Asignatura nombre de la asignatura: Principios de neurodinámica



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Máster en Neurociencias
Descriptor de la asignatura
ASIGNATURA
Asignatura

Nombre de la asignatura: Principios de neurodinámica

Código: 10546

Tipo: obligatoria

Nivel: postgrado

Número de créditos ECTS: 5

Horas de trabajo presencial: 33

Horas de trabajo autónomo: 92

Curso: primero

Semestre: a determinar
PROFESORADO
Profesor/a responsable

Nombre: Antoni Gamundí Gamundí

Departamento: Biología Fundamental y Ciencias de la Salud

Área: Fisiología

Despacho: Edificio Beatriu de Pinós, nº 32

Telf.: 971172318



Contacto E-MAIL: antoni.gamundi@uib.es
Otros profesores

Nombre: Dr. Xavier BornasAgustí

Departamento: Psicología

Área: Personalidad, Evaluación y Tratamientos Psicológicos

Despacho: Edificio Guillem Cifre de Colonya. Despacho B208a

Telf.: 971172580

Contacte E-MAIL: xavier.bornas@gmail.com
Nombre: Dr. Pedro Montoya Jiménez

Departamento: Psicología

Área: Psicobiología

Despacho: Edificio Beatriu de Pinós. Despacho 13

Telf.: 971173145

Telf.: 971173360

Contacto E-MAIL: pedro.montoya@uib.es

DATOS DE LA ASIGNATURA


DESCRIPTORES:

Series temporales fisiológicas: características y análisis. Análisis lineal: temporal y frecuencial. Teoría de sistemas dinámicos. Análisis no lineal. Complejidad, entropía, autoorganización y sincronización.


OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE APRENDIZAJE
COMPETENCIAS

  1. Aprender los conceptos básicos de la neurodinámica, entendida como la aplicación de la teoría de los sistemas dinámicos en la neurociencia.

  2. Entender el cerebro como sistema dinámico.

  3. Obtener y analizar señales electroencefalográficas en el dominio temporal y de frecuencias.

  4. Evaluar la complejidad de una señal electroencefalográfica.

  5. Identificar en la actividad cerebral elementos de no linealidad, fractalidad, autoorganización y sensibilidad a las condiciones iniciales.

  6. Comparar diversos índices de complejidad: D2, dimensión fractal, entropía, sincronización...

  7. Conocer y utilizar software libre de análisis lineal y no lineal de series temporales.

  8. Conocer y utilizar las publicaciones científicas más relevantes en este campo del conocimiento.


ENFOQUE METODOLÓGICO DOCENTE: ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE Y VALORACIÓN EN UNIDADES ECTS
El estudiante debe ser capaz de leer en inglés, ya que la gran mayoría de las lecturas deberán realizarse en este idioma.

Sería importante que el estudiante estuviera familiarizado con el uso de hojas de cálculo y software de representación gráfica de la información.




 

Horas/Curso

Presenciales

No presenciales

Asistencia a clases teóricas

15

15

 

Resolución de problemas

20

 

20

Lecturas guiadas

25

 

25

Asistencia a clases prácticas

10

10

 

Preparación de la memoria de prácticas

16

 

16

Preparación de un seminario guiado

6

 

6

Asistencia al seminario guiado

3

3

 

Estudio y preparación del examen

25

 

25

Realización de exámenes

5

5

 

TOTAL

125

33

92

Porcentaje

 







Las actividades presenciales incluyen:

  • Sesiones expositivas, en las que el profesorado presentará los conceptos básicos de la materia y se comentarán las lecturas recomendadas.

  • Sesiones prácticas que se dedicarán a la realización de ejercicios relacionados con los diferentes temas.

  • També es dedicarán algunas horas a las presentaciones de los informes*, ya sea de resultados de experimentos o de lecturas de profundización en algún tema.


* el informe puede ser (A) de cinco artículos recomendados para profundizar en un tema o (B) de los resultados obtenidos con un análisis no lineal completo de un conjunto de datos sugerido por alguno de los profesores del curso.

Simultáneamente, los estudiantes realizarán el trabajo autónomo, que consiste en:




  • Realizar las lecturas recomendadas por el profesorado.

  • Realizar actividades relacionadas con las prácticas (por ejemplo, ampliación de los ejercicios realizados en la sesión, preparación de material para poder llevar a cabo una práctica, etc.).

  • Familiarizarse con el software indicado por el profesor.

  • Preparar presentaciones, que se realizarán en clase.

  • Elaborar un informe individual (30% aproximadamente del trabajo autónomo)


