RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Análisis de señales neuronales del proyecto Blue Brain con modelos oscilatorios
A1 Fernández Poyatos, Marta
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Señal oscilatoria
K1 FMM
K1 Neuronas
AB El cerebro es la estructura más compleja y a la vez más desconocida de nuestro cuerpo. Estedesconocimiento hace que aún hoy haya muchos interrogantes acerca de las causas de múltiplestrastornos mentales como el Parkinson o la esquizofrenia.Existen diferentes técnicas para alcanzar un conocimiento más profundo del cerebro, entre lasque se encuentra el estudio de su actividad neuronal mediante señales oscilatorias de diferencia depotencial. Estas señales se han analizado tradicionalmente con diferentes modelos, como el modeloCosinor o el modelo de Fourier. Sin embargo, estos modelos caracterizan las señales de una formabastante imprecisa y dan como resultados unos parámetros no interpretables.El objetivo principal de este trabajo es el análisis de las señales de la base de datos del proyectoBlue Brain con diferentes modelos oscilatorios, entre ellos, el modelo Frequency Modulated Möbius(FMM). Es un modelo paramétrico que consigue unos mejores resultados que otros modelos oscilatoriosen el ajuste de señales electrofisiológicas, además de proporcionar parámetros interpretables.Estos revelan diferencias existentes entre las señales de las distintas clases de neuronas. Por otrolado, incorporados como características a procedimientos de aprendizaje, permitirán discriminarlos diferentes tipos neuronales, lo que será clave para el tratamiento y diagnóstico de múltiplesenfermedades y trastornos mentales.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57947
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57947
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 23-nov-2024