RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Desarrollo de un nuevo método de clasificación para señales oscilatorias multicanal y su aplicación en la detección de spikes
A1 Merino Fidalgo, César
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Spike sorting
K1 FMM
K1 Señales oscilatorias
K1 Señales neuronales
AB El estudio del cerebro es hoy en día uno de los mayores desafíos científicos debido a suenorme complejidad y a las limitaciones en la comprensión de su funcionamiento. Una de lasherramientas clave para avanzar en este campo es el spike sorting, una técnica que permiteclasificar los potenciales de acción —también conocidos como spikes— registrados medianteelectrodos, identificando qué neurona los ha generado. Estos spikes son señales eléctricasbreves y de forma oscilatoria que contienen información valiosa sobre la actividad neuronal.Dado su carácter oscilatorio, modelar adecuadamente estas señales es fundamental paralograr una clasificación precisa. En este sentido, el modelo FMM (Frequency ModulatedMöbius) ha demostrado ser eficaz al representar con precisión la forma oscilatoria de losspikes, lo que lo convierte en una herramienta prometedora para el spike sorting. Sin embargo,hasta ahora, este modelo solo se ha aplicado a datos de un único canal (un solo electrodo),lo que limita su utilidad práctica en entornos reales donde se utilizan múltiples electrodospara registrar actividad simultánea en varias regiones del cerebro.Este trabajo propone un nuevo modelo, denominado Mix3DFMM, que extiende las capacidades del modelo FMM al contexto multicanal. Es decir, permite procesar simultáneamenteseñales oscilatorias provenientes de varios electrodos, aprovechando la información compartida entre canales para mejorar el rendimiento del proceso de clasificación.Los resultados muestran que el modelo Mix3DFMM mejora significativamente la precisióndel spike sorting, con incrementos del 8 % al 12 % respecto al modelo de un solo canal,demostrando su potencial de aplicación en estudios neurocientíficos complejos.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77886
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77886
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 20-sep-2025