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dc.creatorBARREIROS, Marta de Oliveira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2695239794047991por
dc.contributor.advisor1BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.contributor.advisor-co1RIBEIRO, Sidarta Tollendal Gomes-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0649912135067700por
dc.contributor.referee1BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.contributor.referee2RIBEIRO, Sidarta Tollendal Gomes-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0649912135067700por
dc.contributor.referee3SILVA, Aristofanes Correa-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2446301582459104por
dc.contributor.referee4SOUZA, Francisco das Chagas de-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/2405363087479257por
dc.contributor.referee5PAES, Antônio Marcus de Andrade-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/2310501964710274por
dc.date.accessioned2022-01-24T13:15:33Z-
dc.date.issued2021-05-31-
dc.identifier.citationBARREIROS, 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.por
dc.identifier.urihttps://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3474-
dc.description.resumoA 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.por
dc.description.abstractCommunication 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.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Sheila MONTEIRO (sheila.monteiro@ufma.br) on 2022-01-24T13:15:33Z No. of bitstreams: 1 MARTA-BARREIROS.pdf: 16836023 bytes, checksum: df3e823c8585c11ddffa2d83a3129220 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-01-24T13:15:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MARTA-BARREIROS.pdf: 16836023 bytes, checksum: df3e823c8585c11ddffa2d83a3129220 (MD5) Previous issue date: 2021-05-31eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectZebrafishpor
dc.subjectComportamentopor
dc.subjectRedes neurais aritificiaispor
dc.subjectTransferência de informaçãopor
dc.subjectZebrafisheng
dc.subjectBehavioreng
dc.subjectArtificial neural networkseng
dc.subjectInformation transfereng
dc.subject.cnpqMetodologia e Técnicas da Computaçãopor
dc.titleCanal de comunicação não invasivo para transferência de informações entre grupos de Zebrafishpor
dc.title.alternativeNon-invasive communication channel for information transfer between Zebrafish groupseng
dc.typeTesepor
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