Una aplicación ayuda al estudio del cerebro gracias a la inteligencia artificial

Un equipo científico multidisciplinar de la Universidad de Granada ha diseñado una aplicación que, por medio de la inteligencia artificial, permite el análisis de electroencefalogramas del cerebro, exploraciones que resultan clave en la neurociencia humana.

Se trata de la aplicación MVPAlab, que cuenta con una interfaz gráfica de usuario que permite configurar y lanzar distintos tipos de exploraciones cerebrales, así como representar gráficamente los resultados obtenidos de una forma visualmente atractiva, todo ello sin escribir una sola línea de código, informa la Universidad de Granada.

Esta herramienta implementa algoritmos basados en el aprendizaje automático que ejecutan análisis multivariados de patrones cerebrales, clasificación cruzada, generalización temporal y análisis sobre la contribución de cada uno de los electrodos y bandas de frecuencia al resultado final de la clasificación.

Además, la aplicación dispone de un conjunto de soluciones de preprocesado para la normalización, balanceo y reducción de las dimensiones de los datos obtenidos, el suavizado de la señal y la reducción de la relación señal-ruido.

Realiza también un análisis de permutaciones no paramétrico que posibilita la obtención de regiones estadísticamente significativas en la exploración cerebral, para hacer así inferencias de grupo.

Según los investigadores, el estudio de la función cerebral mediante electroencefalografía se ha apoyado durante años en métodos univariados.

El desarrollo de la ciencia y la tecnología de las últimas décadas ha fomentado la aparición de nuevas y más complejas técnicas, basadas en estadística e inteligencia artificial, que permiten explorar los datos con mayor profundidad, detallan.

En el futuro, una de las líneas de trabajo es la implementación de técnicas de fusión multimodal, que permiten analizar de forma conjunta datos procedentes de diferentes neuroimágenes no invasivas (como la electroencefalografía y la resonancia magnética funcional), combinando sus fortalezas y minimizando sus carencias.

Según los investigadores, el empleo de estas soluciones representa un paso adelante en el estudio y el entendimiento de la función cerebral.