Presentaci n1

DISEÑO DE UN
AMPLIFICADOR
DE SEÑALES
NEURONALES

Los últimos 20 años han sido históricamente importantes en el desarrollo
del conocimiento sobre el Sistema Nervioso Central (SNC), en especial, en
el entendimiento de la etiopatogenia, (causas y mecanismos de lo que
causa la enfermedad), de las enfermedades neurodegenerativas y en la
búsqueda de nuevas vías terapéuticas para su tratamiento.
 Lasenfermedades neurodegenerativas por lo general se caracterizan por
un síndrome clínico definido, la etiología y en la mayoría de los casos aún
es desconocida, estas tienen como factor de riesgo las edades avanzadas
y se manifiestan de forma progresiva y crónica, al igual se presenta en
personas de la sociedad activa.
 Investigaciones dirigidas a la búsqueda de nuevos tratamientos para lasenfermedades neurodegenerativas como lo son El Alzheimer, El Parkinson
y El Huntington ocupan en la actualidad a un número creciente de
instituciones científicas. Debido a esto, surge la idea de desarrollar un
prototipo para estabilizar el funcionamiento del sistema nervioso central,
controlando las enfermedades neurodegenerativas.


INTRODUCCION

Como

captar las señales eléctricas débiles
producidaspor el cerebro y redirigirlas de
nuevo con su frecuencia e intensidad
normal para evitar daño cerebral a futuro.

PLAMTEAMIENTO DE EL PROBLEMA

En

este trabajo de investigación se aplican métodos adaptables en el diseño
de algoritmos computacionales, dichos algoritmos emplean redes neuronales
y series de wavelets para construir “neuroaproximadores” wavelets. Se
muestra como las wavenets puedencombinarse con los métodos
autosintonizables para obtener el seguimiento de señales complejas que están
en función del tiempo. Los algoritmos obtenidos se aplican en la aproximación
de señales que representan funciones algebraicas y funciones aleatorias, así
como en una señal medica de un ECG. Se muestran los resultados en
simulación numérica de dos arquitecturas de neuroaproximadores wavelets:el
primero está basado en una wavelet, con el cual se aproximan las señales
bajo estudio donde los parámetros de la red neuronal son ajustados en línea;
el otro esquema emplea un filtro IIR a la salida de la red wavenet para
discriminar las contribuciones de aquellas neuronas que tienen menos peso
en la aproximación de la señal, lo que ayuda a reducir el tiempo de
convergencia a un error mínimodeseado.

REFERENTES TEORICOS Y
ANTECEDENTES

Para

la enfermedades neurodegenerativa se ha
implementado la estimulación cerebral profunda,
(DBS, sus siglas en inglés), que es un tratamiento
microquirúrgico para los daños motores causados por
la enfermedad neurodegenerativa; la estimulación
cerebral profunda consiste en la implantación de
electrodos que proveen una diminuta corriente
eléctricacontinua sobre estructuras profundas del
cerebro. En las personas con EP, a medida que las
células cerebrales degeneran, los ciclos de
retroalimentación eléctrica funcionan anormalmente.

Y ASI SE PODRIA LLEGAR

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Nacemi A. Dehghan, M. (2014-10). Un método de red neuronal para la resolución de apoyo a problemas de clasificación
vectorial. Elsevier. 01-18.
Dranias, M, R.Westover, M, B. Cash, S. VanDongen, A, M. (2015-02). Estimulo de información almacenada y estados de
la red que son destruidos con ráfagas de red. Frontiers in integrative neuroscience, 9, 01-17.
David, O. Bastien, J. Chabardes, S. Minotti, L. Kahane, F. (2010-10-20). El estudio de los mecanismos de red mediante la
estimulación intracraneal en pacientes epilépticos. Frontiers in integrative neuroscienc,4(108), 01-10.
Pizzi, R, M. Rossetti, D. Cino, G. Marino, D. Vescobi, A, L. Vaer, W. (2009). Una red neuronal humano cultivado opera un
actuador de robótica. BioSystems, 95, 137-144.
Azodi-Aval, R. Gharabaghi, A. (2015-02). La modulación dependiente de la fase como un enfoque novedoso en La
estimulación cerebral terapéutica. Frontiers in integrative neuroscience, 9(26), 01-07.
Seyed-allaei, H....