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Identificação de padrões de atividades das redes cerebrais em acidentes vascular cerebral via detecção comunidades

Processo: 19/09319-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2019
Vigência (Término): 30 de novembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Zhao Liang
Beneficiário:Paulo Henrique Lima de Paula
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência computacional   Aprendizado computacional   Redes complexas   Ressonância magnética funcional   Cérebro   Conectividade cerebral   Acidente vascular cerebral

Resumo

O cérebro humano (animal) é uma rede complexa dividida em regiões estruturais e funcionais interconectadas. A conectividade funcional vem sendo usada para modelagem de regiões do cérebro anatomicamente separadas através de descrição de dependência temporal dos padrões de ativação neuronal. Neste contexto, a teoria de redes complexas e as técnicas de Imagem por Ressonância Magnética Funcional (fMRI - Functional Magnetic Resonance Imaging) são utilizadas para mapear cérebro em rede, chamada de Rede Cerebral. Este projeto tem como objetivo analisar padrões de conectividade da rede cerebral com os dados de pacientes com Acidente Vascular Cerebral (AVC), a qual é uma doença grave que causa morte o mundo. Especificamente, proponha-se aplicar o modelo de competição de partículas, uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado,para detectar e caracterizar comunidades da rede cerebral em diferentes condicionamentos,i.e., pós-AVC e cérebros saudáveis. Também será realizada análise topológica das redes,observando a dissimilaridade entre as comunidades cerebrais com base na dinâmica de partícula e identificando o impacto da lesão cerebral no processo AVC. Acredita-se que a análise de mudanças dinâmicas na organização funcional da rede cerebral no processo AVC é importante para o melhor entendimento de mecanismo da doença e seu diagnóstico. (AU)