Clustering basado en redes bayesianas con predictoras continuas: aplicaciones en neurociencia

Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .

Measurements of different acoustic conditions in small rectangular rooms

Impulse response measurements are carried out in laboratory facilities at Ecophon, Sweden, simulating a typical classroom with varying suspended ceilings and furniture arrangements. The aim of these measurements is to build a reliable database of acoustical parameters in order to have enough data to validate the new acoustical simulation tool which is under development at Danmarks Tekniske Universitet, Denmark. The different classroom configurations are also simulated using ODEON Room Acoustics software and are compared with the measurements. The resulting information is essential for the development of the acoustical simulation tool because it will enable the elimination of prediction errors, especially those below the Schroeder frequency. The surface impedance of the materials used during the experiments is measured in a Kundt’s tube at DTU, in order to characterize them as accurately as possible at the time of incorporation into the model. A brief study about porous materials frequently used in classrooms is presented. Wide diferences are found between methods of measuring absorption coefficients and local or extended assumptions. RESUMEN. Mediciones de Respuesta al Impulso son llevadas a cabo en las instalaciones con que cuenta la empresa Ecophon en su sede central de Hyllinge, Suecia. En una de sus salas, se recrean diferentes configuraciones típicas de aula, variando la altura y composición de los techos, colocando paneles absorbentes de pared e incluyendo diferentes elementos mobiliario como pupitres y sillas. Tres diferentes materiales absorbentes porosos de 15, 20 y 50 mm de espesor, son utilizados como techos suspendidos así como uno de 40 mm es utilizado en forma de paneles. Todas las medidas son realizadas de acuerdo al estándar ISO 3382, utilizando 12 combinaciones de fuente sonora y micrófono para cada configuración, así como respetando las distancias entre ellos establecidas en la norma. El objetivo de toda esta serie de medidas es crear una base de datos de parámetros acústicos tales como tiempo de reverberación, índice de claridad o índice de inteligibilidad medidos bajo diferentes configuraciones con el objeto de que éstos sirvan de referencia para la validación de una nueva herramienta de simulación acústica llamada PARISM que está siendo desarrollada en este momento en la Danmarks Tekniske Universitet de Copenhague. Esta herramienta tendrá en cuenta la fase, tanto en propagación como en reflexión, así como el comportamiento angulodependiente de los materiales y la difusión producida por las superficies. Las diferentes configuraciones de aula recreadas en Hyllinge, son simuladas también utilizando el software de simulación acústica ODEON con el fin de establecer comparaciones entre medidas y simulaciones para discutir la validez de estas ultimas. La información resultante es esencial para el desarrollo de la nueva herramienta de simulación, especialmente los resultados por debajo de la frecuencia de corte de Schroeder, donde ODEON no produce predicciones precisas debido a que no tiene en cuenta la fase ni en propagación ni en reflexión. La impedancia de superficie de los materiales utilizados en los experimentos, todos ellos fabricados por la propia empresa Ecophon, es medida utilizando un tubo de Kundt. De este modo, los coeficientes de absorción de incidencia aleatoria son calculados e incorporados a las simulaciones. Además, estos coeficientes también son estimados mediante el modelo empírico de Miki, con el fin de ser comparados con los obtenidos mediante otros métodos. Un breve estudio comparativo entre coeficientes de absorción obtenidos por diversos métodos y el efecto producido por los materiales absorbentes sobre los tiempos de reverberación es realizado. Grandes diferencias son encontradas, especialmente entre los métodos de tubo de impedancia y cámara reverberante. La elección de reacción local o extendida a la hora de estimar los coeficientes también produce grandes diferencias entre los resultados. Pese a que la opción de absorción angular es activada en todas las simulaciones realizadas con ODEON para todos los materiales, los resultados son mucho más imprecisos de lo esperado a la hora de compararlos con los valores extraidos de las medidas de Respuesta al Impulso. En salas como las recreadas, donde una superficie es mucho más absorbente que las demás, las ondas sonoras tienden a incidir en la superficie altamente absorbente desde ángulos de incidencia muy pequeños. En este rango de ángulos de incidencia, las absorciones que presentan los materiales absorbentes porosos estudiados son muy pequeñas, pese a que sus valores de coeficientes de absorción de incidencia aleatoria son altos. Dado que como descriptor de las superficies en ODEON se utiliza el coeficiente de absorción de incidencia aleatoria, los tiempos de reverberación son siempre subestimados en las simulaciones, incluso con la opción de absorción angular activada. Esto es debido a que el algoritmo que ejecuta esta opción, solo tiene en cuenta el tamaño y posición de las superficies, mientras que el comportamiento angulodependiente es diferente para cada material. Es importante destacar, que cuando la opción es activada, los tiempos simulados se asemejan más a los medidos, por lo tanto esta característica sí produce ciertas mejoras pese a no modelar la angulodependencia perfectamente. Por otra parte, ODEON tampoco tiene en cuenta el fenómeno de difracción, ni acepta longitudes de superficie menores de una longitud de onda a frecuencias medias (30 cm) por lo que en las configuraciones que incluyen absorbentes de pared, los cuales presentan un grosor de 4 cm que no puede ser modelado, los tiempos de reverberación son siempre sobreestimados. Para evitar esta sobreestimación, diferentes métodos de correción son analizados. Todas estas deficiencias encontradas en el software ODEON, resaltan la necesidad de desarrollar cuanto antes la herramienta de simulación acústica PARISM, la cual será capaz de predecir el comportamiento del campo sonoro de manera precisa en este tipo de salas, sin incrementar excesivamente el tiempo de cálculo. En cuanto a los parámetros extraidos de las mediciones de Respuesta al Impulso, bajo ninguna de las configuraciones recreadas los tiempos de reverberación cumplen con las condiciones establecidas por la regulación danesa en materia de edificación. Es importante destacar que los experimentos son llevados a cabo en un edificio construido para uso industrial, en el que, pese a contar con un buen aislamiento acústico, los niveles de ruido pueden ser superiores a los existentes dentro del edificio donde finalmente se ubique el aula. Además, aunque algunos elementos de mobiliario como pupitres y sillas son incluidos, en una configuración real de aula normalmente aparecerían algunos otros como taquillas, que no solo presentarían una mayor absorción, sino que también dispersarían las ondas incidentes produciendo un mejor funcionamiento del techo absorbente. Esto es debido a que las ondas incidirían en el techo desde una mayor variedad de ángulos, y no solo desde ángulos cercanos a la dirección paralela al techo, para los cuales los materiales presentan absorciones muy bajas o casi nulas. En relación a los otros parámetros como índice de claridad o índice de inteligibilidad extraidos de las medidas, no se han podido extraer conclusiones válidas dada la falta de regulación existente. Sin embargo, el efecto que produce sobre ellos la inclusión de techos, paneles de pared y mobiliario sí es analizada, concluyendo que, como era de esperar, los mejores resultados son obtenidos cuando todos los elementos están presentes en la sala en el mismo momento.

