Incluso las tareas de movimiento simples y realizadas con frecuencia, como abrir una puerta o agarrar un objeto, a veces se perciben mejor y a veces peor, a veces más rápido, a veces más lento, a veces con mayor precisión, a veces con menos precisión. Esta variabilidad en el rendimiento se remonta aparte de la actividad cerebral.Un grupo de investigación junior interdisciplinario en el Clúster de Excelencia BrainLinks-BrainTools de la Universidad de Friburgo dirigido por el científico informático Dr. Michael Tangermann ha desarrollado un algoritmo de autoaprendizaje que permite predicciones sobre la precisión de una acción.El procedimiento podría usarse para métodos de entrenamiento físico y para mejorar la rehabilitación después de un accidente cerebrovascular. El estudio fue publicado en la revista Frontiers in Human Neuroscience.
Con la ayuda de la electroencefalografía EEG, los científicos ya descubrieron hace años que los patrones de actividad en el cerebro preceden al movimiento. El estudio de Friburgo también se basa en datos de las señales de EEG. Los investigadores examinaron a 20 participantes sanos con una edad promedio de 53 años. Estos participantes tuvieron que trazar una ruta en la pantalla de una computadora presionando repetidamente un sensor de potencia. Su actividad cerebral se registró antes y durante el ejercicio. Un algoritmo de autoaprendizaje definió características importantes dentro de las complejas señales cerebrales, permitiendo a los investigadores predecir cómobien, un determinado participante llevaría a cabo el movimiento. Tales procedimientos de aprendizaje automático se utilizan a menudo en el contexto de datos de alta dimensión, por ejemplo, para mejorar los motores de búsqueda. El algoritmo aprende una receta en función de muchos ejemplos, lo que le permite decodificar datos desconocidosconjuntos de datos en el futuro.
Como siguiente paso, los investigadores quieren arrojar luz sobre cómo se pueden usar dichos modelos de predicción. Para la rehabilitación del movimiento para pacientes con accidente cerebrovascular, podría ser útil retrasar una tarea de movimiento hasta que se haya alcanzado la actividad cerebral requerida. Un efecto de entrenamientode este tipo es en lo que el equipo de Friburgo trabajará en un estudio futuro junto con el Centro Médico de la Universidad de Friburgo.
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Materiales proporcionado por Albert-Ludwigs-Universität Freiburg . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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