Tese

Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks (2020)

• Authors:
  • Nascimento, Diego Carvalho do
  • Anacleto Junior, Osvaldo (Orientador)
  • Louzada, Francisco (Orientador)
• Autor USP: NASCIMENTO, DIEGO CARVALHO DO - INTER: ICMC -UFSCAR
• Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
• Sigla do Departamento: SME
• DOI: 10.11606/T.104.2020.tde-23072020-155937
• Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL; TEORIA DOS GRAFOS; INFERÊNCIA BAYESIANA; MODELOS DE RISCOS PROPORCIONAIS; ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA
• Keywords: Dados de alta-dimensionalidade; Dynamic Models; Graphical models; High-dimensional data analysis; Modelos de grafos; Modelos dinâmicos; Multivariate Time Series
• Agências de fomento:
  • Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
  • Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
    Processo FAPESP: 2013/07375-0
• Language: Inglês
• Abstract: Neste projeto focamos na necessidade de compreender sobre a conectividade cerebral, através da direção/correlação entre as áreas cerebrais, por meio de biossinais, embora essa tarefa apresente dificuldades como dependência espaço-temporal e algumas restrições computacionais. Naturalmente, o uso de large vector autoregression (VAR) seria apropriado se não apresentassem problema de alta dimensionalidade, onde o espaço paramétrico é largamente representativo. Além disso, o encolhimento nos espaços de dados/parâmetros não é uma tarefa trivial, essencialmente demandando mantendo interpretabilidade nos resultados. Portanto, algumas modificações foram discutidas, em relação ao modelo via gráfos e análise de entropia, adotando uma abordagem Bayesiana, motivada por estimatar a conectividade do cérebro humano usando sinais de eletroencefalograma (EEG). Assim, a motivação que este utilizou foi proveniente de um estudo de caso de neuro-reabilitação, no que se refere à manipulação da verticalidade humana, nele utilizamos a estimulação transcraniana de corrente direta de alta definição (HD-tDCS) como modulação não invasiva visando a recuperação de pacientes pós-AVC.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2020
• Data da defesa: 27.03.2020

Informações sobre o DOI: 10.11606/T.104.2020.tde-23072020-155937 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  NASCIMENTO, Diego Carvalho do. Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23072020-155937/. Acesso em: 23 maio 2024.

• APA

  Nascimento, D. C. do. (2020). Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23072020-155937/

• NLM

  Nascimento DC do. Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23072020-155937/

• Vancouver

  Nascimento DC do. Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23072020-155937/

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