clasificación de picos. Por lo tanto, se hace necesario el análisis en línea y en tiempo real, la optimización del uso de la memoria y la mejora de la velocidad de transmisión de datos. Desarrollamos un algoritmo para la detección de picos de amplitud-umbral, cuyas prestaciones se verificaron con (a) el análisis estadístico en la señal simulada y real y (b) la Notación Big O. Además, desarrollamos un clasificador jerárquico PCA, evaluado en la señal simulada y real. Por último, propusimos un diseño de hardware de detección de picos en FPGA, cuya viabilidad se verificó en términos de número de CLBs, ocupación de memoria y requisitos temporales; una vez realizado, será capaz de ejecutar la detección en línea y el análisis de la forma de onda en tiempo real, reduciendo los problemas de almacenamiento de datos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros