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Tipo do documento: Tese
Título: Canal de comunicação não invasivo para transferência de informações entre grupos de Zebrafish
Título(s) alternativo(s): Non-invasive communication channel for information transfer between Zebrafish groups
Autor: BARREIROS, Marta de Oliveira 
Primeiro orientador: BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe
Primeiro coorientador: RIBEIRO, Sidarta Tollendal Gomes
Primeiro membro da banca: BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe
Segundo membro da banca: RIBEIRO, Sidarta Tollendal Gomes
Terceiro membro da banca: SILVA, Aristofanes Correa
Quarto membro da banca: SOUZA, Francisco das Chagas de
Quinto membro da banca: PAES, Antônio Marcus de Andrade
Resumo: A comunicação entre indivíduos teve enorme progresso com os avanços tecnológicos nos últimos anos. E, hoje já existe a possibilidade de um cérebro se comunicar diretamente a outro cérebro, usando uma interface cérebro-cérebro (Brain-to-Brain Interface - BBI). BBI é uma tecnologia capaz de transferir informações direta entre cérebros, combinando métodos de neuroimagem e neuroestimulação, onde são extraídos sinais neurais de um cérebro “emissor” e recodificado em um cérebro “receptor”. Apesar de existirem diferentes abordagens sobre a utilização dessa técnica, ainda não está totalmente claro sobre como a transferência de informação pode ser recebida pelo cérebro “receptor”. Por isso, neste trabalho é proposto um novo canal de comunicação, totalmente não invasivo, para transferir informações entre grupos de peixes, usando uma abordagem análoga a BBI. O canal de comunicação proposto usa como analise a posição de cada peixe e imagens de vídeo. Assim, a rede YOLOv2 e o filtro de Kalman serviram para obtenção da posição e rastreio de cada peixe no tanque, obtendo o padrão do comportamento de um grupo de zebrafish durante as experiências, sendo esse padrão modulado para gerar informações transmitidas de um grupo de peixes para outro, sincronizando a comunicação entre aquários. Além disso, uma arquitetura de rede convolucional VGG-16 e rede recorrente LSTM usam uma sequência de imagens de vídeo para avaliar o comportamento dos peixes durante as atividades. Para testar o canal de comunicação foram criadas propostas de condicionamento apetitivo alimentar, onde os peixes deveriam se deslocar de um lado para outro de acordo com o estímulo ligado. E, enquanto isso, seu comportamento era avaliado por uma rede neural recorrente que classificava o comportamento em três condições comportamentais e, enviava um feedback para o grupo emissor. Para avaliar a resposta dos zebrafish, foi elaborado três estratégias: restrições totais, parciais e sem restrições. Os resultados mostraram que foi possível sincronizar uma informação bilateral, mostrando que os peixes receptores puderam responder com similaridade no comportamento dos grupos emissores da informação. Quantificou-se o desempenho do canal de comunicação em termos de quantidade de informações transmitidas, bem como a precisão da resposta dos peixes emissores e receptores, até atingir o objetivo da tarefa condicionada. Os resultados mostram que o canal de comunicação proposto é promissor e estendível para novas perspectivas comportamentais.
Abstract: Communication between individuals has made tremendous progress with technological advances in recent years. And, today there is a possibility that a brain communicates directly to another brain, using a brain-brain interface. BBI is a technology capable of transferring direct information between brains, combining neuroimaging and neurostimulation methods, where neural signals are extracted from an “ emitting ” brain and recoded into a “ receiving ” brain. Although there are different approaches to using this technique, it is still not entirely clear about the effectiveness of BBI and how the transfer of information is received by the “receiving” brain. Therefore, this work proposes a new communication channel, totally non-invasive, to transfer information between groups of fish, using an approach analogous to BBI. The proposed communication channel uses the position of each fish and video images as an analysis. Thus, the YOLOv2 network and the Kalman filter served to obtain the position and tracking of each fish in the tank, obtaining the behavior pattern of a group of zebrafish during the experiments, this pattern being modulated for generate information transmitted from one group of fish to another, synchronizing communication between aquariums. In addition, a VGG-16 convolutional network architecture and LSTM recurrent network use a sequence of video images to assess the behavior of fish during activities. To test the communication channel, food appetite conditioning proposals were created, where the fish should move from side to side according to the connected stimulus. And, meanwhile, their behavior was assessed by a recurrent neural network that classified the behavior into three behavioral conditions and sent a feedback to the sending group. To assess the response of the zebrafish, three strategies were developed with total, partial and unrestricted restrictions. The results showed that it was possible to synchronize bilateral information, showing that the recipient fish were able to respond with similar behavior in the groups sending the information. The performance of the communication channel was quantified in terms of the amount of information transmitted, as well as the precision of the response of the sending and receiving fish, until reaching the objective of the conditioned task. The results show that the proposed communication channel is promising and extendable to new behavioral perspectives.
Palavras-chave: Zebrafish
Comportamento
Redes neurais aritificiais
Transferência de informação
Zebrafish
Behavior
Artificial neural networks
Information transfer
Área(s) do CNPq: Metodologia e Técnicas da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Citação: BARREIROS, Marta de Oliveira. Canal de comunicação não invasivo para transferência de informações entre grupos de Zebrafish. 2021. 155 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2021.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3474
Data de defesa: 31-Mai-2021
Aparece nas coleções:TESE DE DOUTORADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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