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Análise da conectividade funcional em espectroscopia no infravermelho próximo com teoria de grafos

Processo: 14/23873-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2014
Vigência (Término): 30 de junho de 2015
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Rickson Coelho Mesquita
Beneficiário:Renato Botter Maio Lopes Rodrigues
Instituição-sede: Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07559-3 - Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia - BRAINN, AP.CEPID
Assunto(s):Neurociências   Neuroimagem   Conectividade cerebral   Teoria dos grafos   Espectroscopia de luz próxima ao infravermelho

Resumo

Técnicas modernas de neuroimagem têm explorado com sucesso a conectividade funcional entre diferentes regiões cerebrais. A análise de redes cerebrais é geralmente feita a partir de ferramentas derivadas de correlações ou componentes independentes. Recentemente, teoria de grafos e sistemas complexos têm sido usados na tentativa de compreender melhor as características da dinâmica das redes cerebrais. A maioria deste desenvolvimento tem sido realizado com imagens por ressonância magnética funcional, com poucos estudos visando a análise de redes cerebrais em dados de espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS). O objetivo deste projeto é usar ferramentas de teoria de grafos para estudar e analisar os padrões de conectividade funcional em dados de NIRS, tanto durante o estado basal quanto em situações de ativação funcional. (AU)

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)
NOVI, SERGIO L.; RODRIGUES, RENATO B. M. L.; MESQUITA, RICKSON C. Resting state connectivity patterns with near-infrared spectroscopy data of the whole head. BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS, v. 7, n. 7, p. 2524-2537, JUL 1 2016. Citações Web of Science: 9.

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