Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T17:40:43Z No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T17:40:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) Previous issue date: 2010-11-25 / Capes / Apesar dos grandes avanços da neurociência, a codificação de objetos complexos,realizada por assembléias neuronais, ao nível telencefálico, permanece ainda não muito clara. Alguns trabalhos têm obtido sucesso utilizando a informação da ativação de conjuntos neuronais no córtex inferior temporal de primatas adultos. Nesta Tese, procuramos investigar a codificação para objetos complexos em ratos, durante a vigília, quando são observados conjuntos de neurônios de regiões primárias e do hipocampo. Como abordagem de análise, propôs-se a implementação de uma população de classificadores capaz de decidir entre as diferentes respostas neuronais, relativas aos estímulos provenientes de diferentes objetos. Os resultados encontrados, utilizando classificadores baseados em cinco diferentes modelos, demonstram a viabilidade de classificação das respostas dos neurônios biológicos em função do contato com os objetos, e que isso pode acontecer com intervalos amostrais (bins) entre 50ms e 500ms. Os resultados sugerem que esta codificação parece estar distribuída na ativação do conjunto de neurônios, ao invés de ser representada por um grupo pequeno de neurônios altamente específicos. Uma contribuição importante desta Tese foi mostrar que esta codificação de objetos pode ser encontrada também em áreas corticais primárias de animais como ratos, não ficando restrita ao córtex inferior temporal de primatas adultos. Outra contribuição da abordagem de análise proposta neste estudo foi mostrar que mesmo com o animal no escuro, é possível obter informação suficiente na ativação neuronal do córtex visual primário para decidir sobre com qual objeto o animal está em contato táctil. Tais resultados sugerem uma mudança dos modelos de processamento de informação nas áreas sensoriais primárias e no hipocampo. Os resultados sugerem que os circuitos hipocampo-corticais se organizam como uma grade computacional, na qual o engajamento no processamento de informação depende de disponibilidade e demanda. / Despite major advances in neuroscience, the coding of complex objects, held by neuronal ensemblesattelencephaliclevel,stillnotveryclear. Someworkshavebeensuccessfulusing the information on the activation of neuronal assemblies within Inferior Temporal cortex in adult primates. In this thesis, we investigate coding of complex objects in rats, during wakefulness, based on primary sensory neurons and hippocampal regions. As analysis approach,proposed the implementation of a population of classifiers able to decide between the different neuronal responses, relative to stimuli from different objects. The results so far, using five classifiers different models, demonstrate the feasibility of classification of responses of biological neurons as a function of the contact with objects, and that this can be done using 250ms bin width. The results suggest that this coding seems to be distributed in the activation of the set of neurons, rather than being represented by specific neurons. An important contribution of this thesis was to show that this coding of complex objects can also be found in the primary areas of animals like mice, not getting inferior temporal cortex restricted to adult primates. Another contribution of the approach analysis proposed in this thesis was to show that even with the animal in the dark, you can get sufficient information on the neuronal activation of primary visual cortex to decide whether to what object the animal is in contact touch. The cerebral cortex, including primary sensory areas and hippocampus, processes information like a computer grid, in which idle computing resources are dynamically allocated in a distributed manner to perform the task at hand, according to global demand and local availability.

A tese apresenta uma contribuição à área da pesquisa educacional, para auxiliar na identificação de perfis cognitivos, utilizando o referencial teórico das Ciências Cognitivas e a instrumentação das Neurociências. O projeto elaborado para atender os objetivos desta tese compreendeu o desenvolvimento de metodologia experimental, apoiada pela técnica estatística de Projetos de Experimentos, juntamente com instrumentos neurocientíficos (uso de eletroencefalografia com técnica ERP – Event Related Potential), para a observação, quantificação e interpretação de evidências neuronais – sinais de eletroencefalografia - relacionadas ao processo cognitivo humano. Buscou, em particular, evidências relacionadas às diferentes demandas de energia despendida na realização de atividades espaciais (identificação, percepção ou atenção espacial de objetos virtuais), com base em instrumentos teóricos e tecnológicos das Neurociências, das Ciências Cognitivas e da Psicologia Cognitiva, para uso na área da pesquisa educacional, visando contribuir para identificação de diferentes perfis de estudantes em diferentes áreas do conhecimento. Na investigação experimental, o objetivo foi buscar indicadores (quantificação de energia alocada em atividade cerebral, medida de tempo de resposta ao estímulo, maior magnitude na faixa de freqüência do ritmo elétrico cerebral, evocados no experimento) dos sinais cerebrais que estejam sincronizados com o exercício proposto e que possam subsidiar a hipótese de que há diferenças significativas entre estudantes de áreas científicas e tecnológicas e estudantes de áreas humanas e sociais, no quesito habilidades espaciais. A proposta contextualiza e fundamenta experimentos com um grupo de alunos voluntários dos cursos de graduação, selecionados para a pesquisa, classificados por idade e sexo e avaliados e selecionados por diagnóstico psicológico indicativo da provável área de aptidão/habilidade cognitiva. O desenvolvimento da proposta investigativa, que visou atender os objetivos relacionados e pertinentes ao processo, foi possível devido a esforços de pesquisadores e cientistas das diferentes áreas de conhecimento, que colaboraram na modelagem do experimento realizado no Laboratório de Biosinais da Universidade de Caxias do Sul, no Campus Universitário da