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Processos estocásticos estruturados e análise de dados funcionais para a avaliação de aprendizagem motora em indivíduos normais e patológicos

Processo: 16/22053-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Noslen Hernández González
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Reconhecimento de padrões   Aprendizado computacional   Processos estocásticos   Aprendizagem motora   Cadeias de Markov   Análise multivariada

Resumo

Neuromat é um centro de pesquisa cujo objetivo é o desenvolvimento de uma Teoria do Cérebro. Resultados recentes envolvem a definição de um novo tipo de processo estocástico chamado processo estocástico impulsionado por modelos de árvore de contexto. Esses processos permitem o design, modelagem e análise de experimentos neurofisiológicos com estímulos estruturados. Os processos estocásticos impulsionados por modelos de árvore de contexto têm mostrado ser uma ferramenta útil para abordar a hipótese de que o cérebro recupera regularidades estatísticas a partir de estímulos. Os primeiros resultados nesta direção são apresentados num artigo de Duarte et al. (ArXiv: 1602,00579) onde foi mostrado que os dados EEG codificam a estrutura de estímulos a qual os sujeitos foram submetidos. Um problema aberto é se essa descoberta também poderia ser corroborada em respostas comportamentais, especificamente na execução de movimentos. O principal objetivo do presente projeto é desenvolver e aplicar métodos para dar resposta a essa questão baseado na definição matemática geral que acabamos de mencionar. Em particular, os métodos propostos serão destinados a contribuir no estudo do funcionamento cerebral na execução de movimentos na reabilitação dos pacientes, e o jogo do goleiro. Para isso, processos estocásticos impulsionados por Cadeias de Markov estruturadas precisam ser considerados em uma variedade de espaços, incluindo respostas categóricas, e respostas que são dados funcionais (tais como curvas de movimentos). Isso também trouxe uma série de desafios a serem tratados na representação, processamento computacional e reconhecimento de padrões de sinais complexas gravadas correspondentes aos gestos, posturas e movimentos. O projeto está estruturado em duas linhas de pesquisa principais: 1) processos estocásticos impulsionados por Cadeias de Markov estruturadas para a avaliação da aprendizagem motora e 2) análise de dados funcionais de curvas de movimento. Na primeira linha de pesquisa, vários sub-problemas desafiadores serão estudados como o design de experimentos adequados para avaliar as evidencias sobre a aprendizagem de regularidades estatísticas; o mapeamento de dados brutos a características relevantes da resposta e; inferência. Na segunda linha de pesquisa, ferramentas modernas de análise de dados funcionais serão aplicadas em uma série de situações concretas sobre cinemática de comportamento, onde vários aspectos relevantes da resposta dos indivíduos podem ser representados por dados funcionais. (AU)