[en] The main goal of this project is to develope a methodology which allows the detection of responses to a specific stimulus in a system under uncertainty. Most of the times, the continous inherent activy of a system, information reverberation, latency in response time and other problems make it difficult to detect responses with reliability. This is the case of the experiments carried out in Neuroscience on neurons that compose the nervous system. In Neuroscience, there is no consensus about which protocols must be followed during the analysis of the data collected from measurements on neurons and, as a result of this, robust and standardized methods for response detection are not always applied, nor are there universal formats for the representation and labeled of experiments. Given the above, this project implements a robust methodology for response detection based on a bayesian method proposed by the GNB and developes the software tool necessary to apply it easily and automatically to analyze data from different experiments, defining for this purpose a standard format of representation. The methodology developed is then validated through applying it to data that is artificially generated by a simple mathematical model. Then, it is applied to real data from experiments carried out on neurons located in the antennal lobe and the mushroom body in the locust olfactory system. The results obtained are analyzed and the conclusions drawn from them are consistent with what it is known about how this system works.

[es] El objetivo de este proyecto es desarrollar una metodología que permita la detección de respuestas de un sistema ante un estímulo específico en condiciones de incertidumbre. En muchos casos, la actividad continua inherente a un sistema, la reverberación de la información, la latencia en el tiempo de respuesta y otros problemas complican la detección de respuestas con fiabilidad. Este es el caso de los experimentos llevados a cabo en neurociencia sobre las neuronas que componen el sistema nervioso. En el campo de la neurociencia, no existe un consenso sobre qué protocolos deben seguirse a la hora de analizar los datos procedentes de mediciones sobre neuronas y, como consecuencia de esto, no siempre se aplican métodos robustos y estandarizados de detección de respuestas, así como tampoco existen formatos universales de representación y etiquetado de experimentos. Teniendo en cuenta lo anterior, en este proyecto se implementa una metodología robusta de detección de respuestas basada en un método bayesiano propuesto por el GNB de la UAM y se desarrollan las herramientas software necesarias para que pueda aplicarse de forma fácil y automática a datos procedentes de diferentes experimentos, definiendo para ello un formato estándar de representación de los mismos. La metodología implementada es validada mediante su aplicación a datos generados de forma artificial mediante un modelo matématico sencillo para después ser aplicado sobre datos procedentes de experimentos reales llevados a cabo sobre las neuronas del lóbulo antenal y el cuerpo fungiforme del sistema olfativo de la langosta con diferentes estímulos. Los resultados son analizados y las conclusiones extraídas gracias a la aplicación de la metodología son coherentes con lo que se sabe sobre el funcionamiento de dicho sistema.