Análisis estadístico de la variación poblacional de las características estructurales del encéfalo humano
La relación entre la experiencia de vida de un dado individuo y sus características neuroan atómicas es un tema muy controversial. Frecuentemente se discute la importancia del tamaño de determinada estructura cerebral en las capacidades o el comportamiento de las personas. La postura que toma una...
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Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2021
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Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/935/1/Arenaza_Manso.pdf |
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I25-R131-9352021-07-12T14:21:01Z Análisis estadístico de la variación poblacional de las características estructurales del encéfalo humano Statistical analysis of the population variation of the structural characteristics of the human brain Arenaza Manzo, Juan B. Neurociencias Information theory Teoría de la informacíon [Neuroanatomy Neuroanatomía MRI Bayesian inference Inferencia Bayesiana Dimensionality reduction Reducción de la dimensión Graph theory Teoría de grafos] La relación entre la experiencia de vida de un dado individuo y sus características neuroan atómicas es un tema muy controversial. Frecuentemente se discute la importancia del tamaño de determinada estructura cerebral en las capacidades o el comportamiento de las personas. La postura que toma una sociedad en estos temas puede tener grandes consecuencias, como por ejemplo la estigmatización de algunos de sus individuos. En este contexto se vuelve de vital importancia que las armaciones sobre las relaciones entre aspectos socioambientales y neuroanatómicos estén sustentadas por suciente evidencia. Por este motivo, hicimos un relevamiento de tanto características sociales como neuroanatómicas de una muestra de 193 individuos adultos. El estudio conlleva el diseño de procedimientos bayesianos para reducir la dimensi ón, en el que detectamos conjuntos cuasi-independientes de medidas cerebrales que co-varían fuertemente, y en consecuencia, no necesitan describirse de manera independiente. Cada uno de estos conjuntos contiene todas las medidas de unas pocas estructuras, lo cual nos permitió describirlos a través de variables latentes fácilmente interpretables. Posteriormente estimamos las relaciones entre variables latentes y socioambientales, permitiendo que las variables latentes interactúen entre sí. El algoritmo de inferencia es conservador, en el sentido que estima únicamente las relaciones signicativamente distintas de cero. Encontramos que los efectos socioambientales más robusto involucran al sexo, la altura y el número de embarazos. 2021-02-19 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/935/1/Arenaza_Manso.pdf es Arenaza Manzo, Juan B. (2021) Análisis estadístico de la variación poblacional de las características estructurales del encéfalo humano / Statistical analysis of the population variation of the structural characteristics of the human brain. Maestría en Ciencias Físicas, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/935/ |
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atómicas es un tema muy controversial. Frecuentemente se discute la importancia
del tamaño de determinada estructura cerebral en las capacidades o el comportamiento
de las personas. La postura que toma una sociedad en estos temas puede tener grandes
consecuencias, como por ejemplo la estigmatización de algunos de sus individuos. En
este contexto se vuelve de vital importancia que las armaciones sobre las relaciones
entre aspectos socioambientales y neuroanatómicos estén sustentadas por suciente
evidencia. Por este motivo, hicimos un relevamiento de tanto características sociales
como neuroanatómicas de una muestra de 193 individuos adultos.
El estudio conlleva el diseño de procedimientos bayesianos para reducir la dimensi
ón, en el que detectamos conjuntos cuasi-independientes de medidas cerebrales que
co-varían fuertemente, y en consecuencia, no necesitan describirse de manera independiente.
Cada uno de estos conjuntos contiene todas las medidas de unas pocas
estructuras, lo cual nos permitió describirlos a través de variables latentes fácilmente
interpretables.
Posteriormente estimamos las relaciones entre variables latentes y socioambientales,
permitiendo que las variables latentes interactúen entre sí. El algoritmo de inferencia
es conservador, en el sentido que estima únicamente las relaciones signicativamente
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