Clasificación de representaciones internas mediante imagenología funcional cerebral y técnicas de inteligencia artificial
Facultad de Medicina, UNAM, Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias
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506.#.#.a: Público
650.#.4.x: Medicina y Ciencias de la Salud
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336.#.#.3: Registro de colección de proyectos
336.#.#.a: Registro de colección universitaria
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720.#.#.a: Juan Fernández Ruiz
245.1.0.a: Clasificación de representaciones internas mediante imagenología funcional cerebral y técnicas de inteligencia artificial
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653.#.#.a: Neurociencias cognitivas; Neurociencias
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de este recurso digital pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2010, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio de contacto@dgru.unam.mx
041.#.7.h: spa
500.#.#.a: SÍNTESIS_x000D_ _x000D_ Los avances tecnológicos de las últimas décadas han permitido avances exponenciales en diferentes ramas científicas. Dentro de las neurociencia una de las más beneficiadas por las nuevas tecnologías ha sido la neurociencia cognoscitiva debido, principalmente, al desarrollo de las técnicas de imagenología funcional cerebral. Esto ha abierto las puertas a nuevos retos, siendo uno de los más importantes el determinar como se integran las representaciones mentales dentro de los patrones de actividad neuronal._x000D_ Una forma para lograr ese fin es la aplicación de algoritmos de clasificación de patrones a las señales de activación cerebral obtenidos a través de la técnica de resonancia magnética funcional. El análisis de patrones en esos datos pudiera decodificar la información que esta representada en el cerebro de un sujeto en un momento determinado. Actualmente la aplicación del análisis de patrones de múltiples voxeles ya ha permitido la decodificación de la categoría a la que pertenecen objetos particulares a partir de la distribución de la actividad evocada a partir de la percepción de representaciones de dichos objetos._x000D_ En el presente protocolo nos proponemos investigar la posibilidad de identificar entre dos clases de representaciones internas, al mismo tiempo que se evalúan 3 tipos de métodos de clasificación, los cuales serán: Árboles de decisión, Ingenuo Bayesiano y Redes Neuronales. Para cumplir este propósito se van a utilizar dos clases de estímulos en los que se ha demostrado una participación distintiva de dos regiones corticales diferentes. Inicialmente se obtendrán imágenes funcionales de localización de dichas áreas para alimentar a los sistemas clasificadores. Posteriormente se obtendrán imágenes funcionales relacionadas a eventos, sobre las cuales se evaluará la capacidad discriminatoria de dichos algoritmos._x000D_
046.#.#.j: 2019-11-14 12:26:40.706
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last_modified: 2019-11-22 00:00:00
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Facultad de Medicina, UNAM, Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias
Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Clasificación de representaciones internas mediante imagenología funcional cerebral y técnicas de inteligencia artificial", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.