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Item Explorando o código neural de mosca(2017-05-30) Koberle, RolandA finalidade do presente projeto é o estudo da resposta do neurônio H1 na placa lobular de moscas, ordem Diptera, genus Chrysomia, a estímulos visuais. A placa lobular situa-se quatro sinápses atras dos fotoreceptores e contem várias dezenas de neurônios sensíveis a movimentos horizontais e verticais com a finalidade de controlar a estabilidade do vôo da mosca. O neurônio H1 responde a movimentos horizontais, integrando a informação provinda dos 10000 omatídeos dos olhos compostos. Os dados obtidos são analisados com o intuito de elucidar o código neural empregado pelo mosca para codificação e decodificação. Atenção especial deve ser dada as estratégias empregadas pela mosca para se adaptar ao ambiente tremendamente variável encontrado na vida real. H1 sendo um neurônio que gera pulsos, é suficiente fazer registros extracelulares na mosca viva. Para isto usamos eletrôdos de Tungstênio e registramos os tempos de geração dos pulsos em sincronia com o estímulo. Este consiste de uma cena visual ,que se movimenta rígidamente na direção horizontal. O mesmo esquema pode ser aplicado a neurônios como V2, que é sensível a movimentos na direção vertical. Estamos construindo equipamentos para fazer registros (inéditos) simultâneos de neurônios sensíveis a estímulos na direção horizontal e vertical e também para registrar simultâneamente da placa lobular esquerda e direita. Presentemente estímulos são gerados por um monitor Tektronix 605 com taxa de refrescamento de 500 Hz. O nosso projeto prevê suporte para o uso de estímulos naturalísticos semelhantes aos que a mosca encontraria em seu habitat natural. A atividade do laboratório consiste em produzir equipamentos para novos experimentos, a execução destes e a subsequente análise dos dados. No que se refere a infraestrutura eletrônica, devemos substituir a placa TIO-10 da National Instruments por um hardware dedicado. Este incluirá também hardware para gerar e controlar o estímulo. Permitirá também fazer modificações do estímulo em tempo real. Teremos que duplicar/adaptar o sistema mecânico de micromanipulação para acessar o lado esquerdo simultâneamente com o lado direito do hemisfério posterior da cabeça da mosca. A análise dos dados usa os métodos já estabelecidos [3] [4] [5] para medir a informação transmitida pelo trem de pulsos, as escalas de tempo envolvidas e a adaptação ao contexto variável caracterizando a distribuição de probabilidades do estímulo.Item Análise multi-escala de formas bidimensionais(2014-11-28) Cesar Junior, Roberto MarcondesEsta tese introduz um conjunto de novos métodos para análise de formas bidimensionais (2D) dentro do contexto da resolução de problemas de visão computacional e analise de formas neurais ou neuromorfometria. Mais especificamente, este trabalho apresenta o desenvolvimento de conceitos e algoritmos para a representação e analise multi-escala de contornos de objetos em imagens digitais. Assim, o contorno dos objetos e representado por um sinal que assume valores complexos e que pode ser subseqüentemente analisado por uma transformada multi-escala. Nesse sentido, os desenvolvimentos apresentados nesta tese valeram-se matematicamente de ferramentas desenvolvidas na área de processamento de sinais e de imagens, bem como em outras áreas da matemática como a geometria diferencial. Técnicas de analise de contornos através da curvatura multi-escala e das transformadas de Gabor e em wavelets são introduzidas, incluindo algoritmos específicos para a detecção de vértices, caracterização de escalas naturais, analise fractal de curvas deterministicamente auto-similares e extração de vetores de características associadas a diferentes aspectos de formas como complexidade e retangularidade. Particularmente em relação aos métodos de analise multi-escala de curvatura, esta tese apresenta um novo esquema de estimação digital de curvatura baseado em propriedades da transformada de Fourier e novas abordagens para a prevenção a contração dos contornos devido a filtragem gaussiana. Esse novo esquema de estimação de curvatura foi testado exaustivamente, incluindo uma avaliação da precisão do método através de uma analise de erro entre valores da curvatura analítica e a estimada baseada em curvas B-splines. O novo esquema apresentou resultados encorajadores em todas as avaliações, corroborando sua eficiência. Em relação a parte especifica de analise de formas neurais, as contribuições desta tese residem em duas áreas. Inicialmente, novas medidas de formas, correspondentes as energias multi-escala, foram introduzidas para a caracterização e classificação automática de neurônios baseada na complexidade das formas; experimentos de classificação estatística de celulas ganglionares (gato) são relatados. Finalmente, descreve-se uma nova técnica para a criação semi-automática de dendrogramas, os quais são estruturas de dados abstratas que descrevem células neurais. Todas as técnicas foram extensivamente testadas em imagens reais e sintéticas e os respectivos resultados, que corroboram a eficiência dos algoritmos, são incluídos ao longo da tese