Characterization of information and causality measures for the study of neuronal data
Daniel Raventós · TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) · 2011
Estudiamos dos metodos de analisis de datos que son instrumento habitual para el analisis de datos neuronales. Concretamente, examinamos la manera en que las interacciones causales entre regiones del cerebro pueden ser investigadas a partir de series temporales que reflejan la actividad neuronal de las regiones. Ademas, analizamos un metodo utilizado para el estudio del codigo neuronal que evalua la discriminacion de las respuestas de neuronas individuales provocadas por diferentes estimulos. Este analisis de la discriminacion se basa en la cuantificacion de la similitud de las secuencias de potenciales de accion con distancias con un parametro de escala temporal. Teniendo en cuenta nuestros resultados, comentamos los estudios previos en los que estos metodos han sido aplicados. Concretamente nos centramos en la interpretacion de las medidas estadisticas en terminos de conectividad neuronal causal subyacente y de las propiedades del codigo neuronal, respectivamente.