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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

La clasificación supervisada e interpaciente de los latidos del corazón es primordial en muchas aplicaciones que requieren una monitorización a largo plazo de la función cardíaca. Para esta tarea se han propuesto varios modelos de clasificación capaces de hacer frente al fuerte desequilibrio de clases y a una gran variedad de conjuntos de características. En la práctica, a menudo se consideran más de 200 características, y las características retenidas en el modelo final se eligen utilizando el conocimiento del dominio o una búsqueda exhaustiva en los conjuntos de características sin evaluar la relevancia de cada característica individual incluida en el clasificador. Como consecuencia, los resultados obtenidos por estos modelos pueden ser subóptimos y difíciles de interpretar. En este trabajo, se consideran técnicas de selección de características para extraer subconjuntos de características óptimas para los modelos de clasificación de ECG más avanzados. Los resultados se evalúan en grabaciones ambulatorias reales y se comparan con las selecciones de características previamente comunicadas utilizando los mismos modelos. Los resultados indican que un pequeño número de características individuales sirven realmente para la clasificación y que se pueden conseguir mejores resultados eliminando las características inútiles.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Los acelerómetros son una opción muy popular como sensores de movimiento corporal: la razón es, en parte, su capacidad de extraer información útil para inferir automáticamente la actividad física en la que participa el sujeto humano, además de su papel en la alimentación de los estimadores de parámetros biomecánicos. La clasificación automática de las actividades físicas humanas es muy atractiva para los sistemas informáticos omnipresentes, mientras que la conciencia contextual puede facilitar la interacción hombre-máquina, y en biomedicina, mientras que los sistemas de sensores vestibles se proponen para la monitorización a largo plazo. Este artículo se ocupa de los algoritmos de aprendizaje automático necesarios para realizar la tarea de clasificación. Se estudian los clasificadores del Modelo de Markov Oculto (HMM) contrastándolos con los clasificadores del Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM). Los HMM incorporan la información estadística disponible sobre la dinámica del movimiento en el proceso de clasificación, sin descartar la historia temporal de los resultados anteriores como hacen los GMM. Se ilustra y discute un ejemplo de los beneficios del apalancamiento estadístico obtenido mediante el análisis de dos conjuntos de datos de series temporales de acelerómetros.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

La caja de herramientas de código abierto "TopoToolbox" es un conjunto de funciones que utilizan la topografía de los sensores para calcular medidas psicológicamente significativas (similitud, magnitud y tiempo) a partir de datos EEG y MEG multisensoriales relacionados con eventos. Mediante una interfaz gráfica de usuario y la visualización de datos, TopoToolbox puede utilizarse para calcular y probar la similitud topográfica entre diferentes condiciones (Tian y Huber, 2008). Esta similitud topográfica indica si las diferentes condiciones implican una distribución diferente de las fuentes neuronales subyacentes. Además, este cálculo de similitud puede aplicarse en diferentes puntos temporales para descubrir cuándo surge un patrón de respuesta (Tian y Poeppel, 2010). Dado que los patrones topográficos se obtienen por separado para cada individuo, estos patrones se utilizan para producir medidas fiables de la magnitud de la respuesta que pueden compararse entre individuos utilizando estadísticas convencionales (Davelaar et al. Enviado y Huber et al., 2008). TopoToolbox puede descargarse gratuitamente. Se ejecuta en MATLAB (The MathWorks, Inc.) y admite la estructura de datos definida por el usuario, así como la importación de datos EEG/MEG estándar mediante EEGLAB (Delorme y Makeig, 2004).

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Se ha demostrado que la señal de ECG contiene información relevante para la identificación humana. Aunque los resultados validan el potencial de estas señales, los métodos y aparatos de adquisición de datos explorados hasta ahora comprometen la aceptabilidad del usuario, ya que requieren la adquisición del ECG en el pecho. En este trabajo, proponemos un sistema biométrico de ECG basado en el dedo, que utiliza las señales recogidas en los dedos, a través de una configuración de ECG de 1 derivación mínimamente intrusiva que recurre a electrodos de Ag/AgCl sin gel como interfaz con la piel. La señal recogida es significativamente más ruidosa que el ECG adquirido en el tórax, lo que motiva la aplicación de técnicas de extracción de características y procesamiento de señales al problema. Se realiza el procesamiento de la señal de ECG en el dominio del tiempo, que comprende los pasos habituales de filtrado, detección de picos, segmentación de la forma de onda del latido y normalización de la amplitud, más un paso adicional de normalización del tiempo. Mediante un sencillo criterio de distancia mínima entre los patrones de prueba y la base de datos de inscripción, los resultados han revelado que se trata de una técnica prometedora para aplicaciones biométricas.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Este artículo presenta BrainNetVis, una herramienta que sirve para el modelado y la visualización de redes cerebrales, proporcionando medidas de red cuantitativas y cualitativas de la interconectividad cerebral. Destaca las necesidades que llevaron a la creación de esta herramienta presentando trabajos similares en el campo y describiendo cómo nuestra herramienta contribuye a la escenografía existente. También se describen los métodos utilizados para el cálculo de las métricas de los gráficos (métricas globales de la red y métricas de los vértices), que llevan la información de la red cerebral. Para que los métodos sean claros y comprensibles, utilizamos un conjunto de datos ejemplar a lo largo del artículo, sobre el que se realizan los cálculos y las visualizaciones. Este conjunto de datos consiste en un grupo de sujetos alcohólicos y otro de control.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Proponemos un método para el emparejamiento de imágenes de la retina que puede utilizarse en el emparejamiento de imágenes para la identificación de personas o el estudio longitudinal de pacientes. Las características invariantes vasculares se extraen de la imagen de la retina, y se construye un vector de características para cada uno de los segmentos de los vasos sanguíneos de la retina. Los vectores de características se representan en una estructura de árbol que mantiene las posiciones jerárquicas reales de los segmentos de los vasos. Utilizando estos vectores de características, se emparejan las imágenes correspondientes. El método identifica el mismo vaso en las imágenes correspondientes para comparar las características deseadas. Los resultados iniciales son alentadores y demuestran que el método propuesto es adecuado para la comparación de imágenes y el estudio longitudinal de pacientes.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Las respuestas cerebrales evocadas magnéticas y eléctricas se han analizado tradicionalmente comparando los picos o las amplitudes medias de las señales de los canales seleccionados y promediadas a lo largo de los ensayos. Más recientemente, se han desarrollado herramientas para investigar la variabilidad de la respuesta de un solo ensayo (por ejemplo, EEGLAB) y para comprobar las diferencias entre las respuestas evocadas promediadas en todo el cuero cabelludo y las dimensiones temporales (por ejemplo, SPM, Fieldtrip). LIMO EEG es una caja de herramientas de Matlab (compatible con EEGLAB) para analizar las respuestas evocadas a lo largo de todas las dimensiones espaciales y temporales, al tiempo que se tiene en cuenta la variabilidad de un solo ensayo mediante un sencillo modelo lineal jerárquico de los datos. Además, LIMO EEG proporciona pruebas paramétricas robustas, por lo que proporciona una herramienta nueva y complementaria en el análisis de las respuestas evocadas neurales.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

SPM es un software gratuito y de código abierto escrito en MATLAB (The MathWorks, Inc.). Además del preprocesamiento estándar de M/EEG, actualmente ofrecemos tres herramientas principales de análisis: (i) análisis estadístico de mapas del cuero cabelludo, imágenes de frecuencia temporal e imágenes volumétricas de reconstrucción de la fuente en 3D basadas en el modelo lineal general, con corrección para comparaciones múltiples utilizando la teoría del campo aleatorio; (ii) reconstrucción bayesiana de la fuente de M/EEG, incluyendo soporte para estudios de grupo, EEG y MEG simultáneos, y priores de fMRI; (iii) la modelización causal dinámica (DCM), un enfoque que combina la modelización neuronal con el análisis de datos para el que existen diversas variantes que tratan las respuestas evocadas, las respuestas en estado estacionario (espectros de potencia y espectros cruzados), las respuestas inducidas y el acoplamiento de fases. SPM8 está integrado con la caja de herramientas FieldTrip , lo que hace posible que los usuarios combinen una variedad de métodos de análisis estándar con nuevos esquemas implementados en SPM y que construyan herramientas de análisis personalizadas utilizando una potente interfaz gráfica de usuario (GUI) y herramientas de procesamiento por lotes.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

EMEGS (software de encefalografía electromagnética) es una caja de herramientas de MATLAB diseñada para proporcionar a los usuarios, tanto principiantes como expertos en el campo de la neurociencia, una variedad de funciones para realizar el análisis de los datos de EEG y MEG. El software consiste en un conjunto de interfaces gráficas dedicadas al preprocesamiento, análisis y visualización de datos electromagnéticos. Además, puede ampliarse mediante una interfaz de plug-in. Aquí se ofrece una visión general de las capacidades de la caja de herramientas, junto con un sencillo tutorial para un análisis estándar de ERP y un análisis de tiempo-frecuencia. En la sección final se presentan las últimas características y las direcciones futuras del desarrollo del software.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2011

Se presenta una integración de las reglas basadas en Hebbian y en el aprendizaje por refuerzo (RL) para sinapsis dinámicas. El marco propuesto permite que la regla Hebbiana actualice los parámetros del modelo sináptico oculto que regula la respuesta sináptica en lugar de los pesos sinápticos. Esto se realiza utilizando tanto el valor como el signo de la diferencia temporal en la señal de recompensa después de cada ensayo. Aplicando este marco, se ensaya una red de spiking con sinapsis dependientes del tiempo de las espigas para aprender el cómputo exclusivo-OR sobre una base temporalmente codificada. Los valores de recompensa se calculan con la distancia entre el tren de espigas de salida de la red y un objetivo de referencia. Los resultados muestran que la red es capaz de capturar la dinámica requerida y que el marco propuesto puede revelar efectivamente una versión integrada de Hebbian y RL. El marco propuesto es manejable y menos costoso computacionalmente. El marco es aplicable a una amplia clase de modelos sinápticos y no está restringido a la representación neuronal utilizada. Esta generalidad, junto con los resultados reportados, apoya la adopción del enfoque introducido para beneficiarse de los modelos sinápticos biológicamente plausibles en una amplia gama de procesamiento de señales intuitivas.

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