Calculation of dielectrophoretic potential generated under illumination patterns on x- and z-cut LiNbO3 : application to photovoltaic particle trapping

The dielectrophoretic potential generated near the surface of a z-cut LiNbO3 by photovoltaic charge transport has been calculated for first time. The procedure and results are compared with the ones corresponding to x-cut. Diferences in the position, sharpness and time evolution are reported, and their implication on particle trapping are discussed.

Caracterización y simulación de arborizaciones dentríticas con redes bayesianas incluyendo variables angulares

El funcionamiento interno del cerebro es todavía hoy en día un misterio, siendo su comprensión uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia moderna. El córtex cerebral es el área del cerebro donde tienen lugar los procesos cerebrales de más alto nivel, cómo la imaginación, el juicio o el pensamiento abstracto. Las neuronas piramidales, un tipo específico de neurona, suponen cerca del 80% de los cerca de los 10.000 millones de que componen el córtex cerebral, haciendo de ellas un objetivo principal en el estudio del funcionamiento del cerebro. La morfología neuronal, y más específicamente la morfología dendrítica, determina cómo estas procesan la información y los patrones de conexión entre neuronas, siendo los modelos computacionales herramientas imprescindibles para el estudio de su rol en el funcionamiento del cerebro. En este trabajo hemos creado un modelo computacional, con más de 50 variables relativas a la morfología dendrítica, capaz de simular el crecimiento de arborizaciones dendríticas basales completas a partir de reconstrucciones de neuronas piramidales reales, abarcando desde el número de dendritas hasta el crecimiento los los árboles dendríticos. A diferencia de los trabajos anteriores, nuestro modelo basado en redes Bayesianas contempla la arborización dendrítica en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre dendritas y detectando de forma automática las relaciones entre las variables morfológicas que caracterizan la arborización. Además, el análisis de las redes Bayesianas puede ayudar a identificar relaciones hasta ahora desconocidas entre variables morfológicas. Motivado por el estudio de la orientación de las dendritas basales, en este trabajo se introduce una regularización L1 generalizada, aplicada al aprendizaje de la distribución von Mises multivariante, una de las principales distribuciones de probabilidad direccional multivariante. También se propone una distancia circular multivariante que puede utilizarse para estimar la divergencia de Kullback-Leibler entre dos muestras de datos circulares. Comparamos los modelos con y sin regularizaci ón en el estudio de la orientación de la dendritas basales en neuronas humanas, comprobando que, en general, el modelo regularizado obtiene mejores resultados. El muestreo, ajuste y representación de la distribución von Mises multivariante se implementa en un nuevo paquete de R denominado mvCircular.---ABSTRACT---The inner workings of the brain are, as of today, a mystery. To understand the brain is one of the main challenges faced by current science. The cerebral cortex is the region of the brain where all superior brain processes, like imagination, judge and abstract reasoning take place. Pyramidal neurons, a specific type of neurons, constitute approximately the 80% of the more than 10.000 million neurons that compound the cerebral cortex. It makes the study of the pyramidal neurons crucial in order to understand how the brain works. Neuron morphology, and specifically the dendritic morphology, determines how the information is processed in the neurons, as well as the connection patterns among neurons. Computational models are one of the main tools for studying dendritic morphology and its role in the brain function. We have built a computational model that contains more than 50 morphological variables of the dendritic arborizations. This model is able to simulate the growth of complete dendritic arborizations from real neuron reconstructions, starting with the number of basal dendrites, and ending modeling the growth of dendritic trees. One of the main diferences between our approach, mainly based on the use of Bayesian networks, and other models in the state of the art is that we model the whole dendritic arborization instead of focusing on individual trees, which makes us able to take into account the interactions between dendrites and to automatically detect relationships between the morphologic variables that characterize the arborization. Moreover, the posterior analysis of the relationships in the model can help to identify new relations between morphological variables. Motivated by the study of the basal dendrites orientation, a generalized L1 regularization applied to the multivariate von Mises distribution, one of the most used distributions in multivariate directional statistics, is also introduced in this work. We also propose a circular multivariate distance that can be used to estimate the Kullback-Leibler divergence between two circular data samples. We compare the regularized and unregularized models on basal dendrites orientation of human neurons and prove that regularized model achieves better results than non regularized von Mises model. Sampling, fitting and plotting functions for the multivariate von Mises are implemented in a new R packaged called mvCircular.