Los recuerdos se reproducen espontáneamente en el sueño, y esta repetición es crítica para su consolidación (fortalecimiento e integración con conocimiento pre-existente). Hasta hace poco, ha sido imposible detectar estas repeticiones en humanos, pero el trabajo de nuestro laboratorio ha ideado un método para lograrlo utilizando el aprendizaje de la máquina para analizar los datos de EEG. En este doctorado, trataremos de ampliar este trabajo mejorando el método de detección y usándolo para examinar muchos aspectos adicionales de la repetición de la memoria, como el tiempo que dura, las fases del sueño en que se produce, y Cómo impacta en la neuroplasticidad.
Primero utilizaremos algoritmos comunes del aprendizaje de la máquina tales como SVM, regresión logística, KNN con énfasis en la extracción y la selección de la característica. Como se trata de un problema desafiante, pretendemos explorar y combinar técnicas de áreas como el análisis de series temporales (dinámica de tiempo Warping), la neuroimagen (análisis de similitud de representación) y el aprendizaje profundo (LSTM, circunvolución NN). Buscamos un estudiante de informática o ingeniería con una buena experiencia en el aprendizaje de máquinas y el procesamiento de señales para llevar adelante este trabajo.
Fecha cierre convocatoria beca 18 noviembre 2018
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