Região dos Vinhedos, junto ao Curso de Engenharia Elétrica. Como parte do processo metodológico experimental está compreendido o desenvolvimento do instrumento de medição: equipamento de eletroencefalografia (EEG) utilizando o sistema de aquisição e conversão de sinal analógico-digital da National Instruments e também, o equipamento conhecido como Gaiola de Faraday, que serviu para a realização das coletas de sinais elétricos cerebrais de baixa freqüência e amplitude, minimizando a presença de ruídos eletromagnéticos interferentes significativamente no sinal coletado. Os dados (sinais elétricos cerebrais) coletados durante o experimento que evocou raciocínio lógico espacial dos participantes foram modelados matematicamente por Fourier e interpretados por análise estatística – UNIVARIATE (análise de variância) e comparados aos resultados obtidos pelos instrumentos de apoio utilizados como forma de validar o processo investigativo: questionário verbal ao final do experimento e teste psicológico - subteste BPR5 – RE. Todos os dados coletados também foram armazenados com o propósito de permitir futura realização de outras simulações, com diferentes métodos de acesso aos conteúdos. Entende-se que os resultados obtidos nesse experimento possam colaborar com a Informática aplicada à Educação no planejamento, desenvolvimento e uso de objetos virtuais em ambientes destinados a mediar à aprendizagem, de acordo com necessidades específicas de cada público-alvo. Nesse sentido, os resultados dessa investigação podem prover dados ou características como medidas indicadoras de esforços cognitivos associados a perfis diferenciados, no caso das áreas de conhecimento, que envolvam processos de raciocínio espacial. O entendimento sobre o esforço manifestado pelo aluno durante o experimento foi interpretado como uma possível medida de um dos itens relacionados ao perfil cognitivo, à luz das Ciências Cognitivas (GARDNER, 1994, 2001), (STERNBERG, 2000), (PINKER, 1998). / The thesis is to contribute for the area of educational research in order to aid on the identification of cognitive profiles, using theoretical references from cognitive sciences and instrumentation from neurosciences. The project designed to meet the objectives of the thesis included the development of experimental methodology, supported by the statistical technique for Experiment Projects, along with neuroscientific instruments (use of electroencephalography with the ERP technique – Event Related Potential), for the observation, quantification, and interpretation of neuronal evidences – electroencephalography signals – related to the human cognitive process. It particularly searched for evidences related to different demands of energy spent to perform spatial activities (identification, perception, or spatial attention of virtual objects), based on theoretical and technological instruments of Neurosciences, Cognitive Sciences and Cognitive Psychology, used in the field of educational research, with the aim to contribute for the identification of different profiles of students in different areas of knowledge. In the experimental investigation, the purpose was to look for indicators (quantification of energy allocated in brain activity, measuring response time to the stimulus, larger magnitude in the frequency band of the brain electrical rhythm, evoked on the experiment) of the brain signals that would be synchronized with the exercise proposed and that could subsidize the hypothesis that there are significant differences between students from scientific and technological fields and students from humanistic and social fields, regarding spatial abilities. The proposal contextualizes and fundaments experiments with a group of volunteer students from the undergraduate programs, selected for the research, classified by age and gender, and evaluated and selected according to a psychological diagnostic indicating a probable area of cognitive ability / aptitude. The development of the investigative proposal that intended to meet the objectives mentioned was possible thanks to efforts of a group of researchers and scientists from different fields of knowledge, pertinent to the process, who collaborated on the modeling of the experiment, carried out at the Biosignal Laboratory of the University of Caxias do Sul, at the University Campus of Região dos Vinhedos, in its Electrical Engineering Program. The development of the measuring instrument was part of the experimental methodological process: the equipment for electroencephalography (EEG) using the system acquisition and conversion of analog to digital signal (manufacturer: National Instruments) and also the equipment known as Faraday’s Cage, which served to the collections of electrical brain signals of low frequency and amplitude, minimizing the presence of electromagnetic noises interfering significantly on the signal collected.The data collected (brain electrical signals) during the experiment that evoked logical spatial reasoning by the participants were mathematically modeled by Fourier and interpreted by statistical analysis – UNIVARIATE (variance analysis) and compared to results obtained by support instruments used as a way of validating the investigative process: a verbal questionnaire at the end of the experiment and a psychological test – subtest BPR5 – RE. All data collected were also saved with the purpose of making it possible to carry out other simulations in the future, with different access methods to the contents. It is understood that the results obtained with this experiment collaborate Informatics applied to Education on planning, developing, and using virtual objects in environments destined to mediate learning according to specific needs of each target public. In that sense, the results of this investigation may provide data or characteristics as measures indicating cognitive efforts associated to differentiated profiles, which are in this case the knowledge fields involving spatial reasoning processes. Understanding the effort manifested by the student during the experiment was interpreted as a possible measure for one of the items related to the cognitive profile, the light of Cognitive Sciences (GARDNER, 1994, 2001), (STERNBERG, 2000), (PINKER, 1998).

