Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/144948
Títol: | Gesture tracking and neural activity segmentation in head-fixed behaving mice by deep learning methods |
Autoria: | Abbas, Waseem |
Director: | Masip Rodó, David |
Resum: | La configuració típica emprada pels neurocientífics consisteix a estudiar la resposta dels animals de laboratori a un estímul i registrar al mateix temps la seva activitat neuronal. Amb l'arribada de la tecnologia d'imatges basades en calci, els investigadors poden ara estudiar l'activitat neuronal a resolucions subcel·lulars in vivo. De la mateixa manera, el registre del comportament dels animals de laboratori també ha esdevingut molt més assequible. Tot i que ara és més fàcil registrar les dades del comportament i les dades neuronals, aquestes dades ofereixen el seu propi conjunt de reptes. El major desafiament és l'anotació de les dades, degut al seu gran volum. Un enfocament tradicional és anotar les dades manualment, fotograma a fotograma. En el cas de les dades sobre el comportament, l'anotació manual es fa mirant cada fotograma i rastrejant els animals, mentre que per a les dades neuronals, l'anotació la fa un neurocientífic capacitat. En aquesta investigació, proposem eines automatitzades basades en laprenentatge profund que poden ajudar a modelar les dades de comportament i les dades neuronals. |
Paraules clau: | neurociència activitat neuronal dades de comportament xarxa neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN) xarxa de memòria a llarg i curt termini (LSTM) |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Versió del document: | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
Data de publicació: | 30-oct-2020 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Tesis doctorals |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
W.Abbas_PhD_Thesis_Manuscript.pdf | Abbas_dissertation | 15,4 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons