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Neurophysiology

Contains reports on seven research projects.Bell Telephone Laboratories, IncorporatedNational Institutes of HealthTeagle Foundation, IncorporatedUnited States Air Force (WADD Contract AF33(616)-7783

Automata & Sequential Machines, A Survey

Coordinated Science Laboratory was formerly known as Control Systems LaboratoryContract DA-36-039-TR US AMC 02208(E

Diseño e implementación de una librería neuronal y de una suit didáctica para la enseñanza sobre redes neuronales

Las redes neuronales constituyen un modelo de computación inspirado en la estructura del sistema nervioso de los animales superiores, y presentan grandes cualidades para resolver problemas difíciles de atacar usando metodologías convencionales. Por lo anterior las redes neuronales se utilizan para el desarrollo de sistemas inteligentes, con naturaleza adaptativa, y capaces de aprender de su entorno; sistemas resistentes al ruido y con un desempeño claramente superior a las técnicas usuales utilizadas en diversos campos. La investigación sobre redes neuronales data de por lo menos 70 años atrás, pero en los últimos 20 años se ha observado una verdadera revolución en la aplicación de redes neuronales en problemas de control, reconocimiento biométrico, bioinformática, detección de fraude bancario, entre otros. Lo anterior se debe a la aparición de nuevos algoritmos de entrenamiento y de hardware cada vez más potente, que sumados han permitido este gran avance en el campo de la inteligencia artificial. Por esto, para el profesional en informática y áreas afines, el entrenamiento en inteligencia artificial – específicamente en redes neuronales –, representa una herramienta cada vez más valiosa y fundamental, puesto que los problemas que enfrentamos en el campo se hacen cada vez más complejos. El reconocimiento de patrones arbitrariamente complejos en grandes sets de datos se ha vuelto una tarea de todos los días y la interacción hombre-máquina es cada vez más común.Incluye bibliografí

Diagnóstico diferencial de fiebres hemorrágicas utilizando ARTMAP

El dengue, leptospirosis y la malaria son enfermedades que pertenecen a un grupo conocido como fiebres hemorrágicas [1] [3]. Estas enfermedades se pueden manifestar inicialmente como síndromes febriles indeterminados, por lo que pueden ser fácilmente confundidas con otros cuadros o incluso entre ellas [2]. A pesar de presentar síntomas parecidos, sus etiologías y tratamiento son muy diferentes, por lo que se hace de especial importancia establecer mecanismos de diagnóstico claramente definidos y con alta especificidad, teniendo en cuenta que la mortalidad asociada a estas enfermedades se reduce dramáticamente al ser diagnosticadas oportunamente. Para el diagnóstico de estas enfermedades, el personal médico dispone de indicaciones semiológicas en la literatura, pero estas enfermedades presentan una alta variabilidad en términos de los síntomas y signos que presentan los pacientes afectados, haciendo difícil establecer con claridad de que enfermedad se trata. Además, se disponen de pruebas de laboratorio para la confirmación del diagnóstico, con confiabilidad altamente variable y resultados que pueden tomar varios días para ser reportados finalmente. Todo lo anterior juega en contra de un diagnóstico acertado y oportuno, llevando muchas veces a falsos diagnósticos. Varios estudios [6] [7] [8] [9] ponen de manifiesto situaciones donde durante un brote epidémico, una enfermedad enmascara una porción significante de casos de otra enfermedad. El dengue, leptospirosis y la malaria son enfermedades de notificación obligatoria a las entidades encargadas de la vigilancia epidemiológica, puesto se consideran riesgos para la salud pública, lo cual las pone en un lugar de importancia manifiesta a la hora de considerar el diseño de estrategias encaminadas a obtener un diagnóstico temprano más acertado. El campo del aprendizaje automatizado (Machine Learning) ha ofrecido históricamente recursos bastante importantes para el diagnóstico médico ayudado por computadora, y a través de estos el problema de diagnóstico se asume como un problema de reconocimiento de patrones. La idea tras este tipo de aplicaciones no es remplazar al personal médico, sino darle herramientas adicionales para la toma de decisiones, y de esta manera contribuir a la mejora de la atención de los pacientes.Incluye bibliografía, anexos e índic