Discriminación de estados mentales mediante la extracción de patrones espaciales bajo restricciones de no estacionariedad e independencia de sujeto

graficas, tablasEvaluation of brain dynamics elicited by motor imagery (MI) tasks can contribute to clinical and learning applications. In this work, we propose four specific improvements for brain motor intention response analysis based on EEG recordings by considering the nonstationarity, nonlinearity of brain signals, inter- and intra-subject variability, aimed to provide physiological interpretability and the distintiveness between subjects neural response. Firstly, to build up the subject-level feature framework, a common representational space, is proposed that encodes the electrode (spatial) contribution, evolving through time and frequency domains. Three feature extraction methods were compared, providing insight into the possible limitations. Secondly, we present an Entropy-based method, termed \textit{VQEnt}, for estimation of ERD/S using quantized stochastic patterns as a symbolic space, aiming to improve their discriminability and physiological interpretability. The proposed method builds the probabilistic priors by assessing the Gaussian similarity between the input measured data and their reduced vector-quantized representation. The validating results of a bi-class imagine task database (left and right hand) prove that \textit{VQEnt} holds symbols that encode several neighboring samples, providing similar or even better accuracy than the other baseline sample-based algorithms of Entropy estimation. Besides, the performed ERD/S time-series are close enough to the trajectories extracted by the variational percentage of EEG signal power and fulfill the physiological MI paradigm. In BCI literate individuals, the \textit{VQEnt} estimator presents the most accurate outcomes at a lower amount of electrodes placed in the sensorimotor cortex so that reduced channel set directly involved with the MI paradigm is enough to discriminate between tasks, providing an accuracy similar to the performed by the whole electrode set. Thirdly, multi-subject analysis is to make inferences on the group/population level about the properties of MI brain activity. However, intrinsic neurophysiological variability of neural dynamics poses a challenge for devising efficient MI systems. Here, we develop a \textit{time-frequency} model for estimating the spatial relevance of common neural activity across subjects employing an introduced statistical thresholding rule. In deriving multi-subject spatial maps, we present a comparative analysis of three feature extraction methods: \textit{Common Spatial Patterns}, \textit{Functional Connectivity}, and \textit{Event-Related De/Synchronization}. In terms of interpretability, we evaluate the effectiveness in gathering MI data from collective populations by introducing two assumptions: \textit{i}) Non-linear assessment of the similarity between multi-subject data originating the subject-level dynamics; \textit{ii}) Assessment of time-varying brain network responses according to the ranking of individual accuracy performed in distinguishing distinct motor imagery tasks (left-hand versus right-hand). The obtained validation results indicate that the estimated collective dynamics differently reflect the flow of sensorimotor cortex activation, providing new insights into the evolution of MI responses. Lastly, we develop a data-driven estimator, termed {Deep Regression Network} (DRN), which jointly extracts and performs the regression analysis in order to assess the efficiency of the individual brain networks in practicing MI tasks. The proposed double-stage estimator initially learns a pool of deep patterns, extracted from the input data, in order to feed a neural regression model, allowing for infering the distinctiveness between subject assemblies having similar variability. The results, which were obtained on real-world MI data, prove that the DRN estimator fosters pre-training neural desynchronization and initial training synchronization to predict the bi-class accuracy response, thus providing a better understanding of the Brain--Computer Interface inefficiency of subjects. (Texto tomado de la fuente)La evaluación de la dinámica cerebral provocada por las tareas de imaginación motora (\textit{Motor Imagery - MI}) puede contribuir al desarrollo de aplicaciones clínicas y de aprendizaje. En este trabajo, se proponen cuatro mejoras específicas para el an\'lisis de la respuesta de la intención motora cerebral basada en registros de Electroencefalografía (EEG) al considerar la no estacionariedad, la no linealidad de las se\tilde{n}ales cerebrales y la variabilidad inter e intrasujeto, con el objetivo de proporcionar interpretabilidad fisiológica y la discriminación entre la respuesta neuronal de los sujetos. En primer lugar, para construir el marco de características a nivel de sujeto, se propone un espacio de representación común que codifica la contribución del electrodo (espacial) y como esta evoluciona a través de los dominios de tiempo y frecuencia. Tres métodos de extracción de características fueron comparados, proporcionando información sobre las posibles limitaciones. En segundo lugar, se presenta un método basado en Entropía, denominado \textit{VQEnt}, para la estimación de la desincronización relacionada a eventos (\textit{Event-Related De-Synchronization - ERD/S}) utilizando patrones estocásticos cuantificados en un espacio simbólico, con el objetivo de mejorar su discriminabilidad e interpretabilidad fisiol\'gica. El método propuesto construye los antecedentes probabilísticos mediante la evaluación de la similitud gaussiana entre los datos medidos de entrada y su representación cuantificada vectorial reducida. Los resultados de validación en una base de datos de tareas de imaginación bi-clase (mano izquierda y mano derecha) prueban que \textit{VQEnt} contiene símbolos que codifican varias muestras vecinas, proporcionando una precisión similar o incluso mejor que los otros algoritmos basados en estimación de entropía de referencia. Además, las series temporales de ERD/S calculadas son lo suficientemente cercanas a las trayectorias extraídas por el porcentaje de variación de la potencia de la señal EEG y cumplen con el paradigma fisiológico de MI. En individuos alfabetizados en BCI, el estimador \textit{VQEnt} presenta los resultados precisos con una menor cantidad de electrodos colocados en la corteza sensoriomotora, de modo que el conjunto reducido de canales directamente involucrados con el paradigma MI es suficiente para discriminar entre tareas. En tercer lugar, el análisis multisujeto consiste en hacer inferencias a nivel de grupo/población sobre las propiedades de la actividad cerebral de la imaginación motora. Sin embargo, la variabilidad neurofisiológica intrínseca de la dinámica neuronal plantea un desafío para el diseño de sistemas MI eficientes. En este sentido, se presenta un modelo de \textit{tiempo-frecuencia} para estimar la relevancia espacial de la actividad neuronal común entre sujetos empleando una regla de umbral estadística que deriva en mapas espaciales de múltiples sujetos. Se presenta un análisis comparativo de tres métodos de extracción de características: \textit{Patrones espaciales comunes}, \textit{Conectividad funcional} y \textit{De-sincronización relacionada con eventos}. En términos de interpretabilidad, evaluamos la efectividad en la recopilación de datos de MI para multisujetos mediante la introducción de dos suposiciones: \textit{i}) Evaluación no lineal de la similitud entre los datos de múltiples sujetos que originan la dinámica a nivel de sujeto; \textit{ii}) Evaluación de las respuestas de la red cerebral que varían en el tiempo de acuerdo con la clasificación de la precisión individual realizada al distinguir distintas tareas de imaginación motora (mano izquierda versus mano derecha). Los resultados de validación obtenidos indican que la dinámica colectiva estimada refleja de manera diferente el flujo de activación de la corteza sensoriomotora, lo que proporciona nuevos conocimientos sobre la evolución de las respuestas de MI. Por último, se muestra un estimador denominado {Red de regresión profunda} (\textit{Deep Regression Network - DRN}), que extrae y realiza conjuntamente un análisis de regresión para evaluar la eficiencia de las redes cerebrales individuales, de cada sujeto, en la práctica de tareas de MI. El estimador de doble etapa propuesto inicialmente aprende un conjunto de patrones profundos, extraídos de los datos de entrada, para alimentar un modelo de regresión neuronal, lo que permite inferir la distinción entre conjuntos de sujetos que tienen una variabilidad similar. Los resultados, que se obtuvieron con datos MI del mundo real, demuestran que el estimador DRN usa la desincronización neuronal previa al entrenamiento y la sincronización del entrenamiento inicial para predecir la respuesta de precisión bi-clase, proporcionando así una mejor comprensión de la ineficiencia de la respuesta de MI de los sujetos en las Interfaces Cerebro-Computador.DoctoradoDoctor en IngenieríaReconocimiento de PatronesEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicaciones.Sede Manizale

Calidad de vida en personas con enfermedad mental en una IPS psiquiátrica en el municipio de Villavicencio

La enfermedad mental afecta a un sin número de personas a nivel mundial, alterando su relación con el entorno, la percepción de la vida misma y su calidad de vida, por ello es de gran importancia estudiar el impacto que tiene la salud mental sobre la misma, el concepto de calidad de vida según la Organización Mundial de la Salud (OMS) que la define como “la percepción que el individuo tiene de su lugar en la existencia, en el contexto cultural y su sistema de valores en los que vive y en relación con sus objetivos, sus expectativas, sus normas e inquietudes”1 . en base en lo anterior se logra conceptualizar la calidad de vida de acuerdo a determinados valores o perspectivas que posee cada individuo y que varía según su contexto, social, cultural y demográfico (Ángela, 2005). En este contexto las enfermedades crónicas donde se encuentran las enfermedades mentales que se asocian a factores genéticos, antecedentes familiares y/o biológicos, por causa de un trauma cerebral que puede conducir a un trastorno mental, siendo estos los que dificultan la percepción de estos individuos, sobre su bienestar físico y emocional. de esta forma se busca preservar la vida mediante el tratamiento de la enfermedad, para ello se requiere un seguimiento constante y oportuno para mantener su salud en un estado funcional, ya que por su cronicidad estas enfermedades los acompañaran hasta el final de sus días, por esto el conocer sobre su enfermedad y su cuidado le permita al individuo estar alerta ante las consecuencias que acarrea la misma.Introducción -- Justificación -- Marco referencial -- Marco Teórico -- Marco conceptual -- Marco Legal -- Marco Epidemiológico -- Objetivos -- Objetivo general -- Objetivos específicos -- Metodología -- Tipo y diseño de estudio -- Universo de estudio -- Población de estudio - Selección y tamaño de muestra -- Criterios de inclusión y exclusión -- Criterios de inclusión -- Criterios de exclusión -- Procedimiento para la recolección de la información -- Operación de variables -- Consideraciones bioéticas del estudio -- Resultados -- Caracterización de la población - GCPC-UN-D 06 de marzo de 2014 -- Conclusiones -- Referencias -- Anexos -- Consentimiento informado -- Instrumento de calidad de vida de betty ferrell en español, para personas con enfermedad crónic

Componente humano en estudiantes de un programa de ciencias de la salud en la Fundación Universitaria del Área Andina, Pereira, 2021

