| Sumario: | Los cultivos neuronales in vitro embedidos en un sistema de control de lazo cerrado se han utilizado recientemente para estudiar las dinámicas neuronales. Este proceso permite el desarrollo de neuronas en un ambiente controlado con el propósito de explorar las capacidades computacionales de redes neuronales biológicas. Debido a las propiedades intrínsecas de los cultivos neuronales in vitro y la forma en que el tejido neuronal crece en ellos, las formas en que las señales se transmiten y generan dentro y a lo largo del cultivo son difíciles de caracterizar. El código neural está formado por patrones de spikes cuyas propiedades son en esencia no lineales y no estacionarias. El enfoque habitual para esta caracterización ha sido el uso del histograma de tiempo post-estímulo (PSTH). El PSTH se calcula contando los spikes detectados en cada electrodo del cultivo neuronal durante la ventana de tiempo tras un estímulo en uno de los electrodos. La principal estrategia empleada hasta la actualidad consiste en encontrar pares de electrodos Cn = Eest,Eresp disjuntos de forma que C1 6= C2. El objetivo de este trabajo es explorar otras formas posibles de extraer información relevante de la respuesta global al estímulo en el cultivo mediante el estudio de las variaciones en los patrones a lo largo del tiempo para la tasa de disparo(firing rate-FR), estimada a partir de intervalos interspike en cada electrodo. A continuación se pueden aplicar métodos de aprendizaje automático para distinguir el electrodo estimulado a raíz de la la respuesta global del cultivo, con el fin de obtener una mejor caracterización del cultivo y sus capacidades computacionales, de modo que pueda ser útil para aplicaciones robóticas.
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