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Viernes 21 de mayo, 15:30 hs
Victoria Peterson
"Transporte óptimo para mitigar la variabilidad en interfaces cerebro-computadora
basadas en imaginería motora "
Resumen. Las Interfaces Cerebro-Computadora (BCIs, por sus siglas en inglés) basadas en
electroencefalografía (EEG) de superficie, transforman la actividad cerebral registrada en
comandos de control o comunicación. Generalmente, los modelos de decodificación son
aprendidos utilizando lo que se denomina "set de calibración". Si la
distribución de los datos no vistos (a detectar) difieren de aquellos utilizados durante
la calibración, la performance del algoritmo de decodificación puede resultar bastante
pobre. Este fenómeno, consecuencia de la alta variabilidad y no estacionariedad de la
señal de EEG, suele ser mitigado mediante técnicas de re-entrenamiento. En este seminario
hablaremos sobre cómo atacar la variabilidad entre sesiones de BCIs utilizando transporte
óptimo como técnica de adaptación de dominio. Mostraremos cómo el re-entrenamiento puede
evitarse al transformar los datos de una nueva sesión tal que se "parezcan" a
los de la sesión de calibración.
Bio. Victoria Peterson es Bioingeniera (Universidad Nacional de Entre Ríos, 2013) y
Doctora en Ingeniería, mención Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (Universidad
Nacional del Litoral, 2018). Realizó sus estudios doctorales gracias a una beca doctoral
del CONICET en el Instituto de Señales Sistemas e Inteligencia Computacional,
sinc(i)-UNL-CONICET. Se unió al Instituto de Matemática Aplicada del Litoral,
IMAL-CONICET-UNL en 2019. Actualmente tiene una posición postdoctoral en el Brain
Modulation Lab, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA. En
2