Una nueva herramienta de software para generar representaciones gráficas de neuronas

Los investigadores de Universidad Politécnica de Madrid están implicados en el revelado de un nuevo método de representación gráfica de neuronas que permita que visualicemos los datos desarrollados por los neurólogos.

Personas de investigadores de Universidad Politécnica de Madrid (UPM), de Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y del instituto de Cajal (IC) - del − nacional español del Consejo de Investigación (CSIC) ha desarrollado un modelo nuevo de la representación simbólica de neuronas que ayuda al análisis de sus morfologías para la investigación de la neurología.

Este proyecto de investigación se ha publicado en las fronteras en gorrón de la neuroanatomía e incluye una herramienta de software para generar representaciones gráficas de neuronas de archivos automatizados de la reconstrucción 3D.

El número cada vez mayor de células reconstruyó gracias a la mejoría de técnicas y el equipo está cambio el atascamiento de la adquisición de datos al análisis de datos. Por lo tanto, la representación simbólica de datos es un gran salto adelante en conocimiento.

Cada área específica ha desarrollado diversos modelos visuales que son utilizados para el análisis y para la transferencia de la información y del conocimiento permitiendo el acceso a estos recursos científicos valiosos por las personas multidisciplinarias que tramitan tal información.

Después de esta aproximación, los investigadores de UPM en colaboración con investigadores de URJC y los ci han diseñado una herramienta gráfica para entender y para descubrir mejor las características morfológicas de células neuronales. Además, este modelo se puede también utilizar para otras representaciones tales como la distribución de bronquios en un pulmón y el vascularization del cerebro.

José Aliaga, investigador de UPM, dice que “no sólo hemos desarrollado un modelo de la representación con posibilidades gráficas múltiples pero también que nos hemos convertido un estudio que valida su utilidad. Este estudio pone en contraste con métodos tradicionales de proyección bidimensional de los datos”.

Los resultados sugieren que las ayudas propuestas de la representación entiendan las características morfológicas principales de neuronas, reduciendo el número de desvíos en su clasificación mientras que perfeccionen la velocidad de la lectura.

El método desarrollado, sobre la base de una representación simbólica que se puede adaptar para aumentar un alcance determinado de características de una neurona o de un equipo de la neurona, ha mostrado para ser útil para destacar las geometrías determinadas que pueden ser ocultado debido a la complejidad de las tareas del análisis y a la riqueza de morfologías neuronales.

El número cada vez mayor de células reconstruyó gracias a la mejoría de técnicas y el equipo está cambio el atascamiento de la adquisición de datos al análisis de datos. Por lo tanto, la representación simbólica de datos es un gran salto adelante en conocimiento.

Cada área específica ha desarrollado diversos modelos visuales que son utilizados para el análisis y para la transferencia de la información y del conocimiento permitiendo el acceso a estos recursos científicos valiosos por las personas multidisciplinarias que tramitan tal información.

Después de esta aproximación, los investigadores de UPM en colaboración con investigadores de URJC y los ci han diseñado una herramienta gráfica para entender y para descubrir mejor las características morfológicas de células neuronales. Además, este modelo se puede también utilizar para otras representaciones tales como la distribución de bronquios en un pulmón y el vascularization del cerebro.

José Aliaga, investigador de UPM, dice que “no sólo hemos desarrollado un modelo de la representación con posibilidades gráficas múltiples pero también que nos hemos convertido un estudio que valida su utilidad. Este estudio pone en contraste con métodos tradicionales de proyección bidimensional de los datos”.

Los resultados sugieren que las ayudas propuestas de la representación entiendan las características morfológicas principales de neuronas, reduciendo el número de desvíos en su clasificación mientras que perfeccionen la velocidad de la lectura.

El método desarrollado, sobre la base de una representación simbólica que se puede adaptar para aumentar un alcance determinado de características de una neurona o de un equipo de la neurona, ha mostrado para ser útil para destacar las geometrías determinadas que pueden ser ocultado debido a la complejidad de las tareas del análisis y a la riqueza de morfologías neuronales.