Fecha: 30 de julio
Título:. Modelos “sparse” para el procesamiento de señales multidimensionales y su aplicación a la codificación del “cableado” cerebral
Expositor: Dr. Ing. Cesar F. Caiafa ( IAR, CONICET y Facultad de Ingeniería, UBA)
Resumen: En esta charla, luego de una breve introducción a modelos basados en descomposiciones tensoriales, se presentarán resultados recientes de la colaboración del Dr. Caiafa con el Departamento de Neurociencias de la Universidad de Indiana, EEUU, donde se desempeñó como investigador invitado en el período 2016 – 2017. A través de esta colaboración, se desarrolló el modelo matemático ENCODE basado en descomposiciones tensoriales, que permite analizar imágenes de resonancia magnética y relacionarlas con mapas de conexiones cerebrales (Conectoma). Estas conexiones residen en la sustancia blanca del cerebro y permiten comunicar distintas áreas de la corteza (materia gris) que es donde los procesos cerebrales tienen lugar.
La tecnología de resonancia magnética de difusión ha permitido recientemente, mapear las conexiones nerviosas en el cerebro de manera no-invasiva. El software ENCODE está disponible para la comunidad científica internacional proveyendo de una herramienta muy útil para validar conectomas, simular imágenes de resonancia magnética, estudiar el efecto de enfermedades degenerativas en las conexiones, etc.
Los resultados de esta colaboración han sido publicados recientemente en revistas científicas y conferencias. Se destaca un artículo reciente en la revista Nature Scientific Reports (2017), el cual ha sido anunciado por CONICET en la nota de difusión: “Desarrollan un novedoso modelo para codificar el cableado cerebral” en el siguiente link: http://www.conicet.gov.ar/desarrollan-un-novedoso-modelo-para-codificar-el-cableado-cerebral/.
El modelo ENCODE surgió como una aplicación práctica de las investigaciones llevadas a cabo durante los últimos años desde el IAR en colaboración con instituciones científicas, principalmente el Brain Science Institute – RIKEN, Japón.