Letteratura scientifica selezionata sul tema "Xarxa neuronal"

During the last century the nervous system has been mainly studied from a reductionistic approach, based on the hypothesis that understanding in depth single neurons or limited neuronal populations would lead to general conclusions on brain function. However, to what extent anatomical details of single neurons can affect the wiring of the networks they form is a largely overlooked question. Intellectual disability provides an excellent opportunity to explore the relevance of fine structural details, because many disorders show specific architectural alterations that correlate with cognitive performance. In this Thesis, I aimed to study how the network topology of neuronal circuits is affected by dendritic architectural features in a mouse model of intellectual disability, namely Down's syndrome, and upon the rewiring effect of pro-cognitive treatment. I did so from three points of view: 1. The exploration of a 2D minimal computational model of cortical layer II/III parameterized by experimental data on dendritic tree architecture of healthy mice and two Down syndrome mouse models 2. The study of within-region morphological variations of hippocampal CA1 pyramidal neurons and their dependency of spatial embedding and cellularity in healthy mice and a Down syndrome mouse model. 3. The development of an experimental and computational framework for whole brain multiscale assessment and reconstruction. My work revealed that the dendritic tree architecture and the distribution of synaptic contacts have significant implications on how optimal single neurons are for information processing efficiency and storage capacity, and that those single-neuron features permeate to the network level, determining the computational capacities of neural ensembles. Also, I found position-dependent neuromorphological inhomogeneities in CA1 pyramids along with variations of neuronal cell density, suggesting that intrinsic properties of CA1 can vary across its extension. Those inhomogeneities were different in healthy and TgDyrk1A mice, possibly affecting emergent functional aspects. In my Thesis I faced challenges to bridge structure and function and to study morphological inhomogeneities at different scale (single cell and cell population). To solve xii those challenges, I developed computational methods for 3D mapping cellular population and dendritic density and assessed their validity. I also developed a computational modeling framework that allows the instantiation of multi-scale biologically realistic networks. Finally, I optimized the CLARITY whole-brain clearing technique and developed a pipeline to apply our population-based analysis and multi-scale modeling methods to the structural interrogation of whole brains, and to study the implications of the neuronal morphospace on the topology of neuronal circuitry.
Durant l’últim segle, el sistema nerviós s’ha estudiat des d’un punt de vista reduccionista, basant-se en la hipòtesi que entendre en profunditat neurones individuals o fraccions petites de poblacions neuronals portaria a conclusions generals sobre la funció del cervell. De totes maneres, fins a quin punt detalls anatòmics de neurones individuals poden afectar la connectivitat de les xarxes que formen, és una qüestió que en gran part s’ha passat per alt. Les discapacitats intel·lectuals proporcionen una oportunitat excel·lent per explorar la rellevància de detalls estructurals, perquè molts trastorns cognitius mostren alteracions arquitectòniques específiques que correlacionen amb habilitats cognitives. En aquesta Tesi, pretenia estudiar com la topologia dels circuits neuronals és afectada per característiques arquitectòniques en un model murí de discapacitat intel·lectual, en concret de síndrome de Down, i per tractaments pro-cognitius amb efectes de remodel·lació de la xarxa. Ho he fet des de tres punts de vista: 1. L’exploració d’un model computacional 2D mínim de la capa cortical II/III parametritzat amb dades experimentals d’arquitectura dendrítica ens els nostres models de síndrome de Down. 2. L’estudi de neurones individuals, la seva diversitat i propietats morfològiques d’escala mesoscòpica en el model murí TgDyrk1A de síndrome de Down. 3. El desenvolupament d’un marc experimental i computacional per a l’estudi del problema des d’una perspectiva multi-escala. La meva feina ha mostrat que l’arquitectura dendrítica i la distribució de contactes sinàptics tenen implicacions significatives en l’optimalitat de neurones individuals per a l’eficiència en el processat d’informació i per a la capacitat d’emmagatzemar memòries, i que aquestes dues quantitats permeen al nivell de xarxa, determinant les capacitats computacionals de conjunts de neurones. També, he trobat variacions neuromorfològiques a CA1 dependents de la posició en neurones piramidals, acompanyades per variacions en densitat cel·lular, apuntat que propietats intrínseques de CA1 poden variar al llarg de la seva extensió. Aquestes inhomogeneitats eren diferents en ratolins sans i TgDyrk1A, possiblement tenint efectes en aspectes funcionals emergents concrets. xiv En la meva Tesi he afrontat reptes en lligar estructura i funció i en l’estudi de les inhomogeneïtats morfològiques en múltiples escales (de cèl·lula individual i de poblacions). Per a assolir aquests reptes, he desenvolupat mètodes computacionals per al mapejat 3D de poblacions cel·lulars i de densitats dendrítiques i he avaluat la seva validesa. També he desenvolupat un marc de modelització que permet l’instanciació multi-escala de xarxes neuronals biològicament realistes. Finalment, he optimitzat la tècnica de clarejat de cervell sencer CLARITY i he desenvolupat un pipeline per a aplicar les nostres eines d’anàlisi de poblacions i els mètodes multi-escala de model·lizatió per a l’anàlisi estructural de cervells sencers, i per a l’estudi de les implicacions del morfoespai neuronal en la topologia de la circuiteria neuronal.

