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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52953
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | VASCONCELOS, Nivaldo Antônio Portela de | - |
dc.contributor.author | XAVIER, Vitória de Araújo | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-16T16:06:50Z | - |
dc.date.available | 2023-10-16T16:06:50Z | - |
dc.date.issued | 2023-10-05 | - |
dc.date.submitted | 2023-10-09 | - |
dc.identifier.citation | Xavier, Vitória de Araújo. Análise do comportamento visual a partir da atividade neuronal em múltiplas áreas encefálicas. 2023. 96 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia Biomédica, Departamento de Engenharia Biomédica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52953 | - |
dc.description.abstract | A visão é um dos sentidos mais importantes para os seres humanos, através dela somos capazes de identificar objetos, pessoas e lugares, cores, ou seja, uma grande parcela da criação de experiências e memórias está relacionada a visão. A maneira como percebemos e interpretamos o mundo através da visão envolve desde aspectos físicos, como contornos, cores e formas, até nossas vivências pessoais. Um desafio significativo é compreender como os estímulos visuais que adentram a retina são decodificados, permitindo essa identificação (KANDEL, 2013). No reconhecimento de objetos, diferentes características visuais são processadas por áreas corticais específicas, seguindo uma estrutura hierárquica, começando pelo córtex visual primário e culminando no córtex temporal inferior (DICARLO; ZOCCOLAN; RUST, 2012). Desafiando a noção de que áreas corticais primárias são exclusivamente dedicadas a uma única modalidade, um estudo explorou respostas intermodais em áreas sensoriais primárias. Gravações neuronais em camundongos demonstraram codificação similar de informações táteis tanto no córtex somatossensorial primário quanto no visual primário durante a exploração em ambientes escuros (VASCONCELOS et al., 2011). Assim, este estudo se propõe a analisar o comportamento visual de camundongos baseado na atividade neuronal ao longo de múltiplas áreas encefálicas. O estudo utilizou de dados fornecidos pelo Allen Brain Observatory, coletados por sondas Neuropixels, que fornecem uma visão simultânea da atividade neuronal em diversas regiões do cérebro, com alta resolução temporal e espacial (JUN et al., 2017). Através de técnicas de aprendizado de máquina, o objetivo do estudo é identificar padrões neurais específicos para duas classes de estímulos visuais: imagens naturais e sintéticas. Os resultados sugerem que o córtex visual consegue diferenciar com precisão os estímulos visuais (AUROC > 0.8), assim como determinadas regiões do hipocampo e do tálamo. Contudo, outras regiões destas duas últimas áreas parecem não ter a mesma capacidade distintiva. Adicionalmente, nota-se que nas regiões com alta capacidade de discriminação, a informação sobre o estímulo está distribuída entre os neurônios da população. Ressalta-se também o significativo custo computacional associado à realização deste estudo, contabilizando o equivalente a 17.142 horas de CPU. | pt_BR |
dc.format.extent | 96p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Comportamento visual | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Decodificação | pt_BR |
dc.subject | Padrões neuronais | pt_BR |
dc.title | Análise do comportamento visual a partir da atividade neuronal em múltiplas áreas encefálicas | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0787705458647679 | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4110109220389767 | pt_BR |
dc.description.abstractx | Vision is one of the most important senses for human beings; through it, we are able to identify objects, people, places, and colors—meaning, a substantial portion of our experience and memory creation is related to vision. The way we perceive and interpret the world through vision involves physical aspects such as contours, colors, and shapes, as well as our personal experiences. A significant challenge is understanding how the visual stimuli that enter the retina are decoded, allowing for such identification (KANDEL, 2013). In object recognition, different visual features are processed by specific cortical areas, following a hierarchical structure, starting with the primary visual cortex and culminating in the inferior temporal cortex (DICARLO; ZOCCOLAN; RUST, 2012). Challenging the notion that primary cortical areas are exclusively dedicated to a single modality, a study explored intermodal responses in primary sensory areas. Neuronal recordings in mice showed similar encoding of tactile information in both the primary somatosensory and the primary visual cortex during exploration in dark environments (VASCONCELOS et al., 2011). Thus, this study aims to analyze the visual behavior of mice based on neuronal activity across multiple brain areas. The study used data provided by the Allen Brain Observatory, collected by Neuropixels probes, which offer simultaneous insight into neuronal activity in various brain regions, with high temporal and spatial resolution (JUN et al., 2017). Through machine learning techniques, the study’s goal is to identify specific neural patterns for two classes of visual stimuli: natural and synthetic images. The results suggest that the visual cortex can accurately differentiate visual stimuli (AUROC > 0.8), as can certain regions of the hippocampus and thalamus. However, other regions of these last two areas seem not to have the same distinctive capacity. Additionally, it is noted that in regions with high discrimination capacity, the information about the stimulus is distributed among the neurons in the population. The substantial computational cost associated with conducting this study, equivalent to 17,142 hour of CPU, is also emphasized. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DEBM) - Departamento de Engenharia Biomédica | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CTG-Curso de Engenharia Biomédica | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5731-1908 | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | TCC - Engenharia Biomédica |
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