| Processo: | 10/01394-4 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2010 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2012 |
| Área do conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | João Ricardo Sato |
| Beneficiário: | João Ricardo Sato |
| Instituição Sede: | Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Santo André |
| Pesquisadores associados: | André Fujita ; Carlos Eduardo Thomaz ; Edson Amaro Junior ; Elisa Harumi Kozasa ; Maria Cecília Oliveira da Fonseca ; Paula Ayako Tiba |
| Auxílio(s) vinculado(s): | 10/51473-8 - Bridging the gap between statistics, machine learning and clinical practice: an interdisciplinary collaborative study on human brain mapping, AP.R |
| Assunto(s): | Neurociências Análise estatística de dados Eletroencefalografia Ressonância magnética |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Brain Reading | Classificadores | Eletroencefalografia | Métodos Multivariados | ressonância magnética funcional | Métodos Quantitativos em Neurociências |
Resumo
Uma das principais inovações tecnológicas no mapeamento do cérebro humano é a aquisição estrutural e funcional de imagens por ressonância magnética. A extração e unificação de informações presentes em dados de EEG, Ressonância Magnética estrutural (RM) e funcional (RMf) é de grande importância para um melhor entendimento de processos cognitivos, patologias e até mesmo aplicações clínicas, como por exemplo o mapeamento e caracterização de focos de ativação ou epileptogênicos. Uma etapa crucial para a integração multimodal é o desenvolvimento de métodos quantitativos para a identificação da conectividade cerebral e ‘decodificação’ de estados mentais. Até o presente momento, o número de estudos científicos explorando esta questão é ínfimo, de forma que ainda não há métodos disponíveis para avaliação destes aspectos principalmente em dados multimodais. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento e aplicação de novas metodologias estatísticas e programas computacionais para a análise de dados e integração de informações obtidos através da RM, RMf e eletroencefalografia (EEG). A abordagem para o desenvolvimento dos métodos terá uma perspectiva não paramétrica e exploratória (integrando conceitos de suport vector machines, redes neurais, agrupamento de séries temporais, etc), de forma a evitar a necessidade das fortes suposições frequentemente assumidas pelos métodos estatísticos tradicionais, obtendo-se assim, um método com maior flexibilidade para o uso em patologias ou processamento cognitivo complexo. Além disso, considerando-se os aspectos tecnológicos, políticos e sociais, este projeto promoverá a integração da Universidade Federal do ABC (UFABC) com outros centros de pesquisa e tecnologia de destaque no país e no exterior, incentivando a inovação científica na região do ABC. (AU)
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