Dehumanization is the reduction of the qualities that distinguish people as human beings, leading the professional to act without being able to experience empathy; Education in health sciences faces the difficulty of developing mechanisms that allow the implementation of an optimal human component from professional training. The purpose of not getting emotionally involved is, perhaps, a defense mechanism that removes the suffering of others. This impersonal attitude compromises empathy wears down the ideal, and promulgates the need for an affective education to maintain empathy during the formative years. Aim: Identify the human component in students of a health sciences program at AREANDINA University, Pereira, 2021. Method: Quantitative, descriptive, cross-sectional study, sample of 146 students selected in a non-probabilistic way. The capture and processing of basic information according to the study variables was carried out through the STATA 15 4 program. Results: The global empathy measurement score obtained in the research was 97, which indicates an outstanding level (88-113) Conclusions: It is important to generate strategies that impact from the academy, promoting empathy and humanistic.La deshumanización es la reducción de las cualidades que distinguen a las personas como seres humanos, llevando al profesional a actuar sin ser capaz de experimentar empatía. La educación en ciencias de la salud enfrenta la dificultad que representa el desarrollar mecanismos que permitan implementar un componente humano óptimo desde la formación profesional. El propósito de no implicarse emocionalmente es, quizá, un mecanismo de defensa que aparta del sufrimiento ajeno. Esta actitud impersonal compromete la empatía, desgasta el ideal y promulga la necesidad de una educación afectiva para conservar la empatía durante los años de formación. Objetivo: identificar el componente humano en  estudiantes de un programa de ciencias de la salud en la Fundación Universitaria del Área Andina, Pereira, 2021. Método: estudio cuantitativo, descriptivo, transversal, muestra de 146 estudiantes seleccionados en forma no probabilística. La captura y procesamiento de la información básica según las variables de estudio se realizó a través del programa STATA 15. Resultados: el puntaje de medición de empatía global obtenido en la investigación fue de 97 lo que indica un nivel sobresaliente (88-113). Conclusiones: es importante generar estrategias que impacten desde la academia, que promuevan la empatía y el factor humanístico

