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)