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:22:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4470.pdf: 1297687 bytes, checksum: f9b62c4b271de961a3a6053528edf8c2 (MD5) Previous issue date: 2012-02-10 / Universidade Federal de Sao Carlos / Animal models have often been used to investigate the neurobiology of emotional states (fear and anxiety). In this sense, the elevated plus maze (EPM) and the rat exposure test are effective to evaluate these states and EPM exposure (aversive stimulus) can result in activation of serotonergic pathways with projections to structures belonging to the defense system, such as , amygdala, septum, hypothalamus, periaqueductal gray (PAG) and hippocampus. The hippocampus has a large amount of serotonin receptors (5- HT) and gamma-aminobutyric acid (GABA). In the present study, we used male mice of Swiss Albino, received surgical implantation of guide cannula and subsequent administration of drugs in the ventral hippocampus. After recovery, the animals were tested in EPM (Experiment 1 and 2) or the test exposure to the rat (Experiment 3 and 4). In Experiment 1, administration of midazolam (3.0 and 30.0 nmol) produced anxiolytic effect characterized by increased percentages of entries and time spent in the open arms of the EPM reduction measures and ethological (risk assessment) as percentages of dives stretched and secured. In Experiment 2, mice received combined injections Saline + Saline, Saline + MDZ, ondansetron (OND) + Saline and MDZ (30.0 nmol) + OND (0.03 nmol, antagonist of 5-HT3). Combined treatment of Sal + MDZ produced anxiolytic effect and this effect was reversed by the combined administration of OND + MDZ. The porcentanges of entries and time spent in open arms were lower (P> 0.05) than those found in group Sal + MDZ. Experiment 3 showed the effects of exposure of mice in the presence of mouse toy (RB = neutral stimulus) or mouse real (VR = aversive stimulus, Long Evans rats), under the administration of midazolam (3.0 14 and 30.0nmol). The animals were exposed to RV shortening the holding box (model effect) compared to animals exposed to RB. Animals treated with MDZ in two doses, there was an increase in transitions between the sides of the apparatus, increased time in the area of operation and increases the latency of escape to the protected area and contact time with the grid. In Experiment 4, we evaluated the effect of combined injection of midazolam and ondansetron protocol (Experiment 2). The MDZ 30.0 nmol produced anxiolytic effects and the blockade of this effect when the mice were combined administration of ondansetron and midazolam in the ventral hippocampus. Data from this study suggest that, first, control over emotional reactions and defense of the ventral hippocampus of mice exposed to EPM test or exposure to the rat are mediated via GABABenzodiazepines. Furthermore, there is a likely cross-modulation between GABAergic interneurons and 5-HT3, for blocking 5-HT3 via ondansetron can decrease the GABA release. / Modelos animais têm sido frequentemente utilizados para a investigação da neurobiologia dos estados emocionais (ansiedade e medo). Neste sentido, o labirinto em cruz elevado (LCE) e teste de exposição ao rato são eficazes para avaliar esses estados e a exposição ao LCE (situação aversiva) pode resultar em ativação das vias serotonérgicas com projeções para estruturas pertencentes ao sistema de defesa, tais como, amídala, septo, hipotálamo, substância cinzenta periaquedutal (SCP) e hipocampo. O hipocampo apresenta grande quantidade de receptores de serotonina (5-HT) e do ácido gama-aminobutírico (GABA). No presente estudo, foram utilizados camundongos machos, da cepa Suíco Albino, que receberam implantação cirúrgica de cânulas guia e posterior administração de drogas no hipocampo ventral. Após recuperação, os animais foram avaliados nos testes LCE (Experimento 1 e 2) ou exposição ao rato (Experimento 3 e 4). No Experimento 1, a administração de midazolam (3,0 e 30 nmol) produziu efeito ansiolítico caracterizado pelo aumento das porcentagens de entradas e tempo gasto nos braços abertos do LCE e redução de medidas etológicas (avaliação de risco) como porcentagens de mergulhos e esticadas protegidas. No Experimento 2, os camundongos receberam injeção combinada de Salina+Salina, Salina+MDZ, ondansetron (OND)+Salina e MDZ (30 nmol) + OND (0,03 nmol, antagonista dos receptores 5-HT3). O tratamento combinado de Sal+MDZ produziu, efeito ansiolítico sendo este revertido pela administração combinada de OND+MDZ. As porcentagens de entradas e tempo gasto nos braços abertos foram menores (P>0,05) do que àqueles encontrados no grupo Sal+MDZ. O Experimento 3 mostrou os efeitos da exposição dos camundongos na presença 12 do rato de brinquedo (RB= estímulo neutro) ou rato de verdade (RV= estímulo aversivo, rato Long Evans), sob a administração de Midazolam (3,0 e 30 nmol). Os animais expostos ao RV apresentaram diminuição do tempo de exploração da caixa (efeito do modelo) quando comparados aos animais expostos ao RB. Para os animais tratados com MDZ nas duas doses, houve aumento nas transições entre os lados do aparato, aumento do tempo na área de exploração e aumentos da latência de fuga para a área protegida e tempo de contato com a grade. No Experimento 4, foi avaliado o efeito da injeção combinada de midazolam e ondansetron (conforme descrito no Experimento 2). O MDZ 30 nmol produziu efeito ansiolítico e a administração combinada de ondansetron e midazolam no hipocampo ventral, reverteu este efeito. Os dados deste trabalho sugerem que, o controle sobre as reações emocionais e de defesa do hipocampo ventral de camundongos expostos ao LCE ou ao teste de exposição ao rato são mediados via receptores GABA-Benzodiazepínicos. Além disso, provavelmente ocorre modulação cruzada entre os interneurônios GABAérgicos e os serotoninérgicos do tipo 5-HT3, pois o bloqueio desses receptores com o ondansetron, pode diminuir a liberação de GABA.