CONTENIDOS
1.- Principios básicos de sistemas bioeléctricos

1.1.- Origen de los biopotenciales

1.2.- Elementos de un sistema de grabación

1.3.- Errores, artefactos y ruidos


2.- Series temporales neurofisiológicas

2.1.- Conceptos básicos de series temporales biológicas

2.2.- Series estacionarias y no estacionarias

2.3.- Componentes de una serie temporal

2.4.- Teoría del muestreo

2.5.- Aliasing

2.6.- Ruido y filtrado

2.7.- Propiedades básicas de los sistemas


3.- Análisis de series temporales neurofisiológicas

3.1.- Análisis en el dominio temporal

3.2.- Análisis en el dominio frecuencial

3.3.- Análisis no lineal

3.4.- Análisis fractal
4.- Sistemas dinámicos: características

4.1.- Definición

4.2.- Comportamiento: patrones oscilatorios y caóticos

4.3.- Fractalidad

4.4.- Sensibilidad a las condiciones iniciales

4.5.- Flexibilidad, adaptabilidad y autoorganización


5.- El estudio de los sistemas dinámicos

5.1.- El espacio de fase

5.2.- Reconstrucción del espacio de fase

5.3.- Atractores extraños

5.4.- Mediciones de la complejidad del sistema

5.5.- Mediciones de la entropía del sistema

5.6.- Mediciones de la sensibilidad del sistema

5.7.- Mediciones de sincronización entre sistemas


6.- El cerebro como sistema dinámico

6.1.- El estado basal de la actividad eléctrica cerebral: el caos estocástico

6.2.- Macrodinámica: elementos de no linealidad en el electroencefalograma

6.3.- Microdinámica: elementos de no linealidad a nivel celular


7.- Algunas aplicaciones de la neurodinámica

7.1.- Neurodinámica y trastornos de ansiedad

7.2.- Neurodinámica y dolor crónico

7.3.- Neurodinámica y estados de sueño y vigilia


16. Aplicaciones en el estudio de los ritmos biológicos. Crononutrición.
CRITERIOS Y MÉTODOS DE EVALUACIÓN
De acuerdo con los objetivos establecidos, se realizará un examen para verificar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso en relación a los conceptos estudiados. La nota obtenida tendrá un peso del 40% en la nota final de la asignatura.
També se evaluará el informe y su presentación al grupo clase. La nota será de 0 a 10 y tendrá un peso del 60% en la nota final de la asignatura.

RECURSOS PARA EL APRENDIZAJE
Material didáctico para el trabajo autónomo y lecturas recomendadas
Freeman, W. J. (1999). How brains make up their minds. London: Phoenix.

Freeman, W. J. (2000). A proposed name for aperiodic brain activity: stochastic chaos. Neural Networks, 13, 11-13.

Kantz, H., & Schreiber, T. (1997). Nonlinear time series analysis. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Pereda, E.; González, J. (2004). Aplicabilidad de técnicas de la dinámica de sistemas no lineales en el análisis multivariante de señales características de la actividad nerviosa central y autonómica. Tenerife: Caja Canarias, Obra Social y Cultural.

Software EEGLab: http://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.html (A. Delorme, S. Makeig, EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis, Journal of Neuroscience Methods 134 (2004), 9-21)

Software TISEAN (NONLINEAR TIME SERIES ANALYSIS): http://www.mpipks-dresden.mpg.de/~tisean/Tisean_3.0.1/index.html (R. Hegger, H. Kantz, and T. Schreiber, Practical implementation of nonlinear time series methods: The TISEAN package, Chaos 9 (1999), 413)

Quiroga, R.Q. (1998). Quantitative analysis of EEG signals: Time-frequency methods and chaos theory. Medical University Lübeck (Tesis doctoral: http://www.vis.caltech.edu/~rodri/thesis.htm)


Bibliografía

Angeleri, F., Butler, S., Giaquinto, S., Majkowski, J. (1997). Analysis of the electrical activity of the brain. England: John Willey & Sons Ltd.

Bertuglia, C.S.; Vaio, F. (2005). Nonlinearity, chaos and complexity. London: Oxford University Press.

Engel, A. K., Fries, P., & Singer, W. (2001). Dynamic predictions: Oscillations and synchrony in top-down processing. Nature Reviews, 2, 704-716.

Freeman, W. J. (2000). Neurodynamics. An exploration in mesoscopic brain dynamics. London: Springer-Verlag.

Freeman, W. J. (2003). Evidence from human scalp EEG of global chaotic itinerancy. Chaos, 13(3), 1067-1077.

Freeman, W. J. (2003). Neurodynamic models of brain in psychiatry. Neuropsychopharmacology, 28, 54-63.

Heath, R. A. (2000). Nonlinear dynamics. Techniques and applications in Psychology. Mahwah,NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Lehnertz, K., Arnhold, J., Grassberger, P., Elger, C.E. (2000). Chaos in the brain?. Singapore: World Scientific.

Lorenz, E.N. (1995). La esencia del caos. Barcelona: Círculo de Lectores.

Keener, J., Sneyd, J. (1998). Mathematical physiology. New York: Springer-Verlag.

Mandelbrot, B. (2003). La geometría fractal de la naturaleza. Barcelona: Tusquests editores, colección Metatemas

Oppenheim, A.V.; Willsky, A.S. (1998). Sistemas y señales. México: Prentice Hall.

Pikovsky, A., Rosenblum, M.,Kurths, J. (2001). Synchronization. A universal concept in nonlinear sciences. Cambridge: Cambridge University Press.

Proakis, J., Manolakis, D. (1998). Tratamiento digital de señales. Madrid: Prentice Hall.

Rodriguez, E., George, N., Lachaux, J. P., Martinerie, J., Renault, B., & Varela, F. J. (1999). Perception's shadow: long-distance synchronization of human brain activity. Nature, 397, 430-433.

Romero, J.L., García, C. (1998). Modelos y sistemas dinámicos. Cádiz: Universidad de Cádiz.

Solé, R.V., Manrubia, S.C. (1996). Orden y caos en sistemas complejos. Barcelona: Edicions UPC.

Sprott, J.C. (2004). Chaos and time-series analysis. London: Oxford University Press.

Thompson, E., & Varela, F. J. (2001). Radical embodiment: neural dynamics and consciousness. TRENDS in Cognitive Science, 5(10), 418-425.



IDIOMAS EN LOS QUE SE IMPARTE LA ASIGNATURA

Castellano y catalán




* el informe puede ser (A) de cinco artículos recomendados para profundizar en un tema o (B) de los resultados obtenidos con un análisis no lineal completo de un conjunto de datos sugerido por alguno de los profesores del curso.



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