L’esquizofrènia és un trastorn mental sever relativament freqüent i que generalment comporta una greu discapacitat a qui el pateix. Es caracteritza per l’aparició de símptomes psicòtics i deteriorament cognitiu que es presenten de manera complexa i heterogènia. Sembla tenir el seu origen en el neurodesenvolupament degut a la combinació de factors genètics, neurobiològics i ambientals. Els estudis de neuroimatge han aportat moltes dades sobre l’estructura i la funció cerebral en l’esquizofrènia. Entre els resultats del estudis de neuroimatge funcional, existeix una creixent evidència de la disfunció de l’anomenada xarxa neuronal per defecte (DMN, de l’anglès Default Mode Network), un conjunt de regions que es desactiven en comptes d’activar-se durant la realització de tasques que requereixen d’atenció externa, en l’esquizofrènia. Específicament, els estudis han observat una fallida en la desactivació de l’escorça prefrontal medial en esquizofrènia durant la realització de tasques cognitives. Es coneix també un petit número de tasques cognitives que són capaces d’activar la DMN. Tanmateix, s’han desenvolupat molt pocs estudis examinant les activacions que produeixen aquestes tasques en l’esquizofrènia. L’objectiu principal d’aquesta tesis és estudiar el comportament de la DMN en esquizofrènia mitjançant dues tasques d’imatge per ressonància magnètica funcional (fMRI, de l’anglès functional Magnetic Resonance Imaging) destinades a activar-la, la memòria autobiogràfica i l’autoreflexió. El primer experiment va examinar els patrons d’activació i desactivació cerebral durant la realització d’una tasca de memòria autobiogràfica per part d’un grup de pacients amb esquizofrènia crònica i en comparació a un grup de controls sans. Els pacients van mostrar un patró d’activació similar en les regions de la DMN. Tanmateix, van mostrar una fallida en desactivar regions de fora de la DMN. El segon experiment va examinar els patrons d’activació i desactivació cerebral durant la realització d’una tasca d’autoreflexió i reflexió sobre un altre per part d’un grup de pacients amb esquizofrènia crònica i en comparació a un grup de controls sans. Els dos grups van presentar un patró d’activacions similar en les regions de la DMN en les condicions d’autoreflexió i reflexió sobre un altre en comparació a la condició semàntica de control. A més a més, els pacients van presentar una hiperactivació de l’escorça frontal lateral esquerra en les condicions d’autoreflexió i reflexió sobre un altre. Durant la realització de la condició de reflexió sobre un altre, els pacients van presentar una disminució de l’activació de la unió temporoparietal (TPJ, de l’anglès Temporo-Parietal Junction) dreta respecte als controls sans; una regió que està involucrada en el processament d’informació social. De manera conjunta, els resultats d’ambdues publicacions mostren que els pacients són capaços en general d’activar les regions de la DMN a un nivell similar al dels controls sans durant l’execució de les tasques. Alhora, els dos estudis aporten evidència d’un patró d’activació anormal fora de la DMN en l’esquizofrènia. Aquestes troballes suggereixen que l’alteració cerebral en l’esquizofrènia podria estar en un desequilibri en les dinàmiques de les xarxes cerebrals i en la seva interacció; i no tant en una xarxa en concret o una regió específica. D’altra banda, l’alteració en la TPJ dreta recolzaria la disfunció en la diferenciació entre el jo i l’altre en esquizofrènia que podria estar darrera d’alguns dels símptomes característics de la malaltia como són les seves dificultats en cognició social.
La esquizofrenia es un trastorno mental severo relativamente frecuente y que generalmente comporta una severa discapacidad a quien lo padece. Se caracteriza por la aparición de síntomas psicóticos y deterioro cognitivo que se presentan de forma compleja y heterogénea. Parece tener su origen en el neurodesarrollo debido a la combinación de factores genéticos, neurobiológicos y ambientales. Los estudios de neuroimagen han aportado muchos datos sobre la estructura y la función cerebral en la esquizofrenia. Entre los resultados de los estudios de neuroimagen funcional, existe una creciente evidencia de la disfunción de la llamada red neuronal por defecto (DMN, del inglés Default Mode Network), un conjunto de regiones que se desactivan en lugar de activarse durante la realización de tareas que requieren atención externa, en la esquizofrenia. Específicamente, los estudios han observado un fallo en la desactivación de la corteza prefontal medial en esquizofrenia durante la realización de tareas cognitivas. Se conoce también un pequeño número de tareas cognitivas que son capaces de activar la DMN. Sin embargo, se han desarrollado muy pocos estudios examinando las activaciones que producen estas tareas en la esquizofrenia. El objetivo principal de la presente tesis es estudiar el comportamiento de la DMN en esquizofrenia mediante dos novedosas tareas de imagen por resonancia magnética funcional (fMRI, del inglés functional Magnetic Resonance Imaging) destinadas a activarla, la memoria autobiográfica y la autorreflexión. El primer experimento examinó los patrones de activación y desactivación cerebral durante la realización de una tarea de memoria autobiográfica por parte de un grupo de pacientes con esquizofrenia crónica y en comparación a un grupo de sujetos sanos. Los pacientes mostraron un patrón de activación similar en las regiones de la DMN. No obstante, mostraron un fallo en desactivar regiones fuera de la DMN. El segundo experimento examinó los patrones de activación y desactivación cerebral en relación a la realización de un paradigma de autorreflexión y reflexión sobre el otro en pacientes con esquizofrenia crónica en comparación con un grupo de sujetos sanos. Ambos grupos presentaron un patrón de activaciones similar en regiones de la DMN en las condiciones de autorreflexión y reflexión sobre el otro en comparación a la condición semántica de control. Adicionalmente, los pacientes presentaron una hiperactivación de la corteza frontal lateral izquierda en las condiciones de autorreflexión y reflexión sobre el otro. Durante la realización de la tarea de reflexión sobre el otro, los pacientes presentaron una disminución de la activación de la unión temporoparietal (TPJ, del inglés Temporo-Parietal Junction) derecha respecto a los controles sanos; una región involucrada en el procesamiento de información social. De manera conjunta, los resultados de ambas publicaciones muestran que los pacientes son capaces en general de activar las regiones de la DMN a un nivel similar al de los controles sanos durante la ejecución de las tareas. Al mismo tiempo, los dos estudios aportan evidencia de un patrón de activación anormal fuera de la DMN en la esquizofrenia. Estos hallazgos sugieren que la alteración cerebral en la esquizofrenia radicaría en un desequilibrio en las dinámicas de las redes cerebrales y en su interacción; y no tanto en una red concreta o una región específica. Por otro lado, la alteración en la TPJ derecha apoya la disfunción en la diferenciación entre el yo y el otro en esquizofrenia que podría subyacer a algunos de los síntomas característicos de la enfermedad como son sus dificultades en cognición social.