CAPES / Um dos aspectos fundamentais da inteligência natural é sua aptidão no processamento de informações temporais. O grande desafio proposto é o de desenvolver sistemas inteligentes que mapeiem essa aptidão do comportamento humano. Neste contexto, aportam as Máquinas de Estado Líquido (LSMs), uma arquitetura neural pulsada (meio líquido) que projeta os dados de entrada em um espaço dinâmico de alta dimensão e, por conseguinte, realiza a análise do conjunto de dados de entrada através de uma rede neural clássica (unidade de leitura). Desta maneira, esta tese apresenta uma solução inovadora para a previsão de séries temporais contínuas através das LSMs com mecanismo de reinicialização e entradas analógicas, contemplando a área da demanda de energia elétrica. A metodologia desenvolvida foi aplicada no horizonte de previsão a curto prazo e a longo prazo. Os resultados obtidos são promissores, considerando o alto erro estabelecido para parada do treinamento da unidade de leitura, o baixo número de iterações do treinamento da unidade de leitura e que nenhuma estratégia de ajustamento sazonal, ou pré-processamento, sob os dados de entrada foi realizado. Até o momento, percebe-se que as LSMs têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. / Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs), a pulsed neural architecture (liquid) that projects the input data in a high-dimensional dynamical space and therefore makes the analysis of input data all through a classical neural network (readout). Thus, this thesis presents an innovative solution for forecasting continuous time series through LSMs with reset mechanism and analog inputs, applied to the electric energy demand. The methodology was applied in the short-term and long-term forecasting of electrical energy demand. Results are promising, considering the high error to stop training the readout, the low number of iterations of training of the readout, and that no strategy of seasonal adjustment or preprocessing of input data was achieved. So far, it can be notice that the LSMs have been studied as a new and promising approach in the Artificial Neural Networks paradigm, emergent from cognitive science.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The understanding of molecular geometry at the level of High School has been hampered by the lack of theoretical and methodological investment that leads to the conscious application of the chosen didactic resources. The aim of this work was to investigate the effects of pedagogical resources, as physical and virtual molecular models, in the learning and development of visuospatial abilities associated to the notions of molecular geometry. The experimental research was conducted under the methodological pillars of Michèle Artigue's Classical Didactic Engineering (1989), which resulted in the conception, realization, observation and evaluation of a didactic sequence based on Cognitive Neuroscience, more specifically, in educational processes that suggest the efficient acquisition, consolidation and evocation of the Long-term Memory (LTM). In the neurosciences, theoretical support was sought from authors such as Kandel (2014), Gazzaniga et al. (2006) Izquierdo (2011) to study some characteristics of memory and external influences for its consolidation. In the educational field, the work of Cosenza and Guerra (2011) on emotion, attention and memory factors in school learning, as well as pedagogical principles based on scientific evidences from the fields of psychology, education and neuroscience presented by the Science of Learning Research Centre (Australia). Nine high school students who had already studied molecular geometry were submitted to a set of three activities over a period of one month and qualitatively assessed as to the memory traces related to the learning before and after the didactic intervention. The instruments for the data collection consisted of field diary and tests. The results showed that the multisensorial resources provided better engagement and contributed to the consolidation and evocation of episodic memories associated to the learning of chemical concepts within a meaningful context. The manipulation of physical molecular models contributed to the evaluation of students' errors, while the virtual models contributed to the perception and correction of errors. / A compreensão da geometria molecular, no nível do Ensino Médio, tem sido dificultada devido à falta de investimento teórico e metodológico que leve à aplicação consciente dos recursos didáticos escolhidos. Esta pesquisa teve por objetivo investigar os efeitos de recursos pedagógicos, como modelos moleculares físicos alternativos e virtuais (Realidade Aumentada), na aprendizagem e desenvolvimento de habilidades visuoespaciais associadas às noções de Geometria Molecular. Conduziu-se a investigação do tipo experimental sob os pilares metodológicos da Engenharia Didática Clássica de Michèle Artigue (1998), que resultou na concepção, realização, avaliação e validação de uma Sequência Didática fundamentada na Neurociência Cognitiva, mais especificamente, nos processos educativos que sugerem melhor aquisição, consolidação e evocação da Memória de Longo Prazo (MLP). No âmbito das neurociências, buscou-se respaldo teórico em autores como Kandel (2014), Gazzaniga et al. (2006) e Izquierdo (2011) para estudar algumas características da memória e influências externas para a sua consolidação. No campo educacional, inspirou-se no trabalho de Cosenza e Guerra (2011) acerca dos fatores “emoção”, “atenção” e “memória” na aprendizagem escolar, bem como em princípios educativos baseados em evidências científicas dos campos da psicologia cognitiva, educação e neurociência cognitiva apresentados pelo Science of Learning Research Centre (Austrália). Nove alunos do Ensino Médio que já haviam estudado Geometria Molecular participaram de um conjunto de três atividades ao longo de um mês e foram avaliados qualitativamente quanto aos traços de memória relativos à aprendizagem anterior e posterior à intervenção didática. Os instrumentos para a coleta dos dados consistiram de diário de campo e testes. Os resultados mostraram que os recursos multissensoriais proporcionaram melhor engajamento e facilitaram o processo de consolidação e evocação de memórias episódicas associadas à aprendizagem de conceitos químicos dentro de um contexto significativo. A manipulação de modelos moleculares físicos contribuiu para a avaliação dos erros dos alunos, enquanto os modelos virtuais contribuíram para a percepção e correção dos erros. / São Cristóvão, SE

