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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2010

Este artículo describe FieldTrip, un paquete de software de código abierto que hemos desarrollado para el análisis de MEG, EEG y otros datos electrofisiológicos. El software está implementado como una caja de herramientas de MATLAB e incluye un conjunto completo de funciones de alto nivel, consistentes y fáciles de usar, que permiten a los neurocientíficos experimentales analizar los datos experimentales. Incluye algoritmos para análisis simples y avanzados, como el análisis de tiempo-frecuencia usando multitapers, reconstrucción de fuentes usando dipolos, fuentes distribuidas y beamformers, análisis de conectividad y pruebas de permutación estadística no paramétrica a nivel de canal y fuente. La implementación como caja de herramientas permite al usuario realizar análisis elaborados y estructurados de grandes conjuntos de datos utilizando la línea de comandos de MATLAB y scripts por lotes. Además, los usuarios y desarrolladores pueden ampliar fácilmente la funcionalidad e implementar nuevos algoritmos. El diseño modular facilita la reutilización en otros paquetes de software.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

El reciente aumento de la potencia de cálculo ha dado lugar a amplios desarrollos metodológicos y a técnicas avanzadas de procesamiento de señales que desempeñan un papel fundamental en la neurociencia. En particular, el campo del análisis de señales cerebrales ha sido testigo de una fuerte tendencia hacia el análisis multidimensional de grandes conjuntos de datos, por ejemplo, el análisis de tiempo-frecuencia de un solo ensayo de grabaciones de alta resolución espacio-temporal. Aquí describimos el paquete de software ELAN, disponible gratuitamente, que proporciona una amplia gama de herramientas de análisis de señales para datos electrofisiológicos, incluyendo la electroencefalografía (EEG) del cuero cabelludo, la magnetoencefalografía (MEG), el EEG intracraneal y los potenciales de campo local (LFP). La caja de herramientas ELAN se basa en 25 años de desarrollos metodológicos en el Laboratorio de Dinámica Cerebral y Cognición de Lyon y se utilizó en muchos trabajos, incluyendo los primeros estudios de análisis de tiempo-frecuencia de datos EEG que exploran las actividades oscilatorias evocadas e inducidas en humanos. Este artículo proporciona una visión general de los conceptos y funcionalidades de ELAN, destaca sus especificidades y describe su complementariedad e interoperabilidad con otras cajas de herramientas.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Las interfaces cerebro-ordenador (BCI) basadas en la imagen motora suelen utilizar el filtro de patrones espaciales comunes (CSP) como paso previo al procesamiento para la extracción y clasificación de características. El método CSP es un algoritmo supervisado y, por tanto, necesita datos de entrenamiento específicos del sujeto para su calibración, cuya recopilación requiere mucho tiempo. Para reducir la cantidad de datos de calibración que se necesitan para un nuevo sujeto, se pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático multitarea (a partir de ahora denominadas multisujeto) a la fase de preprocesamiento. En este caso, el objetivo del aprendizaje multisujeto es aprender un filtro espacial para un nuevo sujeto basado en sus propios datos y en los de otros sujetos. En este artículo se describen los detalles del algoritmo CSP multitarea y se muestran los resultados en dos conjuntos de datos. En algunos sujetos se observa una clara mejora, especialmente cuando el número de ensayos de entrenamiento es relativamente bajo.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

La exploración de los sistemas cronobiológicos surge como un campo de investigación creciente dentro de la bioinformática que se centra en diversas aplicaciones en medicina, agricultura y ciencias de los materiales. Desde la perspectiva de la biología de sistemas, se plantea la cuestión de si los sistemas de control biológico para la regulación de señales oscilatorias y sus homólogos técnicos utilizan mecanismos similares. De ser así, los enfoques de modelización y parametrización adoptados a partir de bloques de construcción pueden ayudar a identificar los componentes generales para el control de la frecuencia en los relojes circadianos, junto con la obtención de conocimientos sobre los mecanismos de sincronización del reloj con los estímulos externos, como el ritmo diario de la luz solar y la oscuridad. Los bucles de bloqueo de fase podrían ser un candidato interesante en este contexto. Tanto la biología como la ingeniería pueden beneficiarse de una visión unificada resultante de la modularización de los sistemas. En un primer estudio experimental, analizamos un modelo de represores acoplados. Demostramos su capacidad para sincronizar señales de reloj de forma monofrecuente. Varios osciladores se desvían inicialmente en diferencia de fase y frecuencia con respecto a las tasas de reacción y difusión explícitas. En consecuencia, la duración del proceso de sincronización depende de los parámetros de reacción y difusión dedicados, cuyos ajustes aún no han sido suficientemente capturados analíticamente.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

