Medidas de fluxo de informação com aplicação em neurociência

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Daniel Yasumasa Takahashi
Orientador(a): Koichi Sameshima
Banca de defesa: Edson Amaro Júnior, Pedro Alberto Morettin, Fábio Nakano, Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Bioinformática
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://doi.org/10.11606/T.95.2009.tde-07062011-115256
Resumo: Inferência da força de interação nos fenômenos físicos/biológicos é objetivo comum a diversas áreas da ciência. Em particular, nas neurociências tem-se assistido a uma mudança no paradigma experimental em que a atenção tem-se voltado à compreensão da interação entre grupamentos neuronais. Em vista desta demanda surgiram naturalmente diversos métodos estatísticos de medida de dependência entre grupamentos neurais. Alguns foram desenhados para inferência de fluxo de informação, sem contudo precisar o que se entende por fluxo de informação, gerando consequentemente controvérsias na literatura. O principal objetivo deste trabalho é aplicar os conceitos da Teoria da Informação na análise de processos estacionários de segunda ordem para precisar as idéias de fluxo de informação utilizadas na literatura de forma ad hoc e obter um melhor entendimento da relação existente entre as diferentes medidas de dependência propostas.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis Medidas de fluxo de informação com aplicação em neurociência Measure of information flow with application in neuroscience 2009-01-15Koichi SameshimaLuiz Antonio BaccalaEdson Amaro JúniorPedro Alberto MorettinFábio NakanoRicardo Zorzetto Nicoliello VencioDaniel Yasumasa TakahashiUniversidade de São PauloBioinformáticaUSPBR causalidade causality causality flow fluxo de informação frequency domain information information neurociência neuroscience neuroscience partial directed coherence time series Inferência da força de interação nos fenômenos físicos/biológicos é objetivo comum a diversas áreas da ciência. Em particular, nas neurociências tem-se assistido a uma mudança no paradigma experimental em que a atenção tem-se voltado à compreensão da interação entre grupamentos neuronais. Em vista desta demanda surgiram naturalmente diversos métodos estatísticos de medida de dependência entre grupamentos neurais. Alguns foram desenhados para inferência de fluxo de informação, sem contudo precisar o que se entende por fluxo de informação, gerando consequentemente controvérsias na literatura. O principal objetivo deste trabalho é aplicar os conceitos da Teoria da Informação na análise de processos estacionários de segunda ordem para precisar as idéias de fluxo de informação utilizadas na literatura de forma ad hoc e obter um melhor entendimento da relação existente entre as diferentes medidas de dependência propostas. We study the relationship between different measures of causality or information flow. We show that the concept of partial measures of dependence are related to the definition of inverse random variables. https://doi.org/10.11606/T.95.2009.tde-07062011-115256info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T18:23:37Zoai:teses.usp.br:tde-07062011-115256Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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