Investigação sistemática da morfologia neuronal através da base de dados pública NeuroMorpho

• Processo: 10/01994-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Luciano da Fontoura Costa
• Beneficiário: Krissia de Zawadzki
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 05/00587-5 - Modelagem por redes (grafos) e técnicas de reconhecimento de padrões: estrutura, dinâmica e aplicações, AP.TEM
• Assunto(s): Análise de imagens Neurociências Reconhecimento de padrões Reconhecimento de imagem Bases de dados Neurônios
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de imagens | Morfologia neuronal | neurociência computacional | Reconheicmento de Padrões | Reconhecimento de Padrões e Análise de Imagens

Resumo

A necessidade de se obter cada vez mais informações sobre as estruturas e mecanismos que embasam o sistema nervoso favoreceu o desenvolvimento de pesquisas apoiadas por recursos computacionais. Nesse contexto de interdisciplinaridade, abordagens como o estudo sistemático da forma das células neurais foram beneficiadas com a incorporação de análises como estatística multivariada e reconhecimento de padrões. O presente projeto propõe a exploração sistemática dos milhares de neurônios existentes na base de dados pública denominada NeuroMorpho, utilizando-se métodos estabelecidos de caracterização morfológica e classificação. Nossa abordagem será primeiramente voltada às medidas já disponíveis no repositório. Em seguida, pretendemos expandir a análise do conjunto inicial de dados, adquirindo medidas sofisticadas sobre as imagens bidimensionais da base, tais como geometria fractal, lacunaridade e granulometria. No que se refere à interpretação estatística e à identificação de grupos, utilizaremos correlações entre medidas, análise de componentes principais (PCA) e discriminante canônica (LDA). A classificação, por sua vez, envolverá métodos de agrupamentos não-supervisionados, em particular k-médias e aglomeração hierárquica de Ward, e serão aplicados tanto nos dados disponíveis na base, como também nas novas medidas, confrontando-se os resultados fornecidos por ambos os conjuntos. Apresentaremos também a comparação dos agrupamentos obtidos de maneira a verificar as contribuições de cada medida para a classificação, a avaliação de até que ponto as classes originais refletem as características morfológicas das células e a possível presença de subgrupos morfológicos. (AU)

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)

ZAWADZKI, KRISSIA; FEENDERS, CHRISTOPH; VIANA, MATHEUS P.; KAISER, MARCUS; COSTA, LUCIANO DA F.. Morphological Homogeneity of Neurons: Searching for Outlier Neuronal Cells. NEUROINFORMATICS, v. 10, n. 4, p. 379-389, OCT 2012. (05/00587-5, 10/01994-1)