Semilleros de Investigación 2016

El Instituto Unidad de Investigaciones Jurídico-Sociales Gerardo Molina, Unijus, promueve y apoya el desarrollo e implementación de programas y proyectos que aporten al conocimiento de la realidad nacional e internacional y de las instituciones jurídicas, políticas y sociales. Por tal motivo, es fundamental el apoyo constante a la formación de semilleros de investigación en la Facultad de Derecho, Ciencias Políticas y Sociales de la Sede Bogotá, así como la consolidación de los semilleros ya existentes. Mediante la Convocatoria n.° 30 de 2016 fueron seleccionadas dieciocho propuestas de investigación integradas por un total de sesenta estudiantes, vinculados a un total de trece grupos de investigación. Este número de Investigaciones en Construcción se divide en cuatro secciones temáticas: 1) investigaciones sobre el posconflicto, desde sus multiples matices; 2) conflictividades y derechos ambientales con estudios de caso en diversos puntos de la geografía nacional; 3) asuntos sociojurídicos referentes a temáticas propias de nuestra realidad social; y 4) análisis de problemáticas del país y de las regiones desde la perspectivas política y de las políticas públicas. De este modo, se demuestra el interes continuo de la academia y sus integrantes por las problematicas sociales, determinando el modo en que las teorías jurídicas y políticas pueden contribuir a la construcción de nuevas propuestas para su solución. La presente publicación está compuesta por los artículos que resultaron de los proyectos aprobados.Sección I. Víctimas del conflicto armado colombiano en tránsito a sujetos democráticos: el derecho a la verdad como eje reparador (2011-2016) Grupo de investigación Colectivo de Estudios Poscoloniales/Decoloniales en América Latina, Colectivo (Copal). En este artículo, se analiza el contenido esencial del derecho a la verdad, para determinar si los mecanismos establecidos en la Ley 1448 de 2011 y en el “Acuerdo Final para la Terminación del Conflicto Armado y la Construcción de una Paz Estable y Duradera” cumplen los estándares internacionales y si garantizan el derecho a la verdad para las víctimas. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Camilo Alberto Borrero García. Conflictividad territorial en el Catatumbo. Un horizonte intercultural por construir Grupo de investigación Relaciones Interétnicas y Minorías Culturales. Este artículo realiza una aproximación a las conflictividades interculturales originadas por el choque de las territorialidades campesinas e indígenas presentes en la región del Catatumbo (Norte de Santander). Para ello, se identifican los actores que habitan y disputan este territorio, caracterizando la problemática desde sus diferentes variables y los condicionantes que impiden el desarrollo del proyecto intercultural propuesto. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Edgar Alberto Novoa (q. e. p. d.). La representación de las Farc-ep en la prensa colombiana. Análisis de las noticias de El Tiempo y El Espectador en el marco de los diálogos de paz en La Habana (2012-2016) Grupo de investigación Cultura Jurídico-Política, Instituciones y Globalización. Este artículo analiza el discurso de los medios masivos de comunicación en Colombia, puntualmente de la prensa escrita (El Tiempo y El Espectador). Se realiza un acercamiento al conflicto armado con las Farc-ep y el papel de los medios de comunicación y se reflexiona en torno al papel que estos tienen en la representación de los diversos actores políticos frente a la sociedad civil. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Oscar Eduardo Mejía Quintana. Democracia e insurgencia. Una mirada a las propuestas para la reconfiguración de la democracia de dos movimientos insurgentes armados (eln y m-19) en Colombia entre 1979 y 2016 Grupo de investigación Seguridad y Defensa. Estudia las propuestas para la reconfiguración de la democracia en Colombia de dos movimientos insurgentes armados (eln y m-19) entre 1979 y 2016. Mediante una revisión documental de archivo, y el estudio interpretativo de los discursos existentes, recopila entrevistas e historias de vida de militantes de estos grupos, reconstruyendo las críticas a la democracia en Colombia hechas por el eln y el m-19. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Carlos Medina Gallego. Reparación de víctimas en el sistema de la Corte Penal Internacional: obstáculos y deficiencias Grupo de investigación Grupo de Estudios Penales, Conflicto y Política Criminal. Este artículo busca identificar la participación de las víctimas, las formas de reparación y la relación de la Corte Penal Internacional con los Estados, con el fin de identificar sus obstáculos y deficiencias. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor José Francisco Acuña Vizcaya.Sección ii Conflictividad ambiental urbana y de aguas en Bogotá Grupo de Investigación en Derechos Colectivos y Ambientales (Gidca). Este trabajo investiga los conflictos ambientales redistributivos en la ciudad de Bogotá, centrándose en las diversas maneras de apropiación, acceso y goce del agua. Con este fin, este análisis se sustenta en una indagación teórica y en un estudio de casos en las localidades de Ciudad Bolívar, Suba y San Cristóbal. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Gregorio Mesa Cuadros. Conflictividad ambiental en La Guajira: derecho al agua Grupo de Investigación en Derechos Colectivos y Ambientales (Gidca). Esta investigación busca determinar las principales falencias de los proyectos implementados por el Gobierno nacional, que no han permitido superar la crisis ambiental en La Guajira, situación que afecta los derechos fundamentales de los ciudadanos, principalmente el derecho fundamental al agua. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Gregorio Mesa Cuadros. Consecuencias ambientales de las actividades mineras de carbón en Tibú, Norte de Santander, en el periodo 2002-2015 Grupo de Investigación en Derechos Colectivos y Ambientales (Gidca). El posicionamiento de la minería, como pilar fundamental de la economía colombiana en los últimos gobiernos, y la preocupación por las consecuencias ambientales de la minería y la extracción de recursos energéticos son los temas abordado en este artículo. Esta investigación toma como caso de estudio el municipio de Tibú en Norte de Santander. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Gregorio Mesa Cuadros.Sección iii Análisis sobre la implementación de la oralidad en la administración de justicia en el Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina Grupo de investigación de Relaciones Interétnicas y Minorías Culturales. El trabajo de campo realizado en Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina pretendió conocer las dificultades de la implementación de la oralidad en la administración de justicia en ese departamento y las estrategias para mitigar el impacto del bilingüismo en las distintas instancias judiciales del circuito de San Andrés. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Edgar Alberto Novoa Torres (q. e. p. d.). Hacia una aproximación económico-jurídica de la maternidad subrogada y su regulación Semillero La maternidad subrogada en Colombia. Por medio de un enfoque jurídico-económico se realiza un análisis de la maternidad subrogada, como técnica de reproducción humana asistida, una práctica social no regulada normativamente en el Estado colombiano; así como la concepción de la familia y los constructos sociales de las relaciones cotidianas. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección de los profesores Luis Arturo Suárez Pacheco y Marcela González Sandoval. Responsabilidad médica: un estudio desde la jurisprudencia de la Corte Suprema de Justicia, la Corte Constitucional y el Consejo de Estado Grupo de Investigación para la Articulación del Derecho Civil y los Derechos Económicos Sociales y Culturales, Giadesc. Con este estudio se aborda la discusión de la responsabilidad médica, tanto cívil como estatal, dada desde el ámbito de las altas Cortes del sistema jurídico colombiano, buscando la compresión conceptual de la responsabilidad médica, tanto como sus implicaciones y potencialidades. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor José Guillermo Castro Ayala. La interpenetración de la justicia transicional y la justicia ordinaria: estudio orientado a la complejidad sobre la seguridad jurídica y el debido proceso Semillero La interpretación de la justicia transicional y la justicia ordinaria. Con este artículo se estudia cómo la Jurisdicción Especial para la Paz (jep) cumplí- ria, o no, con la materializar el derecho a la justicia de las víctimas del conflicto armado colombiano. Asimismo, indaga los modos en que el Estado deberá garantizar tanto los derechos de las víctimas como los de los victimarios que se sometan a ella. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Héctor Henrique Quiroga Cubillos. Inconstitucionalidad del artículo 6° de la Ley 1121 del 2008 de teletrabajo, por la vulneración de principios de derecho laboral contenidos en la Constitución Política de Colombia Grupo de investigación Escuela de Justicia Comunitaria (ejcun). Este artículo analiza el teletrabajo, como una nueva modalidad de empleo en Colombia y sus posibles beneficios en la expansión del empleo, pero también los retos de su implementación y las afectaciones laborales que implicaría. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Edgar Ardila Amaya. Discursos mediáticos sobre el delito de cuello blanco Grupo de investigación Escuela de investigación en criminología mediática, justicia penal y política criminal “Luis Carlos Pérez”. Desde un análisis criminológico, este artículo aborda las lógicas y discursos mediáticos que subyacen a los delitos de cuello blanco, particularmente al desfalco de Interbolsa. Para este análisis, se tomaron las noticias de dos medios colombianos, en el periodo 2012- 2013, en razón de la importancia que estos dieron a este caso. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Estanislao Escalante Barreto. Derecho administrativo para el posconflicto: hacia una administración transicional Grupo de investigación Derecho Constitucional y Derechos Humanos. En este artículo se realiza una revisión de los conceptos de administración pública y se define una administración para la transición, así como las posibles consecuencias de su implementación, en el contexto de los acuerdos de paz entre el Gobierno nacional y las Farc-ep y de ejecución de lo acordado en La Habana, Cuba. Este semillero estuvo bajo la dirección del profesor Andrés Abel Rodríguez Villabona.Sección IV ¿Por qué TransMilenio en Bogotá está en crisis? Grupo de Investigación Presidencialismo y Participación. Hace un análisis de la implementación del sistema de buses de tránsito rápido (btr) en Bogotá —mediante la creación de la empresa de transporte Tercer Milenio TransMilenio s. a.— y los problemas que este presenta: alto precio de los pasajes, ineficacia para satisfacer la demanda creciente, protestas, bloqueos, largas filas, problemas de corrupción, entre otros. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Miguel Angel Herrera Zgaib. Impactos económicos, políticos y jurídicos de la crisis de la caída de los precios del petróleo desde 2014 en Colombia, Argentina y Venezuela Grupo de Investigación Grupo de Estudio Economía Digna (Geed). Con esta investigación se analiza el impacto de la crisis en los sectores político, econó- mico y judicial de estos países en el el periodo 2012-2016, tomando el caso de Colombia, Venezuela y Argentina, países que dependen de la producción de hidrocarburos, en especial del petróleo. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Daniel Alberto Libreros Caicedo. Diagnóstico de implementación del Código País de Mejores Prácticas Corporativas: el mejoramiento de la arquitectura de control y el problema de la agencia en las juntas directivas Grupo de Investigación Arbitraje Nacional e Internacional (ani). Esta investigación se centra en un diagnóstico de la implementación de las medidas recomendadas por el Código de Mejores Prácticas Corporativas Colombia (Código País) en las entidades emisoras de valores. El semillero de investigación estuvo bajo la dirección del profesor Fredy Andréi Herrera Osorio