Schizophrenia is a relatively common psychiatric disorder that is often severely disabling. It is characterized by both psychotic symptoms and cognitive impairment which are heterogeneous in presentation, and is believed to involve disruption of brain development caused by genetic or environmental factors, or both. Neuroimaging studies have provided much data on brain structure and function in schizophrenia. Among functional neuroimaging studies, there is increasing evidence that the default mode network (DMN), a series of brain regions that de-activate rather than activate during performance of attention demanding tasks, is dysfunctional in the disorder. Specifically, these studies have found failure of de-activation during cognitive task performance, especially in the medial frontal cortex. A small number of cognitive tasks are known to activate rather than de-activate the DMN. However, relatively few studies examining activations in response to these tasks have been carried out in schizophrenia. The aim of this thesis was to examine the functionality of the default mode network in schizophrenia using two tasks that have been found to activate it, autobiographical memory and making self-judgements. The first study examined patterns of brain activation and de-activation in schizophrenic patients and matched healthy controls during a novel autobiographical recall task. The schizophrenic patients showed a similar pattern of activations to the controls in DMN regions. However, they showed clusters of failure of de-activation in regions outside the DMN. The second study examined patterns of brain activation and de-activation in schizophrenic patients during performance of a task requiring make judgments about one’s own and others’ attributes. Both the patients and healthy controls showed a similar pattern of activation in regions of the DMN during self- and other- processing compared to a baseline condition of semantic processing. Compared to the healthy subjects, the patients hyperactivated the left lateral frontal cortex during both self- and other-reflection. During other-reflection, the patients also showed reduced activation compared to the controls in the right temporo-parietal junction, a region involved in processing of social information. Overall, the results from both studies show that patients with schizophrenia show similar activations in the DMN to healthy subjects while performing tasks which normally activate this network. At the same time, both studies found evidence for abnormal activations outside the DMN in schizophrenia. These findings suggest that the brain dysfunction in schizophrenia may involve an imbalance between so-called task-positive and task-negative networks rather than a fixed alteration in a particular brain region. The alteration of the activity in the right TPJ supports a disturbance in self/other differentiation in schizophrenia, which could underlie some of its symptoms such as social cognition disturbances.

Los estudios de neuroimagen han aportado muchos datos sobre la estructura y la función cerebral en la esquizofrenia. Los resultados de los estudios que han analizado la estructura cerebral han informado que existiría un aumento de los ventrículos laterales, acompañado de una reducción del 2% del volumen cerebral, que afectaría a amplias áreas del cerebro. Entre los resultados de los estudios de neuroimagen funcional, destacan las alteraciones sobre todo en forma de hipoactivaciones, que se han descrito durante la realización de tareas ejecutivas y también con otras tareas que activarían el córtex frontal, y que afectarían a regiones frontales laterales, especialmente, el córtex dorsolateralprefrontal. En los últimos años, también se ha demostrado un fallo de desactivación en la corteza frontal medial, el cual se ha considerado como un reflejo de la disfunción de la llamada red neuronal por defecto (DMN, del inglés Default Mode Network). El objetivo de esta tesis es estudiar las alteraciones estructurales y funcionales cerebrales que caracterizan a los pacientes con un primer episodio psicótico. En el primer estudio se realiza un análisis de volumetría global y otro de morfometría basada en vóxel (VBM, del inglés Voxel Based Morphometry) tanto de la sustancia gris como de la blanca de 60 pacientes que presentaron un primer episodio psicótico no afectivo y se compararon con 60 sujetos sanos. En el segundo estudio se examinó con resonancia magnética funcional (RMNf) a 30 pacientes, también afectos de un primer episodio psicótico no afectivo y se compararon con 28 sujetos sanos mientras realizaban una tarea de memoria de trabajo (N-back). En el primer estudio de RMN estructural no se encontraron diferencias entre los pacientes y los controles a nivel de sustancia gris, ni en el volumen global ni en ninguna área cerebral en los análisis de VBM. Sin embargo, se encontró una disminución del volumen global de sustancia blanca que afectaba especialmente a áreas adyacentes al córtex frontal medial. En el segundo estudio, durante la realización de una tarea de N-back, los pacientes presentaron un fallo en la capacidad para desactivar áreas que formarían parte de la DMN, especialmente, el córtex frontal medial. En contraste, ninguna área mostró reducciones de activación asociadas a la realización de la tarea. Además, el fallo para desactivar esta zona medial frontal fue más significativo en los pacientes en los que se confirmó el diagnostico de esquizofrenia en el seguimiento.
Neuroimaging studies have provided much data on brain structure and function in schizophrenia. The results of studies that have analyzed brain structure reported an increase in lateral ventricles, accompanied by a 2% reduction in brain volume, affecting large areas of the brain. Among the results of the functional neuroimaging studies, the alterations stand out mainly in the form of hypoactivations, during performance of executive and other frontal activating tasks, affecting lateral frontal regions, especially the dorsolateral prefrontal cortex. In recent years, a deactivation failure has also been demonstrated in the medial frontal cortex, which is widely considered to reflect dysfunction of the so-called default neuronal network (DMN). The objective of this thesis is to further characterise the structural and functional brain alterations of patients with a first a non-affective psychotic episode (FEP). In the first study, an analysis of global volumetry and another of voxel-based morphometry (VBM) of both gray and white matters was performed in 60 patients, compared with 60 healthy subjects. In the second study, 30 patients were compared with 28 healthy subjects, using a functional magnetic resonance imaging (MRI) while performing a work memory task (N-back). The results of the first structural MRI study showed no differences between patients and healthy subjects at the level of gray matter, neither in the global volume nor in any brain area in the VBM analyzes. However, a decrease in the overall volume of white matter was found, particularly affecting areas adjacent to the medial frontal cortex. The results of the second functional MRI study, using the N-back task, showed a failure in the ability to deactivate areas that would be part of the DMN, especially the medial frontal cortex, in the patients group. Interestingly, the failure to deactivate this last area was more significant in patients in whom the diagnosis of schizophrenia was confirmed at follow-up. In contrast, no reductions of activation were found in any area, associated with the completion of the task.

El análisis automático de seres humanos en fotografías o videos tiene grandes aplicaciones dentro de la visión por computador, incluyendo diagnóstico médico, deportes, entretenimiento, edición de películas y vigilancia, por nombrar sólo algunos. El cuerpo, la cara y la mano son los componentes más estudiados de los seres humanos. El cuerpo tiene muchas variabilidades en la forma y la ropa junto con altos grados de libertad en pose. La cara está compuesta por multitud de músculos, causando muchas deformaciones visibles, diferentes formas, y variabilidad en cabello. La mano es un objeto pequeño, que se mueve rápido y tiene altos grados de libertad. La adición de características humanas a todas las variabilidades antes mencionadas hace que el análisis humano sea una tarea muy difícil. En esta tesis, desarrollamos la segmentación humana en diferentes modalidades. En un primer escenario, segmentamos el cuerpo humano y la mano en imágenes de profundidad utilizando la forma basada en la deformación de forma. Desarrollamos un descriptor de forma basado en el contexto de forma y las probabilidades de clase de regiones de forma para extraer vecinos más cercanos. Consideramos entonces la alineación afın rígida frente a la deformación de forma iterativa no rígida. En un segundo escenario, segmentamos la cara en imágenes RGB usando redes neuronales convolucionales (CNN). Modelamos los Conditional Random Field con redes neuronales recurrentes. En nuestro modelo, los núcleos de pares no son fijos y aprendidos durante el entrenamiento. Hemos entrenado la red de extremo-a-extremo utilizando redes adversarias que mejoraron la segmentación del pelo con un alto margen. También hemos trabajado en la estimación de pose de manos 3D en imágenes de profundidad. En un enfoque generativo, se ajustó un modelo de dedo por separado para cada dedo. Minimizamos una función de energía basada en el área de superposición, la discrepancia de profundidad y las colisiones de los dedos. También se aplican modelos lineales en el espacio de la trayectoria articular para refinar las articulaciones ocluidas basadas en el error de las articulaciones visibles y la suavidad de la trayectoria invisible de las articulaciones. En un enfoque basado en CNN, desarrollamos una red de estructura de árbol para entrenar características específicas para cada dedo y las fusionamos para la consistencia de la pose global. También formulamos restricciones físicas y de apariencia como funciones de pérdida de la red. Finalmente, desarrollamos una serie de aplicaciones que consisten en mediciones biométricas humanas y retextura de prendas de vestir. También hemos generado algunos conjuntos de datos en esta tesis sobre diferentes tópicos del análisis de personas, que incluyen problemas de segmentación, manos sintéticas, ropa para retextura, y reconocimiento de gestos.
Automatic analyzing humans in photographs or videos has great potential applications in computer vision containing medical diagnosis, sports, entertainment, movie editing and surveillance, just to name a few. Body, face and hand are the most studied components of humans. Body has many variabilities in shape and clothing along with high degrees of freedom in pose. Face has many muscles causing many visible deformity, beside variable shape and hair style. Hand is a small object, moving fast and has high degrees of freedom. Adding human characteristics to all aforementioned variabilities makes human analysis quite a challenging task.  In this thesis, we developed human segmentation in different modalities. In a first scenario, we segmented human body and hand in depth images using example-based shape warping. We developed a shape descriptor based on shape context and class probabilities of shape regions to extract nearest neighbors. We then considered rigid affine alignment vs. non-rigid iterative shape warping. In a second scenario, we segmented face in RGB images using convolutional neural networks (CNN). We modeled conditional random field with recurrent neural networks. In our model pair-wise kernels are not fixed and learned during training. We trained the network end-to-end using adversarial networks which improved hair segmentation by a high margin. We also worked on 3D hand pose estimation in depth images. In a generative approach, we fitted a finger model separately for each finger based on our example-based rigid hand segmentation. We minimized an energy function based on overlapping area, depth discrepancy and finger collisions. We also applied linear models in joint trajectory space to refine occluded joints based on visible joints error and invisible joints trajectory smoothness. In a CNN-based approach, we developed a tree-structure network to train specific features for each finger and fused them for global pose consistency. We also formulated physical and appearance constraints as loss functions. Finally, we developed a number of applications consisting of human soft biometrics measurement and garment retexturing. We also generated some datasets in this thesis consisting of human segmentation, synthetic hand pose, garment retexturing and Italian gestures.

El desenvolupament de tècniques experimentals basades en la captura de la conformació genòmica (3C), han aportat informació rellevant sobre l’estructura del genoma. En particular el Hi-C, un derivat del 3C, el qual s’ha convertit en una tècnica estàndard per l’estudi de l’estructura 3D del genoma i la seva implicació biològica i funcional. Malgrat tot, existeix una manca de estàndards per el seu anàlisi i interpretació. En aquesta tesi, desenvolupem una xarxa neuronal artificial, Metawaffle, capaç de classificar patrons estructurals sense informació prèvia, que ens permet examinar la capacitat de CTCF de formar bucles de cromatina i identificar la seva signatura epigenètica. La identificació de bucles de cromatina ens permet generar una xarxa neuronal convolutiva, LOOPbit, per la seva detecció de novo en matrius de contacte Hi-C. Finalment, exposem una eina bioinformàtica, CHESS, per la comparació de mapes de contactes i la identificació d’estructures diferencials, com TADs, ratlles o bucles.
The development of High-throughput Chromosome Conformation Capture (3C) experiments, provided valuable information about genome architecture. Particularly Hi-C, a 3C derivative, which has become to be the standard technique to study 3D chromatin organization and its biological and functional implications. Nonetheless, exist a lack of gold standard for its bioinformatics analysis and interpretation. In this thesis, we develop an artificial neural network, Metawaffle, which is able to classify structural patterns without prior information. This allow the examination of the ability of CTCF to form chromatin loops and identify its epigenetic signature. The identification of chromatin loops permit the generation of a convolutional neural network, LOOPbit, for de novo chromatin loops detection in Hi-C contact matrices. Finally, we present a bioinformatic tool, CHESS, for the comparison of contact matrices and the specific identification and extraction of differential features, such as TADs, stripes or loops.

S'ha investigat molt tant els mecanismes neuronals bàsics de l'audició com l'organització psicològica de la percepció de la parla. Tanmateix, en ambdós temes n'hi ha una relativa escassetat en quant a modelització. Aquí describim dos treballs de modelització. Un d'ells proposa un nou mecanisme de millora de selectivitat de freqüències que explica resultats de experiments neurofisiològics investigant manifestacions de forward masking y sobretot auditory streaming en l'escorça auditiva principal (A1). El mecanisme funciona en una xarxa feed-forward amb depressió sináptica entre el tàlem y l'escorça, però mostrem que és robust a l'introducció d'una organització realista del circuit de A1, que per la seva banda explica cantitat de dades neurofisiològics. L'altre treball descriu un mecanisme candidat d'explicar la trobada en estudis psicofísics de diferències en la percepció de paraules entre bilinguës primerencs y simultànis. Simulant tasques de decisió lèxica y discriminació de fonemes, fortifiquem l'hipòtesi de que persones sovint exposades a variacions dialectals de paraules poden guardar aquestes en el seu lèxic, sense alterar representacions fonemàtiques .
Though much experimental research exists on both basic neural mechanisms of hearing and the psychological organization of language perception, there is a relative paucity of modelling work on these subjects. Here we describe two modelling efforts. One proposes a novel mechanism of frequency selectivity improvement that accounts for results of neurophysiological experiments investigating manifestations of forward masking and above all auditory streaming in the primary auditory cortex (A1). The mechanism works in a feed-forward network with depressing thalamocortical synapses, but is further showed to be robust to a realistic organization of the neural circuitry in A1, which accounts for a wealth of neurophysiological data. The other effort describes a candidate mechanism for explaining differences in word/non-word perception between early and simultaneous bilinguals found in psychophysical studies. By simulating lexical decision and phoneme discrimination tasks in an attractor neural network model, we strengthen the hypothesis that people often exposed to dialectal word variations can store these in their lexicons, without altering their phoneme representations.
Se ha investigado mucho tanto los mecanismos neuronales básicos de la audición como la organización psicológica de la percepción del habla. Sin embargo, en ambos temas hay una relativa escasez en cuanto a modelización. Aquí describimos dos trabajos de modelización. Uno propone un nuevo mecanismo de mejora de selectividad de frecuencias que explica resultados de experimentos neurofisiológicos investigando manifestaciones de forward masking y sobre todo auditory streaming en la corteza auditiva principal (A1). El mecanismo funciona en una red feed-forward con depresión sináptica entre el tálamo y la corteza, pero mostramos que es robusto a la introducción de una organización realista del circuito de A1, que a su vez explica cantidad de datos neurofisiológicos. El otro trabajo describe un mecanismo candidato de explicar el hallazgo en estudios psicofísicos de diferencias en la percepción de palabras entre bilinguës tempranos y simultáneos. Simulando tareas de decisión léxica y discriminación de fonemas, fortalecemos la hipótesis de que personas expuestas a menudo a variaciones dialectales de palabras pueden guardar éstas en su léxico, sin alterar representaciones fonémicas.

This PhD thesis focuses on the development of deep learning based methods for accurate segmentation of the sub-cortical brain structures from MRI. First, we have proposed a 2.5D CNN architecture that combines convolutional and 2/2 spatial features. Second, we proposed a supervised domain adaptation technique to improve the robustness and consistency of deep learning model. Third, an unsupervised domain adaptation method was proposed to eliminate the requirement of manual intervention to train a deep learning model that is robust to differences in the MRI images from multi-centre and multi-scanner datasets. The experimental results for all the proposals demonstrated the effectiveness of our approaches in accurately segmenting the sub-cortical brain structures and has shown state-of-the-art performance on well-known publicly available datasets
Esta tesis doctoral se centra en el desarrollo de métodos basados en el aprendizaje profundo para la segmentación precisa de las estructuras cerebrales subcorticales a partir de la resonancia magnética. En primer lugar, hemos propuesto una arquitectura 2.5D CNN que combina características convolucionales y espaciales. En segundo lugar, hemos propuesto una técnica de adaptación de dominio supervisada para mejorar la robustez y la consistencia del modelo de aprendizaje profundo. En tercer lugar, hemos propuesto un método de adaptación de dominio no supervisado para eliminar el requisito de intervención manual para entrenar un modelo de aprendizaje profundo que sea robusto a las diferencias en las imágenes de la resonancia magnética de los conjuntos de datos multicéntricos y multiescáner. Los resultados experimentales de todas las propuestas demostraron la eficacia de nuestros enfoques para segmentar con precisión las estructuras cerebrales subcorticales y han mostrado un rendimiento de vanguardia en los conocidos conjuntos de datos de acceso público

En el dise��o de embutidos crudos curados enriquecidos en fibra alimentaria, es esencial la obtenci��n de ingredientes funcionales de elevada calidad, que puedan ser incorporados en la formulaci��n del embutido generando las menores modificaciones de las caracter��sticas f��sico-qu��micas y sensoriales del alimento. El principal objetivo de este trabajo consisti�� en optimizar la formulaci��n de un embutido crudo curado enriquecido en un concentrado de fibra alimentaria de zanahoria. La formulaci��n ��ptima debe proporcionar el contenido m��ximo de fibra alimentaria y producir los m��nimos cambios de calidad respecto al producto tradicional. Se ha propuesto una metodolog��a para optimizar ambos, la obtenci��n de un concentrado de fibra alimentaria de alta calidad y tambi��n la formulaci��n de un embutido crudo curado (sobrasada) enriquecido en fibra alimentaria. En primer lugar, se ha desarrollado un procedimiento que consiste en la modelizaci��n, simulaci��n y optimizaci��n del proceso de secado convectivo de zanahoria. El procedimiento de optimizaci��n no solo se refiere a la transferencia de materia, sino tambi��n se incluyen los criterios relacionados con los atributos de calidad del producto final. Una vez obtenido el ingrediente funcional de calidad, fue incorporado en la formulaci��n de la sobrasada. La cantidad ��ptima de concentrado de fibra alimentaria de zanahoria necesaria para obtener un embutido enriquecido de calidad se estim�� mediante el an��lisis de los efectos de la adici��n de fibra alimentaria de zanahoria en el proceso de maduraci��n-secado de sobrasada.
To design dry fermented sausages enriched in dietary fibre, it is essential to obtain high quality functional ingredients, which can be incorporated into sausage formulation with minor modifications of the physico-chemical and sensory properties of food. The main objective of this study was to optimize the formulation of a dry fermented sausage enriched with a dietary fibre concentrate from carrot. The optimal formulation should provide maximum dietary fibre content and produce minimal quality changes from the traditional product. A methodology has been proposed to optimize both the acquisition of a high quality fibre concentrate and also for the formulation of a dry fermented sausage (sobrassada) enriched in dietary fibre. First, a procedure comprised of mathematical modelling, simulation and optimization of the convective carrot drying process was developed. The optimization procedure was not only concerned with mass transfer but also included criteria related to quality attributes of the final product. Once the high quality functional ingredient was obtained, it was incorporated into the sobrassada formulation. The optimal amount of carrot dietary fibre concentrate necessary to obtain a high quality enriched sausage was estimated by analysing the effects of carrot dietary fibre addition to the ripening-drying process of sobrassada.
En el disseny d'embotits crus curats enriquits en fibra aliment��ria, ��s essencial l'obtenci�� d'ingredients funcionals d'elevada qualitat que puguin ser incorporats en la formulaci�� de l'embotit generant les menors modificacions de les caracter��stiques fisicoqu��miques i sensorials de l'aliment. El principal objectiu d'aquest treball va consistir a optimitzar la formulaci�� d'un embotit cru curat enriquit en un concentrat de fibra aliment��ria de pastanaga. La formulaci�� ��ptima ha de proporcionar el contingut m��xim de fibra aliment��ria i produir la menor quantitat possible de canvis qualitatius respecte al producte tradicional. S'ha proposat una metodologia per optimitzar ambd��s aspectes esmentats, l'obtenci�� d'un concentrat de fibra aliment��ria d'alta qualitat i tamb�� la formulaci�� d'un embotit cru curat (sobrassada) enriquit en fibra aliment��ria. En primer lloc, s'ha desenvolupat un procediment que consisteix en la modelitzaci��, simulaci�� i optimitzaci�� del proc��s d'assecatge convectiu de pastanaga. El procediment d'optimitzaci�� no nom��s fa refer��ncia a la transfer��ncia de mat��ria, sin�� que tamb�� inclou els criteris relacionats amb els atributs de qualitat del producte final. Una vegada obtingut l'ingredient funcional de qualitat, va ser incorporat en la formulaci�� de la sobrassada. La quantitat ��ptima de concentrat de fibra aliment��ria de pastanaga necess��ria per obtenir un embotit enriquit de qualitat es va estimar mitjan��ant l'an��lisi dels efectes de l'addici�� de fibra aliment��ria de pastanaga en el proc��s de maduraci��/assecat de sobrassada.

En el diseño de embutidos crudos curados enriquecidos en fibra alimentaria, es esencial la obtención de ingredientes funcionales de elevada calidad, que puedan ser incorporados en la formulación del embutido generando las menores modificaciones de las características físico-químicas y sensoriales del alimento. El principal objetivo de este trabajo consistió en optimizar la formulación de un embutido crudo curado enriquecido en un concentrado de fibra alimentaria de zanahoria. La formulación óptima debe proporcionar el contenido máximo de fibra alimentaria y producir los mínimos cambios de calidad respecto al producto tradicional. Se ha propuesto una metodología para optimizar ambos, la obtención de un concentrado de fibra alimentaria de alta calidad y también la formulación de un embutido crudo curado (sobrasada) enriquecido en fibra alimentaria. En primer lugar, se ha desarrollado un procedimiento que consiste en la modelización, simulación y optimización del proceso de secado convectivo de zanahoria. El procedimiento de optimización no solo se refiere a la transferencia de materia, sino también se incluyen los criterios relacionados con los atributos de calidad del producto final. Una vez obtenido el ingrediente funcional de calidad, fue incorporado en la formulación de la sobrasada. La cantidad óptima de concentrado de fibra alimentaria de zanahoria necesaria para obtener un embutido enriquecido de calidad se estimó mediante el análisis de los efectos de la adición de fibra alimentaria de zanahoria en el proceso de maduración-secado de sobrasada.
To design dry fermented sausages enriched in dietary fibre, it is essential to obtain high quality functional ingredients, which can be incorporated into sausage formulation with minor modifications of the physico-chemical and sensory properties of food. The main objective of this study was to optimize the formulation of a dry fermented sausage enriched with a dietary fibre concentrate from carrot. The optimal formulation should provide maximum dietary fibre content and produce minimal quality changes from the traditional product. A methodology has been proposed to optimize both the acquisition of a high quality fibre concentrate and also for the formulation of a dry fermented sausage (sobrassada) enriched in dietary fibre. First, a procedure comprised of mathematical modelling, simulation and optimization of the convective carrot drying process was developed. The optimization procedure was not only concerned with mass transfer but also included criteria related to quality attributes of the final product. Once the high quality functional ingredient was obtained, it was incorporated into the sobrassada formulation. The optimal amount of carrot dietary fibre concentrate necessary to obtain a high quality enriched sausage was estimated by analysing the effects of carrot dietary fibre addition to the ripening-drying process of sobrassada.
En el disseny d'embotits crus curats enriquits en fibra alimentària, és essencial l'obtenció d'ingredients funcionals d'elevada qualitat que puguin ser incorporats en la formulació de l'embotit generant les menors modificacions de les característiques fisicoquímiques i sensorials de l'aliment. El principal objectiu d'aquest treball va consistir a optimitzar la formulació d'un embotit cru curat enriquit en un concentrat de fibra alimentària de pastanaga. La formulació òptima ha de proporcionar el contingut màxim de fibra alimentària i produir la menor quantitat possible de canvis qualitatius respecte al producte tradicional. S'ha proposat una metodologia per optimitzar ambdós aspectes esmentats, l'obtenció d'un concentrat de fibra alimentària d'alta qualitat i també la formulació d'un embotit cru curat (sobrassada) enriquit en fibra alimentària. En primer lloc, s'ha desenvolupat un procediment que consisteix en la modelització, simulació i optimització del procés d'assecatge convectiu de pastanaga. El procediment d'optimització no només fa referència a la transferència de matèria, sinó que també inclou els criteris relacionats amb els atributs de qualitat del producte final. Una vegada obtingut l'ingredient funcional de qualitat, va ser incorporat en la formulació de la sobrassada. La quantitat òptima de concentrat de fibra alimentària de pastanaga necessària per obtenir un embotit enriquit de qualitat es va estimar mitjançant l'anàlisi dels efectes de l'addició de fibra alimentària de pastanaga en el procés de maduració/assecat de sobrassada.

L'objectiu principal d'aquesta tesi consisteix a estudiar la factibilitat d'implementar un sensor càmera CNN amb plena funcionalitat basat en FPGA de baix cost adequat per a aplicacions en robots mòbils. L'estudi dels fonaments de les xarxes cel•lulars no lineals (CNNs) i la seva aplicació eficaç en matrius de portes programables (FPGAs) s'ha complementat, d'una banda amb el paral•lelisme que s'estableix entre arquitectura multi-nucli de les CNNs i els eixams de robots mòbils, i per l'altre banda amb la correlació dinàmica de CNNs i arquitectures memristive. A més, els memristors es consideren els substituts dels futurs dispositius de memòria flash per la seva capacitat d'integració d'alta densitat i el seu consum d'energia prop de zero. En el nostre cas, hem estat interessats en el desenvolupament d’FPGAs que han deixat de ser simples dispositius per a la creació ràpida de prototips ASIC per esdevenir complets dispositius reconfigurables amb integració de la memòria i els elements de processament general. En particular, s'han explorat com les arquitectures implementades CNN en FPGAs poden ser optimitzades en termes d’àrea ocupada en el dispositiu i el seu consum de potència. El nostre objectiu final ens ah portat a implementar de manera eficient una CNN-UM amb complet funcionament a un baix cost i baix consum sobre una FPGA amb tecnología flash. Per tant, futurs estudis sobre l’arquitectura eficient de la CNN sobre la FPGA i la interconnexió amb els robots comercials disponibles és un dels objectius d'aquesta tesi que se seguiran en les línies de futur exposades en aquest treball.
El objetivo principal de esta tesis consiste en estudiar la factibilidad de implementar un sensor cámara CNN con plena funcionalidad basado en FPGA de bajo coste adecuado para aplicaciones en robots móviles. El estudio de los fundamentos de las redes celulares no lineales (CNNs) y su aplicación eficaz en matrices de puertas programables (FPGAs) se ha complementado, por un lado con el paralelismo que se establece entre arquitectura multi -núcleo de las CNNs y los enjambres de robots móviles, y por el otro lado con la correlación dinámica de CNNs y arquitecturas memristive. Además, los memristors se consideran los sustitutos de los futuros dispositivos de memoria flash por su capacidad de integración de alta densidad y su consumo de energía cerca de cero. En nuestro caso, hemos estado interesados en el desarrollo de FPGAs que han dejado de ser simples dispositivos para la creación rápida de prototipos ASIC para convertirse en completos dispositivos reconfigurables con integración de la memoria y los elementos de procesamiento general. En particular, se han explorado como las arquitecturas implementadas CNN en FPGAs pueden ser optimizadas en términos de área ocupada en el dispositivo y su consumo de potencia. Nuestro objetivo final nos ah llevado a implementar de manera eficiente una CNN-UM con completo funcionamiento a un bajo coste y bajo consumo sobre una FPGA con tecnología flash. Por lo tanto, futuros estudios sobre la arquitectura eficiente de la CNN sobre la FPGA y la interconexión con los robots comerciales disponibles es uno de los objetivos de esta tesis que se seguirán en las líneas de futuro expuestas en este trabajo.
The main goal of this thesis consists in studying the feasibility to implement a full-functionality CNN camera sensor based on low-cost FPGA device suitable for mobile robotic applications. The study of Cellular Nonlinear Networks (CNNs) fundamentals and its efficient implementation on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) has been complemented, on one side with the parallelism established between multi-core CNN architecture and swarm of mobile robots, and on the other side with the dynamics correlation of CNNs and memristive architectures. Furthermore, memristors are considered the future substitutes of flash memory devices because of its capability of high density integration and its close to zero power consumption. In our case, we have been interested in the development of FPGAs that have ceased to be simple devices for ASIC fast prototyping to become complete reconfigurable devices embedding memory and processing elements. In particular, we have explored how the CNN architectures implemented on FPGAs can be optimized in terms of area occupied on the device or power consumption. Our final accomplishment has been implementing efficiently a fully functional reconfigurable CNN-UM on a low-cost low-power FPGA based on flash technology. Therefore, further studies on an efficient CNN architecture on FPGA and interfacing it with commercially-available robots is one of the objectives of this thesis that will be followed in the future directions exposed in this work.