Ponente: Dr. Mario CHAVEZ
Procedencia: Institut du Cerveau et de la Moelle Epinière

Resumen:

En la ultima década, la conectividad cerebral se ha convertido en uno de los temas más importantes en neurociencias. Los datos de conectividad pueden reflejar ya sea las relaciones funcionales de las actividades cerebrales, o las conexiones anatómicas entre diferentes áreas del cerebro. Aunque uno debiera esperar una clara relación entre ambas representaciones, esto no es sencillo. En esta presentación presentaré de manera general le tema de redes complejas en neurociencias. En seguida, discutiré el análisis de la conectividad anatómica y funcional por medio de la teoría de redes complejas (teorìa de grafos). En estudios previos, la correspondencia de estas redes multimodales (o múltiplex) ha sido a menudo determinado por la diferencia en un espacio vectorial (euclidiano) que contienen medidas de conectividad, tales como el coeficiente de agrupamiento, la distancia más corta entre nodos, le numero de conexiones, etc. Sin embargo, algunos marcos radicalmente diferentes han sido recientemente propuestos para el estudio de la conectividad cerebral. En lugar de extraer un vector de características para cada red (anatómica o funcional), se puede integrar a todos en un espacio métrico común que permite hacer comparaciones directas. Este metodologías se pueden utilizar no sólo para comparar las redes multimodales, sino también para extraer las redes de agregados estadísticamente significativos de un conjunto de temas. Voy a ilustrar uno de estos procedimientos para agregar un conjunto de redes funcionales de diferentes temas en una red de agregados que se compara con la conectividad estructural. La comparación de la red agregada revela algunas características que no se observan cuando la comparación se hace con la media aritmética de matrices de conectividad.

Jueves 13hr
10/Dic/2015
Auditorio del IF