Publicación de Gabriel Baglietto: «Density-based clustering: A ‘landscape view’ of multi-channel neural data for inference and dynamic complexity analysis»

Los sistemas complejos se caracterizan por la interacción de numerosos elementos. En muchos casos, la tecnología disponible permite observar múltiples variables de los mismos simultáneamente. De esta forma, la descripción del sistema viene dada a través de una serie temporal multidimensional. En sistemas con una fuerte componente estocástica, resulta difícil extraer información del sistema a partir de observaciones de este tipo. Un ejemplo de ello lo proporcionan series temporales de actividad neuronal medidas con arreglos múltiples de electrodos.
En este trabajo se desarrollan y combinan un conjunto de técnicas útiles para el análisis de series temporales multidimensionales, orientadas a su aplicación en neurociencia, pero fácilmente generalizables a otros ámbitos.
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