Busca avançada
Ano de início
Entree

Caracterização e análise de séries temporais fisiológicas e de redes complexas biológicas

Processo: 13/19905-3
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de junho de 2014
Data de Término da vigência: 31 de maio de 2016
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
Beneficiário:Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
Instituição Sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Assunto(s):Redes complexas  Análise de séries temporais  Processos fisiológicos 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Redes Complexas Biológicas | Redes Complexas Multifractais | Séries Temporais Fisiológicas De Eeg | Processamento de sinais biológicos

Resumo

Atualmente, existe um grande número de técnicas de análise de séries temporais que permite pesquisadores sumarizar as características de uma série temporal, e desta forma, determinar a dinâmica subjacente de um sistema ou predizer como o mesmo evolui com o tempo. Recentemente, Campanharo et al. propuseram uma ferramenta de análise de séries temporais baseada em conceitos provenientes da teoria de redes complexas. Mais especificamente, trata-se de um mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa que permite analisar a dinâmica de uma dada série temporal por meio de um conjunto extenso de propriedades topológicas da rede complexa associada. Além disso, como este mapeamento possui uma operação inversa é ainda possível mapear uma rede complexa em uma série temporal. Neste sentido, a topologia e dinâmica de uma rede complexa pode ser analisada explorando um conjunto extenso de propriedades estatísticas da série temporal associada. Investigar este mapeamento (direto e inverso) é a aplicação central deste projeto. Neste sentido, o objetivo deste projeto é duplo. Primeiramente, deseja-se aplicar o mapeamento proposto por Campanharo et al. em uma aplicação inédita: na investigação da dinâmica de dados fisiológicos de indivíduos sadios e epilépticos, obtidos através da técnica de Eletroencefalografia (EEG) com base na teoria de Redes Complexas. Deseja-se ainda utilizar diversas ferramentas da análise de séries temporais em uma aplicação também inédita: na detecção de multifractalidade (ou auto-similaridade) em redes complexas. Desta forma, diversas redes sintéticas e redes biológicas reais, tais como, redes metabólicas e de proteínas serão mapeadas em séries temporais visando a investigação da topologia, dinâmica e funcionamento de tais redes. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CAMPANHARO, ANDRIANA S. L. O.; RAMOS, FERNANDO M.. Hurst exponent estimation of self-affine time series using quantile graphs. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 444, p. 43-48, . (14/05145-0, 13/19905-3)
CAMPANHARO, ANDRIANA S. L. O.; DOESCHER, ERWIN; RAMOS, FERNANDO M.; ROJAS, I; JOYA, G; CATALA, A. Automated EEG Signals Analysis Using Quantile Graphs. ADVANCES IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, IWANN 2017, PT II, v. 10306, p. 9-pg., . (13/19905-3)
LOPES DE OLIVEIRA CAMPANHARO, ANDRIANA SUSANA; RAMOS, FERNANDO MANUEL; ESSAAIDI, M; NEMICHE, M. Quantile graphs for the characterization of chaotic dynamics in time series. PROCEEDINGS OF 2015 THIRD IEEE WORLD CONFERENCE ON COMPLEX SYSTEMS (WCCS), v. N/A, p. 4-pg., . (14/05145-0, 13/19905-3)