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 17

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, Volumen 17 de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada, de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico. Con esta colección, se aspira contribuir con el cultivo, la comprensión, la recopilación y la apropiación social del conocimiento en cuanto a patrimonio intangible de la humanidad, con el propósito de hacer aportes con la transformación de las relaciones socioculturales que sustentan la construcción social de los saberes y su reconocimiento como bien público

Feature Representation Frameworks to support Brain Activity Signals Analysis

La electroencefalografía (EEG) ha sido un método ampliamente usado para medir y monitorear la actividad cerebral, pues bien, es un registro de la actividad eléctrica neuronal medida a través del cráneo, la cual, ha sido ampliamente utilizada en diferentes aplicaciones. Las interfaces cerebro-máquina (Brain-Computer Interface - BCI), son sistemas que utilizan la información inferida de la señal de EEG proporcionando un nuevo canal no muscular para enviar mensajes y comandos a dispositivos externos. Algunos sistemas BCI se basan en el paradigma de la neurociencia cognitiva denominado como imaginación motora (Motor Imagery - MI). Así, MI se basa en la detección de los patrones de actividad cerebral de la imaginación de una acción motriz, pero sin su implementación física, como por ejemplo, la imaginación de los movimientos de la mano. Sin embargo, el análisis de registros EEG requiere el desarrollo de una etapa de preprocesamiento apropiada, así como, una representación de características, una selección de características y unas metodologías de clasificación de patrones adecuadas para mejorar el rendimiento de los sistemas de reconocimiento. Además, debido a la naturaleza de las señales de EEG, durante su captura pueden ser registradas otras señales o artefactos que no corresponden a la actividad eléctrica del cerebro. Estas perturbaciones pueden dificultar la interpretación y análisis de la señal EEG, pues bien, los artefactos pueden imitar anormalidades cerebrales, sumados a la pobre resolución espacial de la señal. Estas dificultades requieren el diseño de métodos de preprocesamiento señales que mejores la condición de los registros EEG de dos maneras: 1) mejorar la resolución espacial y 2) mejorar la relación señal-ruido de los datos. Se desarrollan dos métodos de preprocesamiento de datos de EEG diferentes. La primera es una metodología orientada a resaltar las bandas de frecuencias interés y mejorar la resolución espacial de los datos de EEG para aplicaciones BCI y se basa en el método de Descomposición Empírica (Empirical Mode Decomposition - EMD), el filtro Butterworth como pre-filtro y el método de patrones espaciales comunes (Common Saptial Patterns - CSP) para mejorar la resolución espacial. La segunda metodología de preprocesamiento servirá para el problema de la aparición de artefactos oculares en los registros. Por medio de Análisis de Componentes Principales (Principal Component Analyis – PCA) y el Análisis de Componentes Independientes (Independent Component Analysis – ICA) se identifica la componente asociado al ruido ocular y posteriormente es cancelado, mejorando así, la relación señal-ruido de los datos. Por otra parte, para interpretar la información del cerebro a partir de la serie temporal de EEG, debido a su compleja estructura de aleatoriedad (no estacionariedad y no linealidad), se requieren unas etapas de representación, selección y/o extracción de características y clasificación, que deben ser construidas de manera adecuada para revelar los principales patrones de MI a partir de datos de EEG. Además, es necesario revelar la dinámica subyacente del proceso estudiado para relacionar correctamente la información contenida en los registros de EEG con ciertas clases, patrones o estímulos de la actividad cerebral. El método aborda el problema del hallazgo directo y automático de las características variables en el tiempo que influyen, en mayor proporción, en distinguir las tareas motoras (MI). Para ello, se introduce una etapa relevancia estocástica. Dado que el algoritmo propuesto codifica la dinámica de la actividad neural, los resultados experimentales son comparados con otros enfoques del estado de la técnica. Además, la relevancia calculada en los canales de EEG está de acuerdo con otros hallazgos clínicos reportados en la literatura. Consecuentemente, el análisis de las regiones coactivas durante una tarea de MI se convierte en un tema importante para revelar la actividad neuronal primaria proporcionada por las intenciones del movimiento. Por esta razón, es esencial desarrollar un marco basado el aprendizaje de máquina que se ocupe de encontrar las conexiones entre diferentes áreas del cerebro y permita revelar los patrones de la actividad neuronal y su relación con ciertos estímulos. Comparamos los resultados obtenidos basado en la similaridad de los canales usando kernel (Kernel-based pairwise Inter-Channel Similarity – K-ICS) contra la correlación de Pearson y la medida generalizada de asociación (Generalized Measure of Association – GMA). Los resultados basados en K-ICS y la correlación de Pearson son capaces de capturar las principales relaciones de actividad cerebral, de acuerdo con los hallazgos clínicos de la coactivación de tarea MI reportados en la literatura. Posteriormente, con el fin de revelar las dinámicas subyacentes del proceso estudiado para relacionar adecuadamente la información contenida en los registros de EEG con las determinadas clases, patrones o estímulos de actividad cerebral, los procesos de caracterización de las señales de EEG deben considerar las bandas o frecuencias de los fenómenos de interés y las restricciones estadísticas de los datos. Por otro lado, al identificar la conectividad de regiones cerebrales in un determinado estímulo, uno de los mayores impedimentos en este proceso radica en el hecho de que los sistemas neuronales son altamente distribuidos, dinámicos y complejos, por tanto, la gran cantidad de conexiones estructurales del cerebro dificulta la decodificación y la interpretación de sus procesos. Lo anterior implica que es imprescindible desarrollar un método basado en aprendizaje de máquina y procesado de señales EEG que contemple las conexiones entre las distintas zonas cerebrales y permita revelar apropiadamente los patrones de actividad neuronal y su relación con determinados estímulosAbstract : The most commonly employed method for monitoring brain activity is the Electroencephalographic signal (EEG) due to it is a not invasive method. The EEG signal is a record of electric neural activity measured through of skull and it has been a widely used in different research applications. Based on EEG signal Brain-Computer Interfaces (BCI) are systems that use inferred information to provide new non-muscular channel for sending messages and commands to external devices. Some BCI systems are based on the cognitive neuroscience paradigm termed as Motor Imagery (MI). The MI relies on brain activity patterns of the imagination of a motor action, but without its physical implementation, e.g., the imagination of hand movements. Nevertheless, the EEG data analysis requires developing an appropriate preprocessing stage, as well as, feature representation, feature selection, and pattern classification methodologies to improve the performance of pattern recognition systems. During the capture of the EEG record can be registered other signals or artifacts that not correspond to brain electrical activity. These perturbations can difficult the interpretation and analysis of EEG signal due to the artifacts can mimic brain abnormalities, added to the EEG poor spatial resolution. These difficulties require designing signal preprocessing methods enhancing the condition of EEG records in two ways: 1) improve the spatial resolution and 2)improve the signal-to-noise ratio of data. Then, two different EEG data preprocessing frameworks are developed. The first one is a preprocessing methodology oriented to highlight the interesting frequency band and improve the spatial resolution of EEG data for BCI applications. The framework is based on Empirical Mode Decomposition (EMD) method and Butterworth filter as pre-filter and Common Spatial Patterns (CSP) is considered to improve spatial resolution. The second preprocessing framework is addressed to ocular artefact cancellation problem. By mean of Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) identify the component associated with the ocular noise and then remove it improving the signal-to-noise ratio of data. Moreover, to interpret the brain information from the time series of EEG because of its complex structure of randomness (non-stationarity and nonlinearity). Particularly, feature representation, feature selection and/or extraction, and classification methodologies have to be suitably constructed to reveal the main MI patterns from EEG data. Also, it is necessary to reveal the underlying dynamics of the process studied to relate properly the information contained in EEG records with certain classes, patterns or stimulus of brain activity. The method addresses the problem of a direct and automatic finding of the time-varying features influencing the most on distinguishing Motor Imagery tasks. Besides, the method introduces a stochastic relevance stage that is primarily used for properly handling the set of short-time features, which are extracted as to make prominent the nonstationary behavior of the EEG data. Since the proposed algorithm better encodes neural activity dynamics, experimental results carried out, which are also contrasted with other state-of-the-art approaches. In addition, the computed relevance on the EEG channels are in accordance with other clinical findings reported in the literature. Consequently, the analysis of coactive regions during an MI task becomes an important issue for revealing the primary neural activity provided by movement intentions. For this reason, it is essential to develop a framework based on machine learning that addresses the connections between different brain areas and allows to reveal suitable patterns of neural activity and its relation to certain stimuli that is showed. We compare the performance of kernel-based pairwise Inter-Channel Similarity (K-ICS) against Pearson’s correlation and the Generalized Measure of Association (GMA) methods. The results based on K-ICS and Pearson’s correlation are able to capture the main brain activity relationships in accordance with clinical findings of channel activation for MI task reported in the literatureMaestrí