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-03-09T12:11:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_LeonardoDallaPorta.pdf: 4244662 bytes, checksum: 214ab17f2ee3583441af553e0a0a7931 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T12:11:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_LeonardoDallaPorta.pdf: 4244662 bytes, checksum: 214ab17f2ee3583441af553e0a0a7931 (MD5) Previous issue date: 2016-08-26 / FACEPE / Avalanches neuronais, assim como oscilações e sincronização, são padrõesde atividade espontânea observados em redes neuronais. O conceito de avalanches neuronais foi concebido na última década.EssepadrãodeatividadetemdistribuiçõesdetamanhosP(s)eduraçõesP(d)invariantes por escala, i.e., obedecem relações do tipo lei de potênciaP(s)∼s−τ, com expoenteτ≃3/2, e P(d)∼d−τt, com expoenteτt ≃2, respectivamente. Essas propriedades são compatíveis com a ideia de que o cérebro opera em um regime crítico. A partir dessas constatações, muitos estudos teóricos e experimentais reportaram os potenciais benefícios de um cérebro operando na criticalidade, como por exemplo a máxima sensibilidade aos estímulos sensoriais, máxima capacidade de informação e transmissão e uma ótima capacidade computacional. Modelos da classe de universalidade de percolação direcionada (DP) têm sido amplamente utilizados para explicar a estatística invariante por escala das avalanches neuronais. Porém estes modelos não levam em consideração a dinâmica dos neurônios inibitórios e, além disso, como apresentam uma transição de fase entre um estado absorvente e uma fase ativa, torna-se difícil conciliar o modelo com correlações temporais de longo alcance que são observadas experimentalmente em diferentes escalas espaciais. Neste contexto, um novo modelo computacional (CROs, do original em inglês Critical Oscillations) surgiu na literatura (Poil et al., J. Neurosci.,32 9817, 2012), incluindo neurônios inibitórios e buscando conciliar correlações temporais com avalanches neuronais. Neste modelo não há uma fase absorvente, e uma suposta transição de fases ocorre entre uma fase ativa e outra com oscilações coletivas. Devido à ausência de uma fase absorvente, avalanchesneuronaissãodefinidascomparando-seaatividadeinstantâneadaredecomumlimiar que depende da mediana da atividade total. Justamente na linha crítica do espaço de parâmetros, quandoháumabalançoentreexcitaçãoeinibiçãoneuronal,avalanchesneuronaisinvariantespor escala são observadas juntamente com correlações temporais de longo alcance (ruído 1/f). No presente trabalho, um estudo mais profundo a respeito dos resultados reportados para o modelo CROs foi realizado. As oscilações neuronais mostraram-se robustas para diferentes tamanhos de rede, e observamos que a dinâmica local reflete a dinâmica oscilatória global da rede. Correlações temporais de longo alcance foram observadas (num intervalo de escalas temporais) através da técnica deDetrendedFluctuationAnalysis, sendo robustas perante modificações no tamanho da rede. O resultado foi confirmado pela análise direta do espectro, que apresentou decaimento do tipo 1/f numa determinada faixa de frequências. O diagrama de fases do modelo mostrou-se robusto em relação ao tamanho da rede, mantendo-se o alcance das interações locais. Entretanto,osresultadosmostraram-sefortementedependentesdolimiarutilizadoparadetecção dasavalanchesneuronais.Porfim,mostramosquedistribuiçõesdeduraçõesdeavalanchessãodo tipo lei de potência, com expoenteτt ≃2. Este resultado é inédito e o valor encontrado coincide com o expoente crítico da classe de universalidade de DP na dimensão crítica superior. Em conjunto, nossos resultados fornecem mais evidências de que o modelo CROs de fato apresenta uma transição de fases. / Neuronal avalanches, as well as waves and synchronization, are types of spontaneous activity experimentally observed in neuronal networks. The concept of neuronal avalanches was conceivedinthepastdecade.ThispatternofactivityhasdistributionsofsizeP(s)anddurationP(d) which are scale invariant, i.e., follow power-law relationsP(s)∼s−τ, with exponentτ≃3/2, and P(d)∼ d−τd, with exponentτt ≃ 2, respectively. These properties are compatible with the idea that the brain operates in a critical regime. From these findings, many theoretical and experimental studies have reported the potential benefits of a brain operating at criticality, such as maximum sensitivity to sensory stimuli, maximum information capacity and transmission and an optimal computational capabilities. Models belonging to the directed percolation universality class (DP) have been widely used to explain the scale invariant statistic of neuronal avalanches. However,these modelsdo not take into account the dynamics ofinhibitory neuronsand, since as they present a phase transition between an absorbing state and an active phase, it is difficult to reconcile the model with long-range temporal correlations that are observed experimentally at different spatial scales. In this context, a new computational model (CROs, Critical Oscillations) appeared in the literature (Poil et al., J. Neurosci.,32 9817, 2012), including inhibitory neurons and seeking to reconcile temporal correlations with neuronal avalanches. In this model there is no absorbing phase, and a supposed phase transition occurs between an active phase and another with collective oscillations. Due to the lack of an absorbing phase, neuronal avalanches are defined comparing by the instant network activity with a threshold that depends of the total activity median. Precisely at the critical line in parameter space, when a balance between neuronal excitation and inhibition occurs, scale invariant neuronal avalanches are observed with long-range temporal correlations (1/f-like noise). In the present work, a deeper study about the resultsreportedfortheCROsmodelwasperformed.Neuronaloscillationshavebeenshowntobe robust to increasing network sizes, and it was observed that local dynamic reflects the oscillatory global dynamic of the network. Long-range temporal correlations were observed (in a range of time scales) via Detrended Fluctuation Analysis, being robust against changes in network size. The result was confirmed by direct analysis of the spectrum, which showed a decay like 1/f in a given frequency band. The phase diagram of the model was robust with respect to the network size, as long as the range of local interactions was kept. However, the results were dependent of the thresholdused to detect neuronal avalanches.Finally,we have shown thatthe distributions of avalanches duration follows a power-law with exponentτt ≃2. This result is unprecedented and the value obtainedcoincides with the criticalexponent of the DP universality class in the upper criticaldimension.Together,ourresultsprovidefurtherevidencethatinfacttheCROsmodel presents aphasetransition.

Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de um modelo bioinspirado a partir do circuito neural de insetos. Este modelo é obtido através da análise de primeira ordem dada pelo STA (Spike Triggered Average) e pela transferência de informação entre os sinais neurais. São aplicadas técnicas baseadas na identificação dos atrasos de tempo da máxima coerência da informação. Utilizam-se, para esta finalidade, os conceitos da teoria de informação: a DMI (Delayed Mutual Information) e a TE (Transfer Entropy). Essas duas abordagens têm aplicação em transferência de informação, cada uma com suas particularidades. A DMI é uma ferramenta mais simples do que a TE, do ponto de vista computacional, pois depende da análise estatística de funções densidades de probabilidades de segunda ordem, enquanto que a TE, de funções de terceira ordem. Dependendo dos recursos computacionais disponíveis, este é um fator que deve ser levado em consideração. Os resultados de atraso da informação são muito bem identificados pela DMI. No entanto, a DMI falha em distinguir a direção do fluxo de informação, quando se tem sistemas com transferência de informação indireta e com sobreposição da informação. Nesses casos, a TE é a ferramenta mais indicada para a determinação da direção do fluxo de informação, devido à dependência condicional imposta pelo histórico comum entre os sinais analisados. Em circuitos neurais, estas questões ocorrem em diversos casos. No gânglio metatorácico de insetos, os interneurônios locais possuem diferentes padrões de caminhos com sobreposição da informação, pois recebem sinais de diferentes neurônios sensores para o movimento das membros locomotores desses animais. O principal objetivo deste trabalho é propor um modelo do circuito neural do inseto, para mapear como os sinais neurais se comportam, quando sujeitos a um conjunto de movimentos aleatórios impostos no membro do inseto. As respostas neurais são reflexos provocados pelo estímulo táctil, que gera o movimento na junção femorotibial do membro posterior. Nestes circuitos neurais, os sinais neurais são processados por interneurônios locais dos tipos spiking e nonspiking que operam em paralelo para processar a informação vinda dos neurônios sensores. Esses interneurônios recebem sinais de entrada de mecanorreceptores do membro posterior e da junção motora dos insetos. A principal característica dos interneurônios locais é a sua capacidade de se comunicar com outros neurônios, tendo ou não a presença de impulsos nervosos (spiking e nonspiking). Assim, forma-se um circuito neural com sinais de entradas (neurônios sensores) e saídas (neurônios motores). Neste trabalho, os algoritmos propostos analisam desde a geração aleatória dos movimentos mecânicos e os estímulos nos neurônios sensores que chegam até o gânglio metatorácico, incluindo suas respostas nos neurônios motores. São implementados os algoritmos e seus respectivos pseudocódigos para a DMI e para a TE. É utilizada a técnica de Surrogate Data para inferir as medidas de significância estatística em relação à máxima coerência de informação entre os sinais neurais. Os resultados a partir dos Surrogate Data são utilizados para a compensação dos erros de desvio das medidas de transferência de informação. Um algoritmo, baseado na IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), gera os dados substitutos, com mesmo espectro de potência e diferentes distribuições dos sinais originais. Os resultados da DMI e da TE com os Surrogate Data fornecem os valores das linhas de base quando ocorre a mínima transferência de informação. Além disso, foram utilizados dados simulados, para uma discussão sobre os efeitos dos tamanhos das amostras e as forças de associação da informação. Os sinais neurais coletados estão disponíveis em um banco de dados com diversos experimentos no gânglio metatorácico dos gafanhotos. No entanto, cada experimento possui poucos sinais coletados simultaneamente; assim, para diferentes experimentos, os sinais ficam sujeitos às variações de tamanho de amostras, além de ruídos que interferem nas medidas absolutas de transferência de informação. Para se mapear essas conexões neurais, foi utilizada a metodologia baseada na normalização e compensação dos erros de desvio para os cálculos da transferência de informação. As normalizações das medidas utilizam as entropias totais do sistema. Para a DMI, utiliza-se a média geométrica das entropias de X e Y , para a TE aplica-se a CMI (Conditional Mutual Information) para a sua normalização. Após a aplicação dessas abordagens, baseadas no STA e na transferência de informação, apresenta-se o modelo estrutural do circuito neural do sistema neuromotor de gafanhotos. São apresentados os resultados com o STA e a DMI para os neurônios sensores, dos quais são levantadas algumas hipóteses sobre o funcionamento desta parte do FeCO (Femoral Chordotonal Organ). Para cada tipo de neurônio foram identificados múltiplos caminhos no circuito neural, através dos tempos de atraso e dos valores de máxima coerência da informação. Nos interneurônios spiking obtiveram-se dois padrões de caminhos, enquanto que para os interneurônios nonspiking identificaram-se três padrões distintos. Esses resultados são obtidos computacionalmente e condizem com que é esperado a partir dos modelos biológicos descritos em Burrows (1996). / Herein, we present the development of a bioinspired model by the neural circuit of insects. This model is obtained by analyzing the first order from STA (Spike Triggered Average) and the transfer of information among neural signals. Techniques are applied based on the identification of the time delays of the information maximum coherence. For this purpose we use the concepts of the theory of information: DMI (Delayed Mutual Information) and TE (Transfer Entropy). These two approaches have applications on information transfer and each one has peculiarities. The DMI is a simpler tool than the TE, from the computational point of view. Therefore, DMI depends on the statistical analysis of second order probability density functions, whereas the TE depends on third order functions. If computational resources are a problem, those questions can be taken into consideration. The results of the information delay are very effective for DMI. However, DMI fails to distinguish the direction of the information flow when we have systems subjected to indirect information transfer and superposition of the information. In these cases, the TE is the most appropriate tool for determining the direction of the information flow, due to the conditional dependence imposed by a common history among the signals. In neural circuits, those issues occur in many cases. For example, in metathoracic ganglion of insects, the local interneurons have different pathways with superposition of the information. Therefore, the interneurons receive signals from different sensory neurons for moving the animals legs . The main objective of this work is propose a model of the neural circuit from an insect. Additionally, we map the neural signals when the hind leg is subjected to a set of movements. Neural responses are reflexes caused by tactile stimulus, which generates the movement of femoro-tibial joint of the hind leg. In these neural circuits, the signals are processed by neural spiking and nonspiking local interneurons. These types of neurons operate in parallel processing of the information from the sensory neurons. Interneurons receive input signals from mechanoreceptors by the leg and the insect knees. The main feature of local interneurons is their ability to communicate with others neurons. It can occur with or without of the presence of impulses (spiking and nonspiking). Thus, they form a neural circuit with input signals (sensory neurons) and outputs (motor neurons). The proposed algorithms analyze the random generation of movements and mechanical stimuli in sensory neurons. Which are processing in the metathoracic ganglion, including their responses in the motor neurons. The algorithms and the pseudo-code are implemented for TE and DMI. The technique of Surrogate Data is applied to infer the measures of statistical significance related to the information maximum coherence among neural signals. The results of the Surrogate Data are used for bias error compensation from information transfer. An algorithm, based on IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), generates Surrogate Data with the same power spectrum and different distributions of the original signals. The results of the surrogate data, for DMI and TE, achieve the values of baselines when there are minimum information transfer. Additionally, we used simulated data to discuss the effects of sample sizes and different strengths of information connectivity. The collected neural signals are available from one database based on several experiments of the locusts metathoracic ganglion. However, each experiment has few simultaneously collected signals and the signals are subjected of variations in sample size and absolute measurements noisy of information transfer. We used a methodology based on normalization and compensation of the bias errors for computing the information transfer. The normalization of the measures uses the total entropy of the system. For the DMI, we applied the geometric mean of X and Y . Whereas, for the TE is computed the CMI (Conditional Mutual Information) for the normalization. We present the neural circuit structural model of the locusts neuromotor system, from those approaches based on STA and the information transfer. Some results are presented from STA and DMI for sensory neurones. Then, we achieve some new hypothesis about the neurophisiology function of FeCO. For each type of neuron, we identify multiple pathways in neural circuit through the time delay and the information maximum coherence. The spiking interneurons areyielded by two pathways, whereas the nonspiking interneurons has revealed three distinct patterns. These results are obtained computationally and are consistent with biological models described in Burrows (1996).

