Impressões digitais eletroencefalográficas de seleção de modelos estatísticos pelo cérebro

• Processo: 22/00784-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
• Data de Término da vigência: 03 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística
• Pesquisador responsável: Jorge Stolfi
• Beneficiário: Fernando Araujo Najman
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
• Assunto(s): Eletroencefalografia Cérebro Estímulos Análise estocástica Análise estatística de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cérebro estatístico | Eletroencefalografia | seleção estátistica de modelos | Análise de eletroencefalogramas

Resumo

Uma questão importante na Neurociência é identificar classes de modelos usados pelo cérebro para comprimir informações de estímulos. Abordamos essa questão propondo novos experimentos eletroencefalográficos (EEG) projetados para estudar como o cérebro codifica regularidades estatísticas de sequências estocásticas de estímulos e o desenvolvimento de novas ferramentas estatísticas para análise de dados funcionais, com foco principal em procedimentos de seleção de modelos estatísticos para dados de EGG e análise de dados funcionais. (AU)