Discriminación de estados mentales mediante la extracción de patrones espaciales bajo restricciones de no estacionariedad e independencia de sujeto

graficas, tablasEvaluation of brain dynamics elicited by motor imagery (MI) tasks can contribute to clinical and learning applications. In this work, we propose four specific improvements for brain motor intention response analysis based on EEG recordings by considering the nonstationarity, nonlinearity of brain signals, inter- and intra-subject variability, aimed to provide physiological interpretability and the distintiveness between subjects neural response. Firstly, to build up the subject-level feature framework, a common representational space, is proposed that encodes the electrode (spatial) contribution, evolving through time and frequency domains. Three feature extraction methods were compared, providing insight into the possible limitations. Secondly, we present an Entropy-based method, termed \textit{VQEnt}, for estimation of ERD/S using quantized stochastic patterns as a symbolic space, aiming to improve their discriminability and physiological interpretability. The proposed method builds the probabilistic priors by assessing the Gaussian similarity between the input measured data and their reduced vector-quantized representation. The validating results of a bi-class imagine task database (left and right hand) prove that \textit{VQEnt} holds symbols that encode several neighboring samples, providing similar or even better accuracy than the other baseline sample-based algorithms of Entropy estimation. Besides, the performed ERD/S time-series are close enough to the trajectories extracted by the variational percentage of EEG signal power and fulfill the physiological MI paradigm. In BCI literate individuals, the \textit{VQEnt} estimator presents the most accurate outcomes at a lower amount of electrodes placed in the sensorimotor cortex so that reduced channel set directly involved with the MI paradigm is enough to discriminate between tasks, providing an accuracy similar to the performed by the whole electrode set. Thirdly, multi-subject analysis is to make inferences on the group/population level about the properties of MI brain activity. However, intrinsic neurophysiological variability of neural dynamics poses a challenge for devising efficient MI systems. Here, we develop a \textit{time-frequency} model for estimating the spatial relevance of common neural activity across subjects employing an introduced statistical thresholding rule. In deriving multi-subject spatial maps, we present a comparative analysis of three feature extraction methods: \textit{Common Spatial Patterns}, \textit{Functional Connectivity}, and \textit{Event-Related De/Synchronization}. In terms of interpretability, we evaluate the effectiveness in gathering MI data from collective populations by introducing two assumptions: \textit{i}) Non-linear assessment of the similarity between multi-subject data originating the subject-level dynamics; \textit{ii}) Assessment of time-varying brain network responses according to the ranking of individual accuracy performed in distinguishing distinct motor imagery tasks (left-hand versus right-hand). The obtained validation results indicate that the estimated collective dynamics differently reflect the flow of sensorimotor cortex activation, providing new insights into the evolution of MI responses. Lastly, we develop a data-driven estimator, termed {Deep Regression Network} (DRN), which jointly extracts and performs the regression analysis in order to assess the efficiency of the individual brain networks in practicing MI tasks. The proposed double-stage estimator initially learns a pool of deep patterns, extracted from the input data, in order to feed a neural regression model, allowing for infering the distinctiveness between subject assemblies having similar variability. The results, which were obtained on real-world MI data, prove that the DRN estimator fosters pre-training neural desynchronization and initial training synchronization to predict the bi-class accuracy response, thus providing a better understanding of the Brain--Computer Interface inefficiency of subjects. (Texto tomado de la fuente)La evaluación de la dinámica cerebral provocada por las tareas de imaginación motora (\textit{Motor Imagery - MI}) puede contribuir al desarrollo de aplicaciones clínicas y de aprendizaje. En este trabajo, se proponen cuatro mejoras específicas para el an\'lisis de la respuesta de la intención motora cerebral basada en registros de Electroencefalografía (EEG) al considerar la no estacionariedad, la no linealidad de las se\tilde{n}ales cerebrales y la variabilidad inter e intrasujeto, con el objetivo de proporcionar interpretabilidad fisiológica y la discriminación entre la respuesta neuronal de los sujetos. En primer lugar, para construir el marco de características a nivel de sujeto, se propone un espacio de representación común que codifica la contribución del electrodo (espacial) y como esta evoluciona a través de los dominios de tiempo y frecuencia. Tres métodos de extracción de características fueron comparados, proporcionando información sobre las posibles limitaciones. En segundo lugar, se presenta un método basado en Entropía, denominado \textit{VQEnt}, para la estimación de la desincronización relacionada a eventos (\textit{Event-Related De-Synchronization - ERD/S}) utilizando patrones estocásticos cuantificados en un espacio simbólico, con el objetivo de mejorar su discriminabilidad e interpretabilidad fisiol\'gica. El método propuesto construye los antecedentes probabilísticos mediante la evaluación de la similitud gaussiana entre los datos medidos de entrada y su representación cuantificada vectorial reducida. Los resultados de validación en una base de datos de tareas de imaginación bi-clase (mano izquierda y mano derecha) prueban que \textit{VQEnt} contiene símbolos que codifican varias muestras vecinas, proporcionando una precisión similar o incluso mejor que los otros algoritmos basados en estimación de entropía de referencia. Además, las series temporales de ERD/S calculadas son lo suficientemente cercanas a las trayectorias extraídas por el porcentaje de variación de la potencia de la señal EEG y cumplen con el paradigma fisiológico de MI. En individuos alfabetizados en BCI, el estimador \textit{VQEnt} presenta los resultados precisos con una menor cantidad de electrodos colocados en la corteza sensoriomotora, de modo que el conjunto reducido de canales directamente involucrados con el paradigma MI es suficiente para discriminar entre tareas. En tercer lugar, el análisis multisujeto consiste en hacer inferencias a nivel de grupo/población sobre las propiedades de la actividad cerebral de la imaginación motora. Sin embargo, la variabilidad neurofisiológica intrínseca de la dinámica neuronal plantea un desafío para el diseño de sistemas MI eficientes. En este sentido, se presenta un modelo de \textit{tiempo-frecuencia} para estimar la relevancia espacial de la actividad neuronal común entre sujetos empleando una regla de umbral estadística que deriva en mapas espaciales de múltiples sujetos. Se presenta un análisis comparativo de tres métodos de extracción de características: \textit{Patrones espaciales comunes}, \textit{Conectividad funcional} y \textit{De-sincronización relacionada con eventos}. En términos de interpretabilidad, evaluamos la efectividad en la recopilación de datos de MI para multisujetos mediante la introducción de dos suposiciones: \textit{i}) Evaluación no lineal de la similitud entre los datos de múltiples sujetos que originan la dinámica a nivel de sujeto; \textit{ii}) Evaluación de las respuestas de la red cerebral que varían en el tiempo de acuerdo con la clasificación de la precisión individual realizada al distinguir distintas tareas de imaginación motora (mano izquierda versus mano derecha). Los resultados de validación obtenidos indican que la dinámica colectiva estimada refleja de manera diferente el flujo de activación de la corteza sensoriomotora, lo que proporciona nuevos conocimientos sobre la evolución de las respuestas de MI. Por último, se muestra un estimador denominado {Red de regresión profunda} (\textit{Deep Regression Network - DRN}), que extrae y realiza conjuntamente un análisis de regresión para evaluar la eficiencia de las redes cerebrales individuales, de cada sujeto, en la práctica de tareas de MI. El estimador de doble etapa propuesto inicialmente aprende un conjunto de patrones profundos, extraídos de los datos de entrada, para alimentar un modelo de regresión neuronal, lo que permite inferir la distinción entre conjuntos de sujetos que tienen una variabilidad similar. Los resultados, que se obtuvieron con datos MI del mundo real, demuestran que el estimador DRN usa la desincronización neuronal previa al entrenamiento y la sincronización del entrenamiento inicial para predecir la respuesta de precisión bi-clase, proporcionando así una mejor comprensión de la ineficiencia de la respuesta de MI de los sujetos en las Interfaces Cerebro-Computador.DoctoradoDoctor en IngenieríaReconocimiento de PatronesEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicaciones.Sede Manizale

