| Processo: | 23/15585-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 15 de abril de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 14 de agosto de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas |
| Pesquisador responsável: | Ricardo Felipe Ferreira |
| Beneficiário: | João Pedro Pirola |
| Supervisor: | Rodrigo Felipe de Oliveira Pena |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Florida Atlantic University, Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 23/09094-0 - Identificação de células glia por meio de redes neurais artificiais, BP.IC |
| Assunto(s): | Redes neurais (computação) |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algorithm backpropagation | Artificial Neural Networks | Identification of glial cells | Redes neurais artificiais |
Resumo Um elemento proeminente e essencial no cérebro, contribuindo para diversas funções cognitivas, são as células gliais. A identificação de assinaturas de células gliais em picos neuronais e como essas assinaturas mudam no decorrer de uma patologia representa um objetivo promissor para intervenções terapêuticas. Compreender a extensão do seu envolvimento nas funções cerebrais pode revelar oportunidades para a utilização de células gliais durante a reabilitação de pessoas não saudáveis, oferecendo um caminho promissor para melhorar os esforços de recuperação e reabilitação cognitiva. Nesse sentido, as funções de correlação cruzada dos trens de disparos neuronais fornecem uma medida de comunicação sináptica e as usaremos para identificar como as células gliais moldam assinaturas identificáveis enquanto ocorre a transmissão sináptica. Assim, é plausível explorar as assinaturas na presença de diferentes tipos de células gliais, não apenas em estados de saúde e patológicos, mas também em termos de quanta influência existe na comunicação neuronal e até no processo de aprendizagem e tomada de decisão. Neste trabalho, queremos identificar a ligação entre células gliais individuais e a transmissão sináptica por meio do treinamento supervisionado de redes neurais artificiais. Os resultados serão comparados com aqueles obtidos com outros classificadores de aprendizado de máquina. | |
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