O ovo ou a galinha?
Frequentemente ressurgem questões a cerca de quem vem primeiro: o ovo ou galinha.
Algo semelhante ocorre no estudo de muitos sinais simultâneos.
Será que a algum sinal deles se pode atribuir a condição de causa de outros sinais: por exemplo a força medida sobre um objeto resultam na sua aquisição de velocidade.
Esta questão é se torna delicada quando o experimentador tem poucos meios de interferir no sistemas observados:
Por exemplo será que aumento de salários causa inflação? Ou será o oposto?
Nossa pesquisa está voltada ao uso de técnicas de análise de sinais (séries temporais) para investigar relações de causa e efeito entre grandezas observadas com especial ênfase a determinação de conexões neurais em contextos de normalidade e doença, já que estas técnicas permitem inferências anatômicas de sistemas fisiológicos 'in vivo', dispensando a dissecção.
Em mais detalhes veja as seguintes propostas:
Visa-se adaptar, desenvolver e aplicar metodologias de Identificação de Sistemas baseadas em séries temporais multivariadas para inferência de causalidade (determinação da direção do fluxo de informação e existência de realimentação) entre sinais (com ênfase a a determinação de conexões e estruturas neuro-elétricas ativas). Trata-se de aplicar o conceito de causalidade de Granger (melhoria de predição de uma dada série temporal condicionada ao passado de outras séries temporais), utilizando modelos lineares de predição e sua representação no domínio da frequência.
Palavras Chave: causalidade, modelos lineares de séries temporais, neuro-biologia.
Visa-se desenvolver metodologias de não-lineares para séries temporais multivariadas que permitam a inferência de causalidade (determinação da direção do fluxo de informação e existência de realimentação) entre sinais (com ênfase a a determinação de conexões e estruturas neuro-elétricas ativas). Trata-se de estender o conceito de causalidade de Granger (melhoria de predição de uma dada série temporal condicionada ao passado de outras séries temporais) a modelos não-lineares de predição e sua representação no domínio da frequência.
Palavras Chave: causalidade, modelos não-lineares de séries temporais, neuro-biologia, Teoria da Informação.
Pretende-se realizar um trabalho de aplicação dos resultados de pesquisa fornecido pelos itens anteriores. O trabalho adquire peculiaridades próprias quando se estuda relações entre disparos neuronais que necessitam de pré-processamento (convolução por kerneis adequados) para sua correta interpretação através dos métodos lineares em des- envolvimento.
Palavras Chave: causalidade, modelos de redes neurais naturais, neuro-biologia, wavelets