Efficient transfer entropy analysis of non-stationary neural time series

Information theory allows us to investigate information processing in neural systems in terms of information transfer, storage and modification. Especially the measure of information transfer, transfer entropy, has seen a dramatic surge of interest in neuroscience. Estimating transfer entropy from two processes requires the observation of multiple realizations of these processes to estimate associated probability density functions. To obtain these observations, available estimators assume stationarity of processes to allow pooling of observations over time. This assumption however, is a major obstacle to the application of these estimators in neuroscience as observed processes are often non-stationary. As a solution, Gomez-Herrero and colleagues theoretically showed that the stationarity assumption may be avoided by estimating transfer entropy from an ensemble of realizations. Such an ensemble is often readily available in neuroscience experiments in the form of experimental trials. Thus, in this work we combine the ensemble method with a recently proposed transfer entropy estimator to make transfer entropy estimation applicable to non-stationary time series. We present an efficient implementation of the approach that deals with the increased computational demand of the ensemble method's practical application. In particular, we use a massively parallel implementation for a graphics processing unit to handle the computationally most heavy aspects of the ensemble method. We test the performance and robustness of our implementation on data from simulated stochastic processes and demonstrate the method's applicability to magnetoencephalographic data. While we mainly evaluate the proposed method for neuroscientific data, we expect it to be applicable in a variety of fields that are concerned with the analysis of information transfer in complex biological, social, and artificial systems.Comment: 27 pages, 7 figures, submitted to PLOS ON

IDTxl: The Information Dynamics Toolkit xl: a Python package for the efficient analysis of multivariate information dynamics in networks

Producción CientíficaWe present IDTxl (the Information Dynamics Toolkit xl), a new open source Python toolbox for effective network inference from multivariate time series using information theory, available from GitHub (https://github.com/pwollstadt/IDTxl). Information theory (Cover & Thomas, 2006; MacKay, 2003; Shannon, 1948) is the math- ematical theory of information and its transmission over communication channels. In- formation theory provides quantitative measures of the information content of a single random variable (entropy) and of the information shared between two variables (mutual information). The defined measures build on probability theory and solely depend on the probability distributions of the variables involved. As a consequence, the dependence between two variables can be quantified as the information shared between them, without the need to explicitly model a specific type of dependence. Hence, mutual information is a model-free measure of dependence, which makes it a popular choice for the analysis of systems other than communication channels

Metodologías de aprendizaje, carga de trabajo y resultados académicos en Programación: percepción del alumno

Se presenta un estudio sobre la asignatura Programación de primer curso de los Grados impartidos en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid en el curso 2014-2015. Programación se articula en base a actividades semanales presenciales y no presenciales y diferentes apartados de evaluación continua que incentivan el aprendizaje constante semanal del alumno. Para llevar a cabo el estudio, se han utilizado encuestas de carga de trabajo que los alumnos han tenido que entregar semanalmente, indicando el tiempo dedicado a cada actividad propuesta en la asignatura, así como el dedicado al resto de asignaturas cursadas. También, se han utilizado sus opiniones recabadas al final del cuatrimestre sobre los aspectos más significativos de la metodología y los resultados académicos obtenidos teniendo en cuenta las 5 partes que conforman la evaluación, que son los entregables semanales, conocimientos mínimos, habilidades mínimas, proyecto de programación y actitud y participación. La dedicación constante y equilibrada a las actividades semanales es fundamental para desarrollar las competencias de Programación necesarias para superar las distintas partes de la evaluación. Los desequilibrios en la dedicación a las distintas asignaturas deben reducirse a partir de ajustes facilitados por estudios como el presentado

Metodologías docentes y trabajo en equipo en Programación bajo la perspectiva del alumno

Las metodologías adoptadas en el proceso de enseñanza-aprendizaje son un factor clave para el desarrollo de las competencias planteadas en la guía docente de una asignatura. La capacidad de trabajo en grupo es una de las competencias transversales más significativas y tiene un gran potencial en el aprendizaje del alumno. Se presenta en este artículo un estudio de las opiniones de los alumnos, recabadas mediante encuestas, sobre las metodologías docentes y el trabajo en grupo llevados a cabo en la asignatura “Programación” de los 4 Grados impartidos en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid durante los cursos 2012-2013 y 2013-2104. También, se relacionarán esas opiniones con los resultados académicos obtenidos. La asignatura “Programación” requiere la realización de actividades semanalmente y de un proyecto desarrollado en equipo a lo largo del curso. Es fundamental tener en cuenta la opinión de los alumnos en una estrategia de seguimiento continuo por parte de los profesores en asignaturas en el marco del EEES como “Programación”. De esta manera, se podrá mejorar el diseño y la planificación docentes en base a la experiencia acumulada, corregir desequilibrios y afrontar debidamente situaciones problemáticas surgidas en el entorno real de aprendizaje

A deep learning approach for brain tumor classification and segmentation using a multiscale convolutional neural network