Escuela y educación superior: temas para la reflexión

Este libro presenta avances de proyectos de tesis doctorales del Énfasis de Historia de la Educación, Pedagogía y Educación Comparada del Doctorado Interinstitucional en Educación de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, la Universidad Pedagógica Nacional y la Universidad del Valle. El libro se articula en cuatro partes: Escuela y currículo; Escuela y violencia; Formación de maestros y pedagogías críticas y Educación superior

Inflation Report - September 2003

Durante el tercer trimestre del año, los diferentes indicadores de inflación básica continuaron aumentando. En septiembre su promedio fue de 7,5%. El incremento de la inflación básica en los últimos meses respondió principalmente al ajuste de los precios de los bienes y servicios regulados, como los combustibles, el transporte, y las tarifas de la energía eléctrica. Los precios de bienes transables continuaron registrando altos niveles de inflación, a pesar de que en los últimos seis meses el tipo de cambio se ha estabilizado. La inflación total fue de 7,1% en septiembre, menor que la inflación promedio del segundo trimestre (7,6%). Esta reducción obedece principalmente a la menor inflación de alimentos debido a la mayor oferta de alimentos perecederos, como se había previsto en anteriores informes.The different indicators of core inflation continued to rise during the third quarter of the year, averaging 7.5% at September. The increase in core inflation in recent months was primarily a response to the adjustment in prices for controlled goods and services, such as fuel, transportation and electricity. Inflation in the price of tradable goods has been high, even though the exchange rate has stabilized in the last six months. Total inflation was 7.1% at September, down from the second-quarter average (7.6%). This decline was primarily the result of less food inflation due to an increase in the supply of perishables, as predicted in earlier reports