O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado \"Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação\". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas, um conjunto de 08 características foi proposto. Este conjunto foi formado por três grupos, a saber: descritores tradicionais geométricos (Área, Perímetro e Circularidade), descritores associados à transformada wavelet ( 2o momento estatístico da distribuição de módulos da CWT, Entropia de Orientação da distribuição de fases da CWT e Curvatura) e um descritor fractal (Dimensão de Correlação - Global e Mediana). Uma Análise Discriminante Linear LDA revelou que as características geométricas tradicionais não detectam o início da retinopatia diabética proliferativa. A maior capacidade discriminante individual foi exibida pela Curvatura, com Área sob a curva ROC de 0.76. Um subconjunto com 6 características apresentou grande capacidade discriminante com Área sob a curva ROC de 0.90. O segundo problema diz respeito à extração de contorno de estruturas de ramificação bidimensionais de neurônios tridimensionais. Este trabalho contribui originalmente com uma solução para este problema, propondo dois algoritmos desenvolvidos para Rastreamento de Ramos e Extração do Contorno Paramétrico de estruturas de ramificação, capazes de transpor regiões críticas formadas por cruzamentos ocasionados pela projeção de estruturas 3D no plano das imagens 2D. Grande parte dos métodos baseados em contorno para análise de formas de estruturas de ramificação de células neuronais não produz representações corretas destas formas, devido à presença de sobreposições entre processos neuronais, levando os algoritmos tradicionais de extração de contorno a ignorar as regiões mais internas destas estruturas, gerando representações incompletas. O sistema proposto neste trabalho foi desenvolvido objetivando a solução do problema de extração de contorno, mesmo na presença de múltiplas sobreposições. Inicialmente, a imagem de entrada é pré-processada, gerando um esqueleto 8-conexo com ramos de um pixel de largura, um conjunto de sementes de sub-árvores dendríticas e um conjunto de regiões críticas (bifurcações e cruzamentos). Para cada sub-árvore, o algoritmo de rastreamento rotula todos os pixels válidos de um ramo, até chegar em uma região crítica, onde o algoritmo decide a direção em que deve continuar o rastreamento. Nosso algoritmo mostrou-se robusto, mesmo quando aplicado a imagens com segmentos paralelos muito próximos. Resultados obtidos com imagens reais (neurônios) são apresentados. / This document describes methods and presents results from the Master of Science\'s research project in computer science entitled \"Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures\". Both tackled problems herein are related to Shape Analysis sub-fields, namely Characterization and Description of shapes. The former problem consists of an investigation on a proposed set of features aimed at discriminating, firstly, between blood vessels branching structures manually and automatically segmented. In the sequel, the same features are used to assess their discriminative capability in distinguishing between blood vessels branching structures with and withoud proliferative diabetic retinopathy (PDR). The PDR is a pathology related to diabetes, which may lead to the blindness. Diagnosis is possible through optic fundus image analysis, which may allow timely interventions preventing vision loss. In this work, 27 digital optic fundus images were segmented by two distinct segmentation processes, i.e. manual segmentation carried out by an especialist and automated segmentation, through the CWT (Continuous Wavelet Transform) and statistical classifiers. In order to characterize such a shapes, a set of 8 features has been proposed. The aforementioned set was comprised of three features groups, that is: traditional geometric descriptors (Area, Perimeter and Circularity), wavelet-based descriptors (2nd statistical moment from the CWT Modulus distribution, Orientation Entropy from the CWT Phase distribution and Curvature) and a fractal descriptor (Correlation Dimension - global and median). Linear Discriminant Analysis LDA revelead that the traditional geometric features are not able to detect early proliferative diabetic retinopathy. The largest singular discriminant capability was shown by the Curvature, with area under the ROC curve of 0.76. A subset of 6 features presented a good discriminating power with area under the curve of 0.90. The second problem concerns contour extraction from 2D branching structures of 3D neurons. This work contributes with an original solution for such a problem, proposing two algorithms devised for Branches Tracking and Branching Structures Contour Extraction. The proposed algorithms are able to traverse critical regions implied by the projection of 3D structures onto a 2D image plane. Most of contour-based methods intended to shape analysis of neuronal branching structures fall short of yielding proper shape representations, owing to the presence of overlapings among neuronal processes, causing the traditional algorithms for contour following to ignore the innermost regions, thus generating incomplete representations. The proposed framework system was developed aiming at the solution of the contour extraction problem, even in the presence of multiple overlapings. The input image is pre-processed, so as to obtain an 8-connected skeleton with one-pixel wide branches, a set of seeds of dendritic sub-trees and a set of critical regions (bifurcations, crossings and superpositions). For each sub-tree, the Branches Tracking Algorithm labels all valid pixels of a branch, until reaching a critical region, where the algorithm decides about the direction to go on with the tracking. Our algorithm has shown robustness, even in images plenty of very close parallel segments. Results with real images (neurons) are presented.

