38 research outputs found
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
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
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
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
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
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
Custom IMU-Based Wearable System for Robust 2.4 GHz Wireless Human Body Parts Orientation Tracking and 3D Movement Visualization on an Avatar
Recent studies confirm the applicability of Inertial Measurement Unit
(IMU)-based systems for human motion analysis. Notwithstanding, high-end
IMU-based commercial solutions are yet too expensive and complex to democratize
their use among a wide range of potential users. Less featured entry-level
commercial solutions are being introduced in the market, trying to fill this
gap, but still present some limitations that need to be overcome. At the same
time, there is a growing number of scientific papers using not commercial, but
custom do-it-yourself IMU-based systems in medical and sports applications.
Even though these solutions can help to popularize the use of this technology,
they have more limited features and the description on how to design and build
them from scratch is yet too scarce in the literature. The aim of this work is
two-fold: (1) Proving the feasibility of building an affordable custom solution
aimed at simultaneous multiple body parts orientation tracking; while providing
a detailed bottom-up description of the required hardware, tools, and
mathematical operations to estimate and represent 3D movement in real-time. (2)
Showing how the introduction of a custom 2.4 GHz communication protocol
including a channel hopping strategy can address some of the current
communication limitations of entry-level commercial solutions. The proposed
system can be used for wireless real-time human body parts orientation tracking
with up to 10 custom sensors, at least at 50 Hz. In addition, it provides a
more reliable motion data acquisition in Bluetooth and Wi-Fi crowded
environments, where the use of entry-level commercial solutions might be
unfeasible. This system can be used as a groundwork for developing affordable
human motion analysis solutions that do not require an accurate kinematic
analysis.Comment: 25 page