Aplicación de SVM para la decodificación neural de los estímulos visuales recibidos por primates

El sentido de la vision es una de las principales capacidades sensoriales de los humanos y de muchos otros animales. Se denomina vision a la capacidad de detectar las ondas electromagneticas dentro de la luz visible por el ojo e interpretar el entorno gracias a ello. El estudio cientifico de la percepcion visual comienza en el siglo XIX y continua actualmente, surgiendo nuevos estudios cada dia. Una parte de ellos estudian como se codifica esta interpretacion del entorno en la corteza visual del cerebro. El principal objetivo de este trabajo es determinar si la ubicacion del estimulo presentado en el campo visual es una de las caracteristicas codificadas en las respuestas de las poblaciones neuronales a los estimulos. Se tratara de estimar con la mayor precision posible la procedencia espacial de un estimulo visual a partir de la medicion de un numero limitado de respuestas neuronales y a partir de la mejor precision alcanzada se llegara a una serie de conclusiones. Los estimulos visuales vienen dados por el encendido de 100 luces cuadradas situadas en una cuadricula de forma simetrica. Al encender una luz, se miden las respuestas neuronales en la corteza visual V4 de un primate. Estas respuestas toman la forma de potenciales de accion, comunmente llamados impulsos electricos, y se registran en 96 microelectrodos implantados en el cerebro del animal. Para establecer las diferencias entre las respuestas neuronales al encender una luz u otra, se asigna a cada luz una clase o etiqueta, lo que permite utilizar clasificadores. Se presenta cada luz entre 15 y 19 veces (numero de ensayos) en un orden aleatorio, durante 25 ms, y se registra la actividad electrica de las neuronas durante 150 ms, comenzando a medir 60 ms tras la presentacion del estimulo. Estos datos se almacenan en una matriz de dimensiones 1769 x 97. Cada fila es un punto de datos de 96 dimensiones (correspondientes a los 96 diferentes microelectrodos de grabacion) y la ultima columna (columna 97) es su etiqueta. Los datos contenidos en las primeras 96 columnas son las tasas de conteo de picos de los microelectrodos, es decir, el numero de picos electricos detectados por los microelectrodos dividido por la duracion del periodo de medicion. Los clasificadores se crean mediante maquinas de soporte vectorial (SVM), utilizando conjuntos de datos de entrenamiento y conjuntos de datos de prueba. La precision de estos clasificadores depende directamente del numero de clases entre las que tengan que repartir los datos. Dado que existen 100 luces diferentes, el primer conjunto de datos sobre el que se realiza la clasificacion contiene datos de 100 clases diferentes. Sin embargo, agrupando las luces en funcion de su ubicacion, podemos disminuir el numero de clases, comparando diversas zonas de la cuadricula entre si para estudiar en profundidad el funcionamiento de la vista del primate. Esta reasignacion de las clases de los datos del conjunto se realiza programando en lenguaje C, y los clasificadores son creados utilizando la Machine Learning Toolbox que proporciona MATLAB. A la hora de estimar la precision de los diversos clasificadores, se utilizan dos metodos diferentes: la validacion cruzada de 10 iteraciones y el metodo de retencion. Ambos metodos crean el clasificador utilizando parte de los datos para entrenarlo y posteriormente lo testean con otra parte de los datos. Sin embargo, la fiabilidad de ambos metodos no es la misma. Haciendo una serie de calculos, se comparan ambas fiabilidades, llegando a la conclusion de que el metodo de retencion no es lo suficientemente fiable a la hora de estimar la precision de un clasificador, siendo mas recomendable la validacion cruzada de 10 iteraciones. De todos los clasificadores creados, el de mayor precision es el que compara unicamente las respuestas neuronales tras el encendido de las luces del cuadrante superior izquierdo con las respuestas neuronales tras el encendido de las luces del cuadrante inferior derecho. Este clasificador, del tipo SVM cuadratico, se analiza utilizando dos herramientas: la matriz de confusion y la curva ROC. Los resultados del trabajo concluyen con un ultimo experimento. En el, se crean dos conjuntos de datos para poder definir si las respuestas electricas de las neuronas varian dependiendo de las proveniencia de los estimulos visuales. La comprobacion de esta hipotesis se realiza eliminando las luces situadas en el centro de la cuadricula y comparando dos conjuntos de datos que las tienen en cuenta y dos que no las tienen. Tras hallar las precisiones pertinentes, se confirma la hipotesis planteada, corroborando que el origen del estimulo visual influye en las respuestas neuronales.