O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado \"Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação\". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas, um conjunto de 08 características foi proposto. Este conjunto foi formado por três grupos, a saber: descritores tradicionais geométricos (Área, Perímetro e Circularidade), descritores associados à transformada wavelet ( 2o momento estatístico da distribuição de módulos da CWT, Entropia de Orientação da distribuição de fases da CWT e Curvatura) e um descritor fractal (Dimensão de Correlação - Global e Mediana). Uma Análise Discriminante Linear LDA revelou que as características geométricas tradicionais não detectam o início da retinopatia diabética proliferativa. A maior capacidade discriminante individual foi exibida pela Curvatura, com Área sob a curva ROC de 0.76. Um subconjunto com 6 características apresentou grande capacidade discriminante com Área sob a curva ROC de 0.90. O segundo problema diz respeito à extração de contorno de estruturas de ramificação bidimensionais de neurônios tridimensionais. Este trabalho contribui originalmente com uma solução para este problema, propondo dois algoritmos desenvolvidos para Rastreamento de Ramos e Extração do Contorno Paramétrico de estruturas de ramificação, capazes de transpor regiões críticas formadas por cruzamentos ocasionados pela projeção de estruturas 3D no plano das imagens 2D. Grande parte dos métodos baseados em contorno para análise de formas de estruturas de ramificação de células neuronais não produz representações corretas destas formas, devido à presença de sobreposições entre processos neuronais, levando os algoritmos tradicionais de extração de contorno a ignorar as regiões mais internas destas estruturas, gerando representações incompletas. O sistema proposto neste trabalho foi desenvolvido objetivando a solução do problema de extração de contorno, mesmo na presença de múltiplas sobreposições. Inicialmente, a imagem de entrada é pré-processada, gerando um esqueleto 8-conexo com ramos de um pixel de largura, um conjunto de sementes de sub-árvores dendríticas e um conjunto de regiões críticas (bifurcações e cruzamentos). Para cada sub-árvore, o algoritmo de rastreamento rotula todos os pixels válidos de um ramo, até chegar em uma região crítica, onde o algoritmo decide a direção em que deve continuar o rastreamento. Nosso algoritmo mostrou-se robusto, mesmo quando aplicado a imagens com segmentos paralelos muito próximos. Resultados obtidos com imagens reais (neurônios) são apresentados. / This document describes methods and presents results from the Master of Science\'s research project in computer science entitled \"Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures\". Both tackled problems herein are related to Shape Analysis sub-fields, namely Characterization and Description of shapes. The former problem consists of an investigation on a proposed set of features aimed at discriminating, firstly, between blood vessels branching structures manually and automatically segmented. In the sequel, the same features are used to assess their discriminative capability in distinguishing between blood vessels branching structures with and withoud proliferative diabetic retinopathy (PDR). The PDR is a pathology related to diabetes, which may lead to the blindness. Diagnosis is possible through optic fundus image analysis, which may allow timely interventions preventing vision loss. In this work, 27 digital optic fundus images were segmented by two distinct segmentation processes, i.e. manual segmentation carried out by an especialist and automated segmentation, through the CWT (Continuous Wavelet Transform) and statistical classifiers. In order to characterize such a shapes, a set of 8 features has been proposed. The aforementioned set was comprised of three features groups, that is: traditional geometric descriptors (Area, Perimeter and Circularity), wavelet-based descriptors (2nd statistical moment from the CWT Modulus distribution, Orientation Entropy from the CWT Phase distribution and Curvature) and a fractal descriptor (Correlation Dimension - global and median). Linear Discriminant Analysis LDA revelead that the traditional geometric features are not able to detect early proliferative diabetic retinopathy. The largest singular discriminant capability was shown by the Curvature, with area under the ROC curve of 0.76. A subset of 6 features presented a good discriminating power with area under the curve of 0.90. The second problem concerns contour extraction from 2D branching structures of 3D neurons. This work contributes with an original solution for such a problem, proposing two algorithms devised for Branches Tracking and Branching Structures Contour Extraction. The proposed algorithms are able to traverse critical regions implied by the projection of 3D structures onto a 2D image plane. Most of contour-based methods intended to shape analysis of neuronal branching structures fall short of yielding proper shape representations, owing to the presence of overlapings among neuronal processes, causing the traditional algorithms for contour following to ignore the innermost regions, thus generating incomplete representations. The proposed framework system was developed aiming at the solution of the contour extraction problem, even in the presence of multiple overlapings. The input image is pre-processed, so as to obtain an 8-connected skeleton with one-pixel wide branches, a set of seeds of dendritic sub-trees and a set of critical regions (bifurcations, crossings and superpositions). For each sub-tree, the Branches Tracking Algorithm labels all valid pixels of a branch, until reaching a critical region, where the algorithm decides about the direction to go on with the tracking. Our algorithm has shown robustness, even in images plenty of very close parallel segments. Results with real images (neurons) are presented.