El objetivo principal de este artículo es sentar las bases para la creación de un sistema informático de apoyo a las decisiones clínicas (CDS) para las laringopatías. Uno de los enfoques que se pueden utilizar en el CDS propuesto se basa en el análisis de la señal del habla utilizando redes neuronales recurrentes (RNN). Las RNN pueden utilizarse para el reconocimiento de patrones en datos de series temporales debido a su capacidad de memorizar cierta información del pasado. Las redes de Elman (EN) son un representante clásico de las RNN. Para mejorar la capacidad de aprendizaje de las EN, podemos modificarlas y combinarlas con otro tipo de RNN, concretamente con las redes de Jordan. Las redes Elman-Jordan modificadas (EJNs) manifiestan una obtención más rápida y exacta del patrón objetivo. Se realizaron experimentos de validación con señales de habla de pacientes del grupo de control y con dos tipos de laringopatías.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Hasta la fecha, la mayoría de los estudios que utilizan la magnetoencefalografía (MEG) se basan en el análisis fuera de línea de las propiedades espaciotemporales de la actividad cerebral. La retroalimentación de la MEG en tiempo real podría beneficiar a múltiples áreas de la investigación básica y clínica: interfaces cerebro-máquina, rehabilitación por neurofeedback de accidentes cerebrovasculares y lesiones de la médula espinal, y nuevos diseños de paradigmas adaptativos, entre otros. Hemos desarrollado una interfaz de software para transmitir señales MEG en tiempo real desde el sistema MEG Elekta Neuromag de 306 canales a una estación de trabajo externa. Se puede acceder a las señales con un retraso mínimo (?45 ms) cuando los datos se muestrean a 1000 Hz, lo que es suficiente para la mayoría de los estudios en tiempo real. También mostramos aquí que es posible obtener imágenes de la fuente en tiempo real, demostrando la monitorización y retroalimentación en tiempo real de las fluctuaciones de potencia de la banda alfa sobre las áreas parieto-occipital y frontal. La interfaz se pone a disposición de la comunidad académica como recurso de código abierto.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Este artículo presenta "Craniux", un marco de software de acceso y código abierto para la investigación de la interfaz cerebro-máquina (BMI). Desarrollado en LabVIEW, un entorno de programación gráfica de alto nivel, Craniux ofrece tanto funcionalidad inmediata como un marco de software modular para la IMC que es fácilmente ampliable. En concreto, permite a los investigadores aprovechar las múltiples características inherentes al entorno LabVIEW para la visualización de datos sobre la marcha, el procesamiento paralelo, el multihilo y el ahorro de datos. Este artículo presenta las características básicas y la arquitectura del sistema de Craniux y describe la validación del sistema bajo la operación de IMC en tiempo real utilizando señales electrocorticográficas (ECoG) simuladas y reales. Nuestros resultados indican que Craniux es capaz de operar de forma consistente en tiempo real, permitiendo un flujo de trabajo fluido para lograr el control cerebral del movimiento del cursor. El marco de trabajo del software Craniux se pone a disposición de la comunidad de investigación científica para proporcionar una plataforma de software BMI basada en LabVIEW para la investigación y el desarrollo futuros de BMI.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

El diagnóstico asistido por ordenador de enfermedades neuronales a partir de señales de EEG (u otras señales fisiológicas que pueden tratarse como series temporales, por ejemplo, MEG) es un campo emergente que ha ganado mucha atención en los últimos años. La extracción de características es un componente clave en el análisis de las señales de EEG. En nuestros trabajos anteriores, hemos implementado muchas funciones de extracción de características de EEG en el lenguaje de programación Python. Como Python está ganando más terreno en la computación científica, un módulo de código abierto de Python para la extracción de características del EEG tiene el potencial de ahorrar mucho tiempo a los neurocientíficos computacionales. En este artículo, presentamos PyEEG, un módulo de código abierto de Python para la extracción de características del EEG.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Empezamos a escribir el "fMRI artefact rejection and sleep scoring toolbox", o "FA?T", para procesar nuestros datos EEG-fMRI del sueño, es decir, el registro simultáneo de datos electroencefalográficos y de resonancia magnética funcional adquiridos mientras un sujeto está dormido. FA?T aborda tres cuestiones cruciales típicas de este tipo de datos: (1) la manipulación de datos (visualización, comparación, fragmentación, etc.) de largas grabaciones continuas de M/EEG, (2) el rechazo del artefacto inducido por la fMRI en la señal de EEG, y (3) la puntuación manual del sueño de la grabación de M/EEG. En la actualidad, la caja de herramientas puede ocuparse eficazmente de estas cuestiones a través de una interfaz gráfica de usuario, un sistema de procesamiento por lotes SPM8 o un script escrito a mano. Las herramientas desarrolladas son, por supuesto, también útiles para otras aplicaciones de EEG, por ejemplo, las que implican la adquisición simultánea de EEG-fMRI, el eye-balling de EEG continuo y la manipulación. Aunque la caja de herramientas fue concebida originalmente para los datos de EEG, también manejará con gracia los datos de MEG sin ningún problema. "FA?T" está desarrollado en Matlab como una caja de herramientas complementaria para SPM8 y, por lo tanto, utiliza internamente su formato de datos SPM8-meeg. "FA?T" está disponible de forma gratuita, bajo la licencia GNU-GPL.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Aquí presentamos una visión general de algunos trabajos publicados de interés para la investigación del marketing que emplean métodos de electroencefalograma (EEG) y magnetoencefalograma (MEG). El interés de estas metodologías radica en su alta resolución temporal, a diferencia de la investigación de dicho problema con la metodología de Resonancia Magnética funcional (fMRI), también muy utilizada en la investigación de marketing. Además, las tecnologías de EEG y MEG han mejorado mucho su resolución espacial en las últimas décadas con la introducción de metodologías avanzadas de procesamiento de señales. Al presentar los datos recogidos mediante MEG y EEG de alta resolución, mostraremos qué tipo de información es posible recoger con estas metodologías mientras las personas observan estímulos relevantes para el marketing. Dicha información estará relacionada con la memorización y el agrado relacionado con dichos estímulos. Observamos que los patrones temporales y de frecuencia de las señales cerebrales son capaces de proporcionar posibles descriptores que transmiten información sobre los procesos cognitivos y emocionales en los sujetos que observan anuncios comerciales. Esta información podría ser inalcanzable a través de las herramientas comunes utilizadas en la investigación de marketing estándar. También mostramos un ejemplo de cómo una metodología de EEG podría utilizarse para analizar las diferencias culturales entre la fruición de los anuncios de vídeo de bebidas gaseosas en los países occidentales y orientales.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros