Resumen
Se presenta un modelo de aprendizaje profundo por refuerzo diseñado para analizar la actividad neuronal y glial relacionada con tareas motoras finas y gruesas tanto en individuos sanos como en aquellos con discapacidades motoras. Inspirado en el sistema nervioso central (SNC), el modelo propuesto utiliza un enfoque que incorpora diversos grados de conectividad entre las neuronas y simula los efectos del daño neuronal. La inclusión de un componente de memoria nos permite identificar alteraciones en la transmisión de información asociadas con la presencia de células gliales en simulaciones de personas con deterioro cognitivo. Además, investigamos la dimensión fractal de las conexiones neuronales y la dinámica temporal para cuantificar la complejidad de la red e identificar posibles biomarcadores de disfunción motora.
Ponente
Dra. Karla Karina Sánchez Torres
Becaria posdoctoral DISCA-IIMAS
Informes
seminariodisca@gmail.com