[Todos] Fwd: CHARLA IFLYSIB: Viernes 13/9, 10.30hs - "Indicios de una dinámica de atractores en la corteza premotora durante el planeamiento de movimientos"

[Asistentes de Secretaria de Fisica]

-------- Mensaje original -------- 

 		ASUNTO:
 		CHARLA IFLYSIB: Viernes 13/9, 10.30hs - "Indicios de una dinámica de
atractores en la corteza premotora durante el planeamiento de
movimientos"

 		FECHA:
 		2019-09-06 16:14

 		REMITENTE:
 		Charlas Iflysib <charlas.iflysib en gmail.com>

 		DESTINATARIO:
 		Charlas Iflysib <charlas-iflysib en googlegroups.com>,
academic en fcaglp.unlp.edu.ar, fcnym en museo.fcnym.unlp.edu.ar,
info en ciop.unlp.edu.ar, internet en biol.unlp.edu.ar, scyt en frlp.utn.edu.ar,
Asistentes de Secretaria de Fisica <secre2 en fisica.unlp.edu.ar>,
secre en biol.unlp.edu.ar, secre en mate.unlp.edu.ar,
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Los esperamos con café 15 minutos antes de la charla en el lobby del
instituto.  

Charla  IFLYSIB

VIERNES 13/9, 10:30HS. 
LUGAR: IFLYSIB (59 #789, LA PLATA) 

TÍTULO: _INDICIOS DE UNA DINÁMICA DE ATRACTORES EN LA CORTEZA PREMOTORA
DURANTE EL PLANEAMIENTO DE MOVIMIENTOS _ 
EXPOSITOR: _GABRIEL BAGLIETTO_ 
Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos (CONICET-UNLP) 

RESUMEN:  

En un trabajo previo (Baglietto, Gigante, Del Giudice, Plos One 2017)
mostramos que algoritmos de clustering basados en la densidad (CBD)
proporcionan representaciones eficientes de las series temporales
multidimensionales obtenidas en registros electrofisiológicos
simultáneos, llevando la información a la forma de una secuencia
simbólica. Esto nos permite usar CBD para analizar la dinámica
espacio-temporal en la corteza premotora durante distintos tipos de
tareas. La señal es extraída con arreglos de 96 electrodos. Al aplicar
CBD sobre la correspondiente señal de 96 dimensiones, obtenemos una
secuencia discreta de centroides de los clusters. Primero mostramos que
el análisis conjunto de tales secuencias confirma y extiende
observaciones previas obtenidas con un solo electrodo (Mattia et al, J.
Neurosci. 2013) y permite predecir el comportamiento del animal en base
a su actividad neuronal.  
Luego analizamos 1) la dinámica de la dispersión de trayectorias durante
los experimentos y 2) el flujo de velocidades en este espacio 96
dimensional, encontrando evidencias en apoyo de la tesis de que la
actividad neuronal durante el planeamiento de actividades motoras puede
describirse como una secuencia de transiciones entre distintos
atractores en el espacio de configuraciones. 

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COMISIÓN CHIFLY 
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