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Análise de dados para neurocientistas: fisiologia e processamento computacional



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1Análise de dados para neurocientistas: fisiologia e processamento computacional Psiquiatria e Psicologia Médica 06/09/2016 a
01/11/2016
Inscrição:
15/06/2016 a 02/09/2016
Período:
06/09/2016 a 01/11/2016
Responsável:
Prof. Dr. Álvaro Machado Dias, Dra. July da Silveira Gomes
Créditos:
4
Resumo:
Ementa: esta disciplina surgiu da nossa percepção de que muitos pós-graduandos apresentam dificuldades persistentes no tratamento de dados neurocientíficos, tanto no que tange ao processamento de sinais, quanto às estratégias avançadas de visualizaçã

Código:
ANFPC
Programa:
33009015032P3 Psiquiatria e Psicologia Médica
Co-responsável:
Prof. Dr. Eduardo Oda, Dr. Henrique Teruo Akiba,Prof. Dr. Eduardo Oda, Dr. Henrique Teruo Akiba.
Local:
Departamento de Psiquiatria - 4º andar - Rua Borges Lagoa, 570
Dias e horários:
Terças-feiras das 16:00 as 18:00
Vagas:
24
Créditos:
4
Critérios de ingresso:
-
Carga horária teórica:
2
Carga horária prática:
1
Carga horária total:
3
Ementa/Programação:
Ementa: esta disciplina surgiu da nossa percepção de que muitos pós-graduandos apresentam dificuldades persistentes no tratamento de dados neurocientíficos, tanto no que tange ao processamento de sinais, quanto às estratégias avançadas de visualização e produção de insights (aprendizado de máquina, estratégias estatísticas avançadas). Neste sentido, utilizaremos problemas reais no tratamento de registro eletrofisiológicos não invasivos (EEG, rastreamento ocular, variabilidade cardíaca, entre outros) para demonstrar como se proceder do ponto de vista computacional. De maneira pioneira, serão apresentadas maneiras de se gerar visualizações avançadas de dados usando o pacote R, além de abordagens para a produção de insights envolvendo grandes bancos de dados e registros multimodais. As aulas foram concebidas como pequenas apresentações sobre os diferentes tópicos em que se subdivide este vasto campo, que deverão estimular os interessados a conhecer mais. Além dos softwares, ao longo das aulas será possível conhecer e manipular a aparelhagem utilizada em contexto experimental e clínico. Duração: 11 semanas (dois meses e três semanas) Número de aulas: 11 Créditos: 4 Datas: 15/08/2016 a 24/10/2016 (segunda-feira) Horário: 14-16hs Duração das aulas: 2 horas + 1 hora extraclasse Número de vagas: 24 Método de avaliação: trabalho em grupo (em trios) e trabalhos semanais em aula Aula 1: introdução ao curso; tendências atuais em processamento de dados em neurociências Prof. Dr. Álvaro Machado Dias e Prof. Dr. Eduardo Oda Neste primeiro bate-papo, apresentaremos os conceitos gerais que serão subsequentemente explorados, iremos compartilhar uma pasta com toda a bibliografia utilizada e explicaremos como deverá ser realizado o trabalho em grupo que gerará a nota final de cada participante. Aula 2 : Introdução ao uso de medidas derivadas da eletroencefalografia e da eletrocardiografia em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes O objetivo desta aula é apresentar conceitos de eletroencefalografia (EEG) e eletrocardiografia (ECG), relevantes ao contexto de pesquisa em psiquiatria, com ênfase na análise quantitativa do EEG (chamado qEEG) e na análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV), no contexto de pesquisa em transtornos mentais e saúde. Bibliografia: Olejniczak, P. (2006). Neurophysiologic basis of EEG. Journal of clinical neurophysiology, 23(3), 186-189. Coburn, K. L., Lauterbach, E. C., Boutros, N. N., Black, K. J., Arciniegas, D. B., & C Edward Coffey, M. D. (2006). The value of quantitative electroencephalography in clinical psychiatry: a report by the Committee on Research of the American Neuropsychiatric Association. The Journal of neuropsychiatry and clinical neurosciences. Keil, A., Debener, S., Gratton, G., Junghöfer, M., Kappenman, E. S., Luck, S. J., ... & Yee, C. M. (2014). Committee report: Publication guidelines and recommendations for studies using electroencephalography and magnetoencephalography. Psychophysiology, 51(1), 1-21. Nuwer, M. (1997). Assessment of digital EEG, quantitative EEG, and EEG brain mapping: Report of the American Academy of Neurology and the American Clinical Neurophysiology Society*. Neurology, 49(1), 277-292. Vanderlei, L. C. M., Pastre, C. M., Hoshi, R. A., Carvalho, T. D. D., & Godoy, M. F. D. (2009). Noções básicas de variabilidade da frequência cardíaca e sua aplicabilidade clínica. Rev Bras Cir Cardiovasc, 24(2), 205-17. Verrier, R. L., & Tan, A. (2009). Heart rate, autonomic markers, and cardiac mortality. Heart Rhythm, 6(11), S68-S75. Aula 3: Uso da análise da potência espectral do qEEG em repouso (resting state) em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes O objetivo desta aula é explicar como deve se dar o uso da potência espectral do qEEG em repouso, apontando os principais achados reportados na literatura e aplicações no contexto de pesquisa clínica em psiquiatria. Será feita demonstração do processamento do qEEG com o software WinEEG, que pode ser baixado em http://www.mitsar-medical.com/eeg-software/qeeg-software/download.html, e será abordada a temática envolvendo o uso da técnica “low resolution electromagnetic tomography” (http://www.uzh.ch/keyinst/NewLORETA/Software/Software.htm); Os participantes da disciplina receberão um arquivo em formato .EEG para parte prática. Bibliografia: Chen, J. L., Ros, T., & Gruzelier, J. H. (2013). Dynamic changes of ICA‐derived EEG functional connectivity in the resting state. Human brain mapping, 34(4), 852-868. Neuner, I., Arrubla, J., Werner, C. J., Hitz, K., Boers, F., Kawohl, W., & Shah, N. J. (2014). The default mode network and EEG regional spectral power: a simultaneous fMRI-EEG study. PLoS One, 9(2), e88214. Aula 4: Uso de medidas derivadas da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes Esta aula abordará conceitos relevantes ao uso de HRV em psiquiatria, apontando os principais achados reportados na literatura e aplicações no contexto de pesquisa clínica em psiquiatria. Será feita a demonstração da coleta e análise dos dados derivados da HRV, utilizando-se 2 softwares: WinHRV (http://www.mitsar-medical.com/support/downloads.html) e Kubios (http://kubios.uef.fi/). Os alunos matriculados na disciplina receberão arquivos para utilizarem na parte prática com WinHRV; para uso do Kubios, o dado será obtido durante a aula. Bibliografia: Niskanen, J. P., Tarvainen, M. P., Ranta-Aho, P. O., & Karjalainen, P. A. (2004). Software for advanced HRV analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 76(1), 73-81. Sowden, G. L., & Huffman, J. C. (2009). The impact of mental illness on cardiac outcomes: a review for the cardiologist. International journal of cardiology, 132(1), 30-37. Aula 5: Introdução ao uso de rastreamento ocular para pesquisa em neurociências Dr. Henrique Teruo Akiba Aqui iremos apresentar aspectos conceituais e metodológicos associados a técnica de rastreamentos ocular. Serão discutidas vantagens e limitações da técnica, bem como suas possíveis aplicações para pesquisa em neurociências e psiquiatria. Será realizada uma demonstração utilizando o software proprietário Tobii Studio. Bibliografia: Duchowski, A. (2007). Eye Tracking Methodology - Theory and Practice, Springer. Lemercier,A. et al. (2014) (Pupillometry of taste: Methodological guide – from acquisition to data processing - and toolbox for MATLAB. The Quantitative Methods for Psychology, 10 (2), 179-199. Aula 6: Estudos multimodais: emprego de medidas distintas sincronizadas Dr. Henrique Teruo Akiba Nesta aula serão apresentados aspectos conceituais e metodológicos relacionados ao emprego de diversas medidas fisiológicas simultaneamente (tais como EEG, ECG e rastreamento ocular), utilizando conceitos e aprendizados das aulas anteriores. Benefícios e desafios associados a estes tipos de estudo serão discutidos, bem como algumas sugestões de solução aos principais problemas práticos vivenciados na área, com ênfase em rotinas do MATLAB. Bibliografia: Wallisch, P et.al. (2014). MATLAB for Neuroscientists - An Introduction to Scientific Computing in MATLAB, Elsevier inc. Rosenbaum, D. A., Vaughan J., Wyble, B. (2006). MATLAB for Behavioral Scientists, Taylor&Francis. Aula 7: Análise de dados fisiológicos atrelados ao tempo, uma introdução à técnica de potenciais evocados por eventos Dr. Henrique Teruo Akiba Esta aula irá focar um desenvolvimento importante em neurociências clínicas e cognitivas, relacionado ao registro de eventos temporalmente discretos. Para tanto, iremos realizar uma introdução geral às medidas fisiológicas no tempo, com ênfase na técnica de potenciais evocados por eventos (ERP). Iremos apresentar e discutir as principais questões metodológicas associadas esta técnica tais como a apresentação de estímulos, sincronização, aquisição, pré-processamento e tratamento de dados. Será realizada uma demonstração utilizando toolboxes para MATLAB. Bibliografia: Tavakoli, P., & Campbell, K. (2015). The Recording and Quantification of Event-Related Potentials: I. Stimulus Presentation and Data Acquisition. The Quantitative Methods for Psychology, 11(2), 89-97. Tavakoli, P., & Campbell, K. (2015). The Recording and Quantification of Event-Related Potentials: II. Signal Processing and Analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 11 (2), 98-112. Cohen, Michael X. (2014). Analyzing Neural Time Series Data - Theory and Practice, MIT Press. Aula 8 – Análise de dados para neurocientistas Prof. Dr. Eduardo Oda Nesta aula serão introduzidos conceitos essenciais de análise de dados sob o olhar pragmático da sua aplicação à tomada de decisão em neurociência, abordando a probabilidade como medida de incerteza e recriando a intuição sobre procedimentos de inferência, de maneira simples e intuitiva. Traçaremos paralelos com a abordagem clássica de modo a dirimir barreiras à adoção destas novas perspectivas. Bibliografia: DeGroot, M. H. (2005) Optimal statistical decisions. Wiley: New York. Fishburn, P.C. (1986) The Axioms of Subjective Probability. http://projecteuclid.org/euclid.ss/1177013611 Aula 9 – Decisão baseada em dados: abordagem prática com R Prof. Dr. Eduardo Oda Nesta aula será trabalhada na prática a metodologia para a tomada de decisão baseada em dados, aplicando os conceitos da aula anterior ao cotidiano do pesquisador. Será introduzido o software livre de estatística computacional R (https://www.r-project.org), sua lógica de funcionamento e alguns comandos essenciais, e seguida serão praticados os modelos vistos em aula. Bibliografia: Blangiardo, M.; Cameleti, M. (2015) Spatial and Spatial-temporal Bayesian Models with R-INLA. Wiley: Chichester. Aula 10 – Técnicas em visualização de dados para neurociências Prof. Dr. Eduardo Oda Esta aula visa apresentar aos cientistas interessados as mais modernas bibliotecas gráficas para a visualização de dados. A aula envolverá a geração de diferentes modelos de representações gráficas, usando datasets oriundos de estudos neurocientíficos atuais. Temas marginalmente abordados incluem a aplicação dos mesmos princípios na representação de outros tipos de datasets, além do uso de filtros. Bibliografia: Rendgen, s.; Wiedemann, J. (2012) Taschen: Berlin. Aula 11: Apresentação de trabalhos e fechamento do curso Prof. Dr. Álvaro Machado Dias, Prof. Dr. Eduardo Oda, Dra. July Silveira Gomes e Dr. Henrique Teruo Akiba
Referências:
Aula 1: introdução ao curso; tendências atuais em processamento de dados em neurociências Prof. Dr. Álvaro Machado Dias e Prof. Dr. Eduardo Oda Neste primeiro bate-papo, apresentaremos os conceitos gerais que serão subsequentemente explorados, iremos compartilhar uma pasta com toda a bibliografia utilizada e explicaremos como deverá ser realizado o trabalho em grupo que gerará a nota final de cada participante. Aula 2 : Introdução ao uso de medidas derivadas da eletroencefalografia e da eletrocardiografia em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes O objetivo desta aula é apresentar conceitos de eletroencefalografia (EEG) e eletrocardiografia (ECG), relevantes ao contexto de pesquisa em psiquiatria, com ênfase na análise quantitativa do EEG (chamado qEEG) e na análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV), no contexto de pesquisa em transtornos mentais e saúde. Bibliografia: Olejniczak, P. (2006). Neurophysiologic basis of EEG. Journal of clinical neurophysiology, 23(3), 186-189. Coburn, K. L., Lauterbach, E. C., Boutros, N. N., Black, K. J., Arciniegas, D. B., & C Edward Coffey, M. D. (2006). The value of quantitative electroencephalography in clinical psychiatry: a report by the Committee on Research of the American Neuropsychiatric Association. The Journal of neuropsychiatry and clinical neurosciences. Keil, A., Debener, S., Gratton, G., Junghöfer, M., Kappenman, E. S., Luck, S. J., ... & Yee, C. M. (2014). Committee report: Publication guidelines and recommendations for studies using electroencephalography and magnetoencephalography. Psychophysiology, 51(1), 1-21. Nuwer, M. (1997). Assessment of digital EEG, quantitative EEG, and EEG brain mapping: Report of the American Academy of Neurology and the American Clinical Neurophysiology Society*. Neurology, 49(1), 277-292. Vanderlei, L. C. M., Pastre, C. M., Hoshi, R. A., Carvalho, T. D. D., & Godoy, M. F. D. (2009). Noções básicas de variabilidade da frequência cardíaca e sua aplicabilidade clínica. Rev Bras Cir Cardiovasc, 24(2), 205-17. Verrier, R. L., & Tan, A. (2009). Heart rate, autonomic markers, and cardiac mortality. Heart Rhythm, 6(11), S68-S75. Aula 3: Uso da análise da potência espectral do qEEG em repouso (resting state) em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes O objetivo desta aula é explicar como deve se dar o uso da potência espectral do qEEG em repouso, apontando os principais achados reportados na literatura e aplicações no contexto de pesquisa clínica em psiquiatria. Será feita demonstração do processamento do qEEG com o software WinEEG, que pode ser baixado em http://www.mitsar-medical.com/eeg-software/qeeg-software/download.html, e será abordada a temática envolvendo o uso da técnica “low resolution electromagnetic tomography” (http://www.uzh.ch/keyinst/NewLORETA/Software/Software.htm); Os participantes da disciplina receberão um arquivo em formato .EEG para parte prática. Bibliografia: Chen, J. L., Ros, T., & Gruzelier, J. H. (2013). Dynamic changes of ICA‐derived EEG functional connectivity in the resting state. Human brain mapping, 34(4), 852-868. Neuner, I., Arrubla, J., Werner, C. J., Hitz, K., Boers, F., Kawohl, W., & Shah, N. J. (2014). The default mode network and EEG regional spectral power: a simultaneous fMRI-EEG study. PLoS One, 9(2), e88214. Aula 4: Uso de medidas derivadas da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) em psiquiatria Dra. July Silveira Gomes Esta aula abordará conceitos relevantes ao uso de HRV em psiquiatria, apontando os principais achados reportados na literatura e aplicações no contexto de pesquisa clínica em psiquiatria. Será feita a demonstração da coleta e análise dos dados derivados da HRV, utilizando-se 2 softwares: WinHRV (http://www.mitsar-medical.com/support/downloads.html) e Kubios (http://kubios.uef.fi/). Os alunos matriculados na disciplina receberão arquivos para utilizarem na parte prática com WinHRV; para uso do Kubios, o dado será obtido durante a aula. Bibliografia: Niskanen, J. P., Tarvainen, M. P., Ranta-Aho, P. O., & Karjalainen, P. A. (2004). Software for advanced HRV analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 76(1), 73-81. Sowden, G. L., & Huffman, J. C. (2009). The impact of mental illness on cardiac outcomes: a review for the cardiologist. International journal of cardiology, 132(1), 30-37. Aula 5: Introdução ao uso de rastreamento ocular para pesquisa em neurociências Dr. Henrique Teruo Akiba Aqui iremos apresentar aspectos conceituais e metodológicos associados a técnica de rastreamentos ocular. Serão discutidas vantagens e limitações da técnica, bem como suas possíveis aplicações para pesquisa em neurociências e psiquiatria. Será realizada uma demonstração utilizando o software proprietário Tobii Studio. Bibliografia: Duchowski, A. (2007). Eye Tracking Methodology - Theory and Practice, Springer. Lemercier,A. et al. (2014) (Pupillometry of taste: Methodological guide – from acquisition to data processing - and toolbox for MATLAB. The Quantitative Methods for Psychology, 10 (2), 179-199. Aula 6: Estudos multimodais: emprego de medidas distintas sincronizadas Dr. Henrique Teruo Akiba Nesta aula serão apresentados aspectos conceituais e metodológicos relacionados ao emprego de diversas medidas fisiológicas simultaneamente (tais como EEG, ECG e rastreamento ocular), utilizando conceitos e aprendizados das aulas anteriores. Benefícios e desafios associados a estes tipos de estudo serão discutidos, bem como algumas sugestões de solução aos principais problemas práticos vivenciados na área, com ênfase em rotinas do MATLAB. Bibliografia: Wallisch, P et.al. (2014). MATLAB for Neuroscientists - An Introduction to Scientific Computing in MATLAB, Elsevier inc. Rosenbaum, D. A., Vaughan J., Wyble, B. (2006). MATLAB for Behavioral Scientists, Taylor&Francis. Aula 7: Análise de dados fisiológicos atrelados ao tempo, uma introdução à técnica de potenciais evocados por eventos Dr. Henrique Teruo Akiba Esta aula irá focar um desenvolvimento importante em neurociências clínicas e cognitivas, relacionado ao registro de eventos temporalmente discretos. Para tanto, iremos realizar uma introdução geral às medidas fisiológicas no tempo, com ênfase na técnica de potenciais evocados por eventos (ERP). Iremos apresentar e discutir as principais questões metodológicas associadas esta técnica tais como a apresentação de estímulos, sincronização, aquisição, pré-processamento e tratamento de dados. Será realizada uma demonstração utilizando toolboxes para MATLAB. Bibliografia: Tavakoli, P., & Campbell, K. (2015). The Recording and Quantification of Event-Related Potentials: I. Stimulus Presentation and Data Acquisition. The Quantitative Methods for Psychology, 11(2), 89-97. Tavakoli, P., & Campbell, K. (2015). The Recording and Quantification of Event-Related Potentials: II. Signal Processing and Analysis. The Quantitative Methods for Psychology, 11 (2), 98-112. Cohen, Michael X. (2014). Analyzing Neural Time Series Data - Theory and Practice, MIT Press. Aula 8 – Análise de dados para neurocientistas Prof. Dr. Eduardo Oda Nesta aula serão introduzidos conceitos essenciais de análise de dados sob o olhar pragmático da sua aplicação à tomada de decisão em neurociência, abordando a probabilidade como medida de incerteza e recriando a intuição sobre procedimentos de inferência, de maneira simples e intuitiva. Traçaremos paralelos com a abordagem clássica de modo a dirimir barreiras à adoção destas novas perspectivas. Bibliografia: DeGroot, M. H. (2005) Optimal statistical decisions. Wiley: New York. Fishburn, P.C. (1986) The Axioms of Subjective Probability. http://projecteuclid.org/euclid.ss/1177013611 Aula 9 – Decisão baseada em dados: abordagem prática com R Prof. Dr. Eduardo Oda Nesta aula será trabalhada na prática a metodologia para a tomada de decisão baseada em dados, aplicando os conceitos da aula anterior ao cotidiano do pesquisador. Será introduzido o software livre de estatística computacional R (https://www.r-project.org), sua lógica de funcionamento e alguns comandos essenciais, e seguida serão praticados os modelos vistos em aula. Bibliografia: Blangiardo, M.; Cameleti, M. (2015) Spatial and Spatial-temporal Bayesian Models with R-INLA. Wiley: Chichester. Aula 10 – Técnicas em visualização de dados para neurociências Prof. Dr. Eduardo Oda Esta aula visa apresentar aos cientistas interessados as mais modernas bibliotecas gráficas para a visualização de dados. A aula envolverá a geração de diferentes modelos de representações gráficas, usando datasets oriundos de estudos neurocientíficos atuais. Temas marginalmente abordados incluem a aplicação dos mesmos princípios na representação de outros tipos de datasets, além do uso de filtros. Bibliografia: Rendgen, s.; Wiedemann, J. (2012) Taschen: Berlin. Aula 11: Apresentação de trabalhos e fechamento do curso Prof. Dr. Álvaro Machado Dias, Prof. Dr. Eduardo Oda, Dra. July Silveira Gomes e Dr. Henrique Teruo Akiba
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Acesso 31/10/2020 às 02:24. Ip 100.24.125.162. #325173 acessos.