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Representações de estatísticas de interações neuronais

Processo: 19/22219-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2019
Vigência (Término): 30 de novembro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Karine Damásio Guimarães
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):Neurociência computacional   Análise estatística de dados   Visualização científica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise Estatística | grafos | neurociência computacional | Neurociência Matemática | Parâmetros estatísticos | Visualização Científica | Neurociência Matemática e Computacional.

Resumo

Evidências empíricas significativas demonstram que o gráfico de interações no cérebro, em diferentes escalas, pode mudar com o tempo. A análise dessas enormes bases de dados acarreta em um grande de parâmetros estatísticos e informações estruturais. Para serem úteis, esses resultados devem ser apresentados de uma forma que melhor explore nosso sistema visual. A escolha adequada das coordenadas no espaço de parâmetros é fundamental para essa finalidade. Uma maneira eficaz de visualizar os parâmetros de interação de uma centena de neurônios é considerar o mapeamento matemático de uma matriz de covariância (obtida por análise estatística dos padrões de disparo) como um conjunto de distâncias que satisfazem os axiomas de uma métrica. A vantagem desse mapa é que nosso sistema visual está naturalmente melhor equipado para captar e manipular conceitos geométricos como distâncias. O objetivo desse projeto é desenvolver (ou escolher), implementar e avaliar representações eficazes de parâmetros de interação neural. (AU)

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