Producción CientíficaIn this paper, we present a fully automatic brain tumor segmentation and classification model using a Deep Convolutional Neural Network that includes a multiscale approach. One of the differences of our proposal with respect to previous works is that input images are processed in three spatial scales along different processing pathways. This mechanism is inspired in the inherent operation of the Human Visual System. The proposed neural model can analyze MRI images containing three types of tumors: meningioma, glioma, and pituitary tumor, over sagittal, coronal, and axial views and does not need preprocessing of input images to remove skull or vertebral column parts in advance. The performance of our method on a publicly available MRI image dataset of 3064 slices from 233 patients is compared with previously classical machine learning and deep learning published methods. In the comparison, our method remarkably obtained a tumor classification accuracy of 0.973, higher than the other approaches using the same databas

LearningApp: aplicación para dispositivo móvil Android para la difusión de contenidos docentes

Las asignaturas de las titulaciones de ingeniería suelen sufrir un alto índice de abandono, en buena medida por la desvinculación que se produce del alumno hasta la fecha de entrega de las prácticas o de realización del examen. Una de las posibilidades para reducir este problema es la aproximación de los contenidos docentes a los estudiantes, ya que permitirá aumentar la calidad y la eficacia de los procesos de enseñanza-aprendizaje. En concreto, el uso de los dispositivos móviles (Mobile Learning) como recursos interactivos con los que crear una experiencia de aprendizaje, puede mejorar el acceso y la retención de la información. El artículo presente propone una aplicación móvil, LearningApp, de contenidos actualizables que permite el acceso a la información de forma atractiva y adaptada al dispositivo, y la evaluación y auto-evaluación de conocimientos. Esta herramienta está desarrollada para el S.O. Android y es alimentada desde la plataforma de aprendizaje Moodle. Para probar la app, se diseñaron contenidos sobre desarrollo web que se emplearon en las asignaturas relativas a este tema en los grados de telecomunicaciones de la Universidad de Valladolid.Este trabajo ha sido aprobado y financiado parcialmente por la Universidad de Valladolid dentro del Programa de Proyectos de Innovación Docente 2013-2014

Comparative analysis of Kinect-based and Oculus-based gaze region estimation methods in a driving simulator

Producción CientíficaDriver’s gaze information can be crucial in driving research because of its relation to driver attention. Particularly, the inclusion of gaze data in driving simulators broadens the scope of research studies as they can relate drivers’ gaze patterns to their features and performance. In this paper, we present two gaze region estimation modules integrated in a driving simulator. One uses the 3D Kinect device and another uses the virtual reality Oculus Rift device. The modules are able to detect the region, out of seven in which the driving scene was divided, where a driver is gazing at in every route processed frame. Four methods were implemented and compared for gaze estimation, which learn the relation between gaze displacement and head movement. Two are simpler and based on points that try to capture this relation and two are based on classifiers such as MLP and SVM. Experiments were carried out with 12 users that drove on the same scenario twice, each one with a different visualization display, first with a big screen and later with Oculus Rift. On the whole, Oculus Rift outperformed Kinect as the best hardware for gaze estimation. The Oculus-based gaze region estimation method with the highest performance achieved an accuracy of 97.94%. The information provided by the Oculus Rift module enriches the driving simulator data and makes it possible a multimodal driving performance analysis apart from the immersion and realism obtained with the virtual reality experience provided by Oculus.Dirección General de Tráfico y Ministerio del Interior - (Proyecto SPIP2015-01801

Aplicación de Juegos Serios en Moodle: Trivioodle

Los videojuegos son, sobre todo, muy populares entre las generaciones más jóvenes y ellos utilizan todas las tecnologías asociadas como algo que siempre ha formado parte de su vida. Diversas investigaciones indican que los juegos tienen efectos positivos sobre la concentración, toma de decisiones, habilidades de resolución de problemas, mejora del pensamiento lógico, creatividad y trabajo en equipo. El uso de juegos educativos en el desarrollo de las asignaturas es una práctica que proporciona beneficios muy positivos a las mismas. En este artículo se presentada la aplicación basada en juegos integrada en Moodle, Trivioodle, concurso de preguntas y respuestas, que comienza su uso para mejorar el proceso de aprendizaje en los grados de Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid. El primer uso de esta aplicación en una asignatura ha sido muy positivo, provocando una activación temprana de contenidos y habilidades gracias a que el estudiante es capaz de jugar, probar, equivocarse y aprender

La importancia de las agrupaciones compensadas de alumnos para la formación

El trabajo en grupo es uno de los pilares del modelo de enseñanza-aprendizaje en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). El grado de desarrollo personal, su autoimagen y su autoestima, su capacidad de asumir riesgos y esfuerzos, de dar y recibir ayuda, sus conocimientos previo son algunos de los factores que configuran el punto de partida de cada alumno y que pueden incidir en su aprendizaje. La radiografía inicial de los alumnos se considera un aspecto fundamental a la hora de organizar la asignatura. Más concretamente, en asignaturas que se basan en el trabajo en grupo, sería necesario analizar estos factores a la hora de la configuración de los mismos, de forma que los alumnos integrantes del grupo tengan características complementarias y compensadas, a fin de mejorar la calidad de trabajo, el ambiente grupal y como consecuencia el rendimiento medio de la clase. En este artículo se presenta una experiencia realizada en la asignatura Fundamentos de Ordenadores y Sistemas Operativos impartida en el Grado de Sistemas de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid en la que se comprueba la eficacia del uso de agrupaciones en función de las características personales, psico-sociales y competenciales de los alumnos