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PSI2010-22118

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INTEGRACION TEMPORAL DE LA INFORMACION Y MODELOS CAUSALES DINAMICOS EN LA PERCEP...

INTEGRACION TEMPORAL DE LA INFORMACION Y MODELOS CAUSALES DINAMICOS EN LA PERCEPCION VISUAL DEL MOVIMIENTO Y EN LA ESTIMULACION SOMATOSENSORIAL EN FIBROMIALGIA. LA INFERENCIA BAYESIANA ESTA EMERGIENDO COMO UNO DE LOS MAS EXITOSOS MARCOS PARA ENTENDER LA FUNCION CEREBRAL, LOS MODELOS BAYESIANOS Y MODELOS GENERATIVOS JERARQUICOS EXPLICAN UN AMPLIO CONJUNTO DE RESULTADOS EXPERIMENTALES ANATO... ver más

01/01/2010

UCM

61K€

Presupuesto del proyecto: 61K€

Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3286

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2010-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UCM

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3286

Presupuesto del proyecto 61K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA INFERENCIA BAYESIANA ESTA EMERGIENDO COMO UNO DE LOS MAS EXITOSOS MARCOS PARA ENTENDER LA FUNCION CEREBRAL, LOS MODELOS BAYESIANOS Y MODELOS GENERATIVOS JERARQUICOS EXPLICAN UN AMPLIO CONJUNTO DE RESULTADOS EXPERIMENTALES ANATOMICOS, DE NEUROFISIOLOGIA, NEUROIMAGEN Y PERCEPCION, ESTE MARCO PROPONE QUE COMBINAMOS DE FORMA OPTIMA LA INFORMACION SENSORIAL DEL MOMENTO Y NUESTRO CONOCIMIENTO A PRIORI O NUESTROS MODELOS DEL AMBIENTE, CADA UNO PESADO CON SU FIABILIDAD, PARA INFERIR CUALES SON LAS ¿CAUSAS¿ CON RELEVANCIA FUNCIONAL QUE GENERAN LOS DATOS SENSORIALES, UNA DE LAS PREDICCIONES CLAVE DE LOS MODELOS GENERATIVOS JERARQUICOS ES LA EXISTENCIA DE POBLACIONES DE NEURONAS QUE CALCULAN LA DIFERENCIA ENTRE LA INFORMACION SENSORIAL Y LA PREDICCION DE ESTA INFORMACION QUE HACEN AREAS SUPERIORES A TRAVES DE CONEXIONES BACKWARDS, LAS RESPUESTAS EN ESTA POBLACION SON PROPORCIONALES A COMO DE INESPERADO ES EL ESTIMULO Y LA PROBABILIDAD DE TAL ESTIMULO SE ACTUALIZA DINAMICAMENTE EN FUNCION DE LA EXPERIENCIA, EL PRIMER OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES EVALUAR LA EVIDENCIA A FAVOUR DE ESTAS PREDICCIONES DE LOS MODELOS EN EL CONTEXTO DE UN PARADIGMA DE PERCEPCION DE MOVIMIENTO DE APROXIMACION, LOS MOVIMIENTOS HACIA EL SUJETO SON MUY RELEVANTES BIOLOGICAMENTE Y LLEVAN ASOCIADOS CLARAS EXPECTATIVAS A PRIORI, VARIAREMOS PARAMETRICAMENTE TANTO COMO DE INESPERADOS SON LOS ESTIMULOS COMO CUAN DE FRECUENTES SON, EL SEGUNDO OBJETIVO ES EMPLEAR EL FORMALISMO DE LOS MODELOS GENERATIVOS JERARQUICOS PARA INVESTIGAR LA INTEGRACION TEMPORAL DE INFORMACION Y EL PAPEL DE LAS CONEXIONES BACKWARDS EN SECUENCIAS DE PULSOS EN PACIENTES CON FIBROMIALGIA, LA FIBROMIALGIA ES UNA CONDICION MEDICA QUE PUEDE SER MUY DISCAPACITANTE, CON UNA PREVALENCIA DE 2-4% Y QUE VIENE ASOCIADA CON HIPERSENSIBILIDAD A ESTIMULOS TACTILES, EN RELACION CON EL PRESENTE PROYECTO, SE HAN DESCRITO DIFERENCIAS ENTRE PACIENTES Y CONTROLES EN ADAPTACION/FACILITACION DE ESTIMULOS TACTILES Y DOLOROSOS DEPENDIENDO DE LOS ESTIMULOS PRECEDENTES TANTO A NIVEL PERCEPTUAL COMO NEUROFISIOLOGICO,, EMPLEAREMOS TECNICAS DE MAGNETOENCEFALOGRAFIA Y ELECTROENCEFALOGRAFIA EN LOS PARADIGMAS ARRIBA MENCIONADOS, USAREMOS RECONSTRUCCION DE FUENTES DE ACTIVIDAD CEREBRAL Y ANALISIS DE CONECTIVIDAD, ASIMISMO UTILIZAREMOS EL FORMALISMO DE DYNAMIC CAUSAL MODELLING PARA IDENTIFICAR AREAS ACTIVAS, SUS LATENCIAS Y SUS INTERACIONES, CON ESPECIAL ENFASIS EN LAS CONEXIONES BACKWARDS,

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