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Inferências de conexões intercerebrais com utilização de espectroscopia de infravermelho próximo: investigação de interações adulto-criança

Processo: 19/17907-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de outubro de 2019
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:João Ricardo Sato
Beneficiário:Amanda Yumi Ambriola Oku
Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/21934-5 - Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Neurociências   Conectividade cerebral   Aprendizado computacional   Adultos   Crianças   Relações interpessoais   Afeto   Espectroscopia de luz próxima ao infravermelho
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:fNIRS | hyperscanning | machine learning | Neurociência | Neurociência, Machine Learning

Resumo

Os avanços nos sistemas de aquisição por espectroscopia de infravermelho próximo (fNIRS) possibilitam a coleta de dados de estados hemodinâmicos em várias regiões cerebrais simultaneamente em dois sujeitos enquanto eles interagem entre si. Essa abordagem é chamada de hyperscanning é um dos tópicos mais importantes da neurociência social. As interações entre adulto e criança em que há um vínculo afetivo (por exemplo, mãe e filho, professor e aluno) são de particular interesse no desenvolvimento da neurociência e aprendizagem. Os estudos que investigam a base neurobiológica da interação e do vínculo afetivo com o hiperscanning são escassos. Assim, pouco se sabe sobre os mecanismos funcionais do cérebro e regiões envolvidas. Neste projeto, coletamos os dados do hyperscanning fNIRS de 20 pares de uma criança (3-5 anos de idade) e um adulto (mães e professores) recrutados da comunidade local. Os experimentos serão baseados em atividades em que o adulto irá ler (e interpretar, e explicar as figuras) de um livro infantil, tocar e cantar para a criança, na tentativa de capturar o seu interesse e mantê-lo envolvido. Qualquer voluntário que corresponda a qualquer critério diagnóstico neurológico ou psiquiátrico será excluído como participante. De acordo com as leis federais, a pesquisa será conduzida sob a aprovação do conselho de ética. Todos os pais ou responsáveis fornecerão consentimento por escrito para a participação de seus filhos. Todos os voluntários fornecerão consentimento verbal ao participar deste estudo. O sinal do fNIRS será adquirido utilizando um NIRS com 8 emissores e 8 detectores para cada sujeito, em uma aquisição simultânea. A montagem dos optodos irá cobrir as regiões cerebrais pré-frontal e parietal com base no sistema 10-20 de EEG e um limite. Os sinais captados pelos detectores serão convertidos em estados hemodinâmicos (concentrações de oxi e desoxiemoglobina) e exportados para ASCII para serem pré-processados e analisados em plataforma computacional especializada, como R, Python ou Matlab. As estimativas de conectividade funcional entre cada canal inter e intra-assunto serão realizadas usando o coeficiente de correlação de Spearman. Essas conexões funcionais serão usadas para modelar um grafo, composto de dois subgrafos (adulto e filho). A seguir, utilizaremos os métodos de redes estatísticas desenvolvidas neste projeto temático para analisar essa rede intersubjetiva. Acreditamos que a análise dessas métricas proporcionará mais insights sobre os fundamentos neurobiológicos da interação e do vínculo afetivo. (AU)

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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)
AMBRIOLA OKU, AMANDA YUMI; ZIMEO MORAIS, GUILHERME AUGUSTO; ARANTES BUENO, ANA PAULA; FUJITA, ANDRE; SATO, JOAO RICARDO. Potential Confounders in the Analysis of Brazilian Adolescent's Health: A Combination of Machine Learning and Graph Theory. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH, v. 17, n. 1, . (19/17907-5, 18/21934-5, 16/19376-9, 18/04654-9)
OKU, AMANDA YUMI AMBRIOLA; SATO, JOAO RICARDO. Predicting Student Performance Using Machine Learning in fNIRS Data. FRONTIERS IN HUMAN NEUROSCIENCE, v. 15, . (19/17907-5, 18/04654-9, 18/21934-5)

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