MODELOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA CONECTIVIDAD CEREBRAL FUNCIONAL Y EF...
MODELOS ESTADISTICOS PARA EL ANALISIS DE LA CONECTIVIDAD CEREBRAL FUNCIONAL Y EFECTIVA EN ESTUDIOS DE IMAGEN DE RESONANCIA MAGNETICA FUNCIONAL (FMRI).
EL ESTUDIO DE LA CONECTIVIDAD CEREBRAL ES UNO DE LOS PRINCIPALES RETOS EN EL ESTUDIO DEL CEREBRO EN FUNCIONAMIENTO, SE ENTIENDE POR CONECTIVIDAD CEREBRAL LA ESTIMACION DE RELACIONES ENTRE AREAS DEL CEREBRO (REGIONS OR VOLUMES OF I...
EL ESTUDIO DE LA CONECTIVIDAD CEREBRAL ES UNO DE LOS PRINCIPALES RETOS EN EL ESTUDIO DEL CEREBRO EN FUNCIONAMIENTO, SE ENTIENDE POR CONECTIVIDAD CEREBRAL LA ESTIMACION DE RELACIONES ENTRE AREAS DEL CEREBRO (REGIONS OR VOLUMES OF INTEREST ROIS O VOIS) QUE SE ESTABLECEN AL RESOLVER ALGUNA TAREA COGNITIVA ESPECIFICA O EN REPOSO (RESTING), PARA ESTIMAR CONECTIVIDAD SE USAN DIVERSAS SEÑALES CEREBRALES Y CADA UNA POSEE PROPIEDADES NEUROFUNCIONALES DISTINTAS, UNA DE LAS QUE MUESTRA UNA MAYOR CAPACIDAD DE REPRESENTAR AL CEREBRO EN FUNCIONAMIENTO ES LA SEÑAL BOLD, REGISTRADA EN PARADIGMAS DE RESONANCIA MAGNETICA FUNCIONAL (FMRI), SE REGISTRA LA MODIFICACION DEL CAMPO MAGNETICO QUE SE ORIGINA POR EL AUMENTO DE OXIGENACION EN DETERMINADAS AREAS CEREBRALES CUANDO ESTAS SE ACTIVAN AL ABORDAR LA RESOLUCION DE UNA TAREA COGNITIVA, EN EL CASO DE LAS SITUACIONES DE REPOSO LA SEÑAL REPRESENTA UN ESTADO BASAL DE REFERENCIA,PARA ESTIMAR REDES DE CONECTIVIDAD SE AISLA EL VALOR DE SEÑAL BOLD A LO LARGO DEL PERIODO DE REGISTRO EN AQUELLOS VOXELS QUE ANATOMICA O ESTADISTICAMENTE PRESENTAN ACTIVACION SIGNIFICATIVA EN RELACION AL ESTADO DE REPOSO, EN CADA AGRUPACION DE VOXELS SE ESTIMA, MEDIANTE REDUCCION DE LA DIMENSION, UN VALOR PARA ESA ROI Y SE PLANTEAN LAS REDES DE CONEXION, ACTUALMENTE EXISTEN DOS GRANDES MODELOS DE REDES, UNO BASADO EN LA ESTIMACION DE LA CONECTIVIDAD FUNCIONAL MEDIANTE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (SEM) Y EL SEGUNDO DEDICADO A LA ESTIMACION DE CONECTIVIDAD EFECTIVA BASADO EN LOS MODELOS DINAMICOS CAUSALES (DCM), AMBOS MANTIENEN POSICIONES DISTINTAS EN RELACION AL SUSTRATO NEUROBIOLOGICO DE LA RED PERO TAMBIEN CIERTAS SIMILITUDES EN SUS PROPIEDADES MATEMATICAS Y ESTADISTICAS,SE DESCONOCE EL EFECTO QUE EN LAS REDES PUEDAN TENER VARIABLES TANTO INSTRUMENTALES COMO METODOLOGICAS QUE IMPIDEN LA REPLICACION Y COMPARABILIDAD DE RESULTADOS, REDES ESTIMADAS ANTE TAREAS COGNITIVAS IGUALES NO SON COMPARABLES, NO SABEMOS EL EFECTO EN ESAS REDES DE VARIABLES COMO EL TIPO DE DISEÑO, SI SE COMPARA ENTRE GRUPOS DE EJECUCION O ENTRE TAREAS, DE LA TECNICA DE ESTIMACION DE PARAMETROS O DEL NUMERO DE ROIS IMPLICADAS, TAMPOCO SABEMOS SI ELLO TIENE EFECTO SIMILAR EN SEM O DCM, ADEMAS, SE USAN INDICADORES PARA EVALUAR EL AJUSTE DE LAS REDES A LOS DATOS BASADOS EN LA TRADICION ESTADISTICA DE LOS MODELOS PERO SIN INCORPORAR INDICADORES PROPIOS DE LAS REDES COMPLEJAS QUE PERMITAN COMPARACIONES,EL OBJETIVO GLOBAL DEL PROYECTO ES EL DE VALORAR MEDIANTE SIMULACIONES DE SEÑAL BOLD Y DE REDES (SEM Y DCM), EL EFECTO DE LAS VARIABLES INSTRUMENTALES Y METODOLOGICAS EN LA ESTIMACION DE REDES, ADEMAS, CON DATOS REALES DE TRABAJOS EXPERIMENTALES EN FMRI YA REALIZADOS POR EL EQUIPO, SE QUIERE DEMOSTRAR VALIDEZ CRUZADA DE LOS RESULTADOS SIMULADOS, PROPONEMOS GENERAR LAS CONDICIONES QUE PERMITAN LA REPLICABILIDAD Y COMPARABILIDAD DE LOS ESTUDIOS, IGUALMENTE, SE PLANTEA PROPONER Y VALIDAR UNA SERIE DE NUEVOS INDICADORES PARA EL ESTUDIO DE LAS REDES DE CONECTIVIDAD QUE INFORMEN SOBRE ASPECTOS FUNDAMENTALES COMO SU ESTABILIDAD TEMPORAL, SU DISPARIDAD INTERNA, CENTRALIDAD O SIMETRIA CEREBRAL, ENTRE OTROS, ASI, DISPONDREMOS DE UN GRUPO DE HERRAMIENTAS METODOLOGICAS PARA LA CORRECTA ESTIMACION DE REDES DE CONECTIVIDAD YA SEAN BAJO SEM O DCM Y GARANTIZAR SU USO APLICADO PUESTO QUE LAS REDES DE CONECTIVIDAD SON CLAVES PARA LA ESTIMACION DEL CEREBRO EN FUNCIONAMIENTO EN GENERAL O EN RELACION A PROCESOS DE NEUROREHABILITACION, PLASTICIDAD O REORGANIZACION COGNITIVA, MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES\ MODELOS DINÁMICOS CAUSALES\ CONECTIVIDAD FUNCIONAL Y EFECTIVA\ FMRI\ ESTUDIOS DE SIMULACIÓN\ NEUROCIENCIA CUANTITATIVA Y COMPUTACIONver más
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