Neural Connectivity
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1. Estimating the mechanical competence parameter of the trabecular bone: a neural network approach
Abstract Introduction The mechanical competence parameter (MCP) of the trabecular bone is a parameter that merges the volume fraction, connectivity, tortuosity and Young modulus of elasticity, to provide a single measure of the trabecular bone structural quality. Methods As the MCP is estimated for 3D images and the Young modulus simulations are quite cons
Res. Biomed. Eng.. Publicado em: 07/07/2016
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2. Lamina specific loss of inhibition may lead to distinct neuropathic manifestations: a computational modeling approach
Introduction It has been reported that inhibitory control at the superficial dorsal horn (SDH) can act in a regionally distinct manner, which suggests that regionally specific subpopulations of SDH inhibitory neurons may prevent one specific neuropathic condition. Methods In an attempt to address this issue, we provide an alternative approach by integrating
Res. Biomed. Eng.. Publicado em: 2015-04
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3. Modelagem matemática-computacional da conectividade cerebral em ressonância magnética funcional para o estudo do estado de repouso / fMRI Resting-state Graph Index Analysis in Classical Neural Systems
Esta dissertação desenvolve e aplica métodos para caracterizar regiões cerebrais durante o estado de repouso. Utilizam-se grafos para representar a inter-dependência temporal de sinais de ressonância magnética funcional provenientes de regiões cerebrais distintas. Vértices representam regiões cerebrais e arestas representam a conectividade funciona
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 08/07/2011
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4. Conectividade funcional por imageamento de ressonância magnética (MRI) em pacientes com epilepsia de lobo temporal mesial (ELTM) / Functional conectivity using magnetic resonance image (MRI) in patients with mesial temporal lobe epilepsy (MTLE)
Um número crescente de estudos sobre conectividade cerebral tem-se destacado na área da Neurociência. Esses estudos almejam entender como diferentes regiões no cérebro estão relacionadas. Para isso, diversas técnicas podem ser empregadas, dentre elas, a ressonância magnética funcional (fMRI). Baseada no sinal BOLD (Blood Oxigenation Level Dependence
Publicado em: 2010
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5. Abordagem neuro-genética para mapeamento de problemas de conexão em otimização combinatória / Neurogenetic approach for mapping connection problems in combinatorial optimization
Due to applicability constraints involved with the algorithms for solving combinatorial optimization problems, systems based on artificial neural networks and genetic algorithms are alternative methods for solving these problems in an efficient way. The genetic algorithms must its popularity to make possible cover nonlinear and extensive search spaces. On th
Publicado em: 2009
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6. Development of a digital controller based on a neural model and an optimizer of an electronic worksheet / Desenvolvimento de controlador digital baseado em um modelo neural e um otimizador de uma planilha eletronica
A demanda de mercado com relação à qualidade dos produtos, à produtividade e lucratividade dos processos e à questão ambiental tem forçado as indústrias a buscar melhorias nos processos. Com esta finalidade, os engenheiros têm buscado no Controle de Processos soluções para sistemas não lineares e/ou transientes. Sistemas de controle avançados, b
Publicado em: 2009
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7. Estimulação magnética transcraniana: um estudo controlado do padrão da ativação cerebral na depressão maior utilizando a tomografia por emissão de pósitrons / A TMS/PET study on brain activity and connectivity in recurrent major depression
Falhas na conectividade cerebral e na atividade córtico-límbica podem estar envolvidas no Transtorno Depressivo Maior (TDM). O uso simultâneo da Estimulação Magnética Transcraniana (EMT) e a Tomografia por Emissão de Pósitrons (PET) é um eficiente método não-invasivo para estudar a conectividade funcional interregional do cérebro humano e os meca
Publicado em: 2008
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8. Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita / Neuro-genetic architecture for constrained nonlinear optimization
Systems based on artificial neural networks and genetic algorithms are an alternative method for solving systems optimization problems. The genetic algorithms must its popularity to make possible cover nonlinear and extensive search spaces. Artificial neural networks have high processing rates due to the use of a massive number of simple processing elements
Publicado em: 2007
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9. Sincronizacão em Rede Sem Escala
We considered a coupled chaotic logistic map lattice exhibiting the scale free property: the outreach connectivity of each node obeys a power-law distribution. We analyzed a weak form of coherent spatio-temporal behavior, the direction coherent, wich presents features common to completely synchronized states, like a transitional behavior mediated through int
Publicado em: 2007
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10. Semantic Representations in a Weightless Neural Network
The objective of this thesis is to present and evaluate a way of instilling semantic knowledge into a weightless neural model. The research developed uses neural state machines models (NSMM) to bind together the neural computational paradigm with knowledge representation paradigm. Starting from a critical analysis of existing models, it defines which general
Publicado em: 1999
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11. Recovery of memory properties of Neural Networks in attractors. / Propriedades de recuperação de memória em redes neurais atratoras.
Attractor neural networks are feedback neural networks with no pre-defined connection structure. These types of neural networks present a rich dissipative dynamics and, in general, are used as associative memory devices. Such devices have the capacity to retrieve a previously stored memory, even when exposed to partial or degraded information. To store a mem
Publicado em: 1997
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12. Uma abordagem neuro- nebulosa para otimização de sistema e indentificação robusta
The ability of artificial neural networks to solve complex and diversified problems make them attractive for application in many áreas of engineering and science. A neural network is basically composed of many simple processing elements with a high degree of connectivity among them. This thesis presents an architecture of artificial neural network to apply
Publicado em: 1997