Defesa de Dissertação de Mestrado N.º 540 - Eugênio de Carvalho Saraiva, em 30/07, às 14hs

postado em 11 de jul de 2014 11:21 por Franklin de Souza Ramalho
Candidato: Eugênio de Carvalho Saraiva
Título do trabalho: Análise de similaridade entre classes de padrões de ativação neuronal
Orientador(es): Herman Martins Gomes

Data: 30/7/2014
Horário: 14hs
Local: Auditório do CEEI

Banca examinadora: Herman Martins Gomes (orientador),  Nivaldo Antônio Portela de Vasconcelos (Fundação Champalimaud, Champalimaud Neuroscience Programme, Lisboa, Portugal), Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo (UFCG).

Resumo: Há um número crescente de tecnologias que fazem uso de algoritmos de classificação para a automação de tarefas. Em particular, em Neurociências, algoritmos de classificação foram usados para testar hipóteses sobre o funcionamento do sistema nervoso central. No entanto, a relação entre as classes de padrões de ativação neuronal de áreas específicas do cérebro, como resultado de experiências sensoriais tem recebido pouca atenção. No contexto da Neurociência Computacional, este trabalho apresenta uma análise do nível de similaridade entre classes de padrões de ativação neuronal, com o uso das abordagens de aprendizagem não supervisionada e semi-supervisionada, em áreas específicas do cérebro de ratos em contato com objetos, obtidos durante um experimento envolvendo exploração livre de objetos pelos animais. As classes foram definidas de acordo com determinados tratamentos construídos com especifico níveis de com conjunto de 8 fatores (Animal, Região do Cérebro, Objeto ou Par de Objeto, Algoritmo de Agrupamento, Métrica, Bin, Janela e Intervalo de Contato). No total foram analisados 491520 tratamentos. Foram definidas hipóteses quanto a relação de cada um dos fatores para com o nível de similaridade existente entre os tratamentos. As hipóteses foram testas por meio dos testes estatísticos entre as distribuições que representavam cada uma das classes. Dentre os testes foram realizados testes de normalidade (Shapiro-Wilk, QQ-plot), análise de variância e um teste para diferenças entre tendência central (Kruskal-Wallis). Com base nos resultados encontrados nos estudos utilizando abordagem não supervisionada, foi inferido que o processo de aquisição e definição dos padrões de ativação por um observador foi sujeito a ruído causados por motivos não controláveis. Pela abordagem semi-supervisionada foi observado que nem todos os graus de similaridade entre pares de classes de objetos são iguais a um dado tratamento.
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