Análise do impacto de imprecisões nos intervalos de contato na classificação de objetos no córtex primário e hipocampo.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: TAVARES NETO, Antonio Victor.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3749

No contexto de compreensão do sistema nervoso, a captura e a análise de informações provenientes de neurônios convivem com a possibilidade da ocorrência de inúmeras interferências, sejam do ambiente, da instrumentação, e da própria complexidade das conexões neuronais, levantando dúvidas quanto à acurácia dos resultados. Neste trabalho foi analisado o possível impacto de erros de anotação da atividade de animais na qualidade da classificação de objetos complexos no cérebro (mais especificamente, no Córtex Primário e Hipocampo). Para tal, foram simulados erros de anotação, que mapeiam uma sequência de ativações neuronais (obtidas por implantes de microeletrodos) aos intervalos de contato de um animal com estímulos (objetos) externos, alterando os valores originais, com o propósito de avaliar o efeito de tais erros sobre a qualidade da classificação de padrões, considerando um conjunto de técnicas computacionais. Foi considerada a área abaixo da curva ROC (AUROC - Area under the Receiver Operating Characteristic), como medida de qualidade da classificação. Como principal contribuição desta dissertação, mostrou-se que a variação dos intervalos de contato dos animais com os objetos influência diretamente a qualidade na classificação. Tal influência acontece de forma gradativa, permitindo que variações menores que dois segundos conservem as propriedades de classificação e de qualidade do experimento original, sem variações ou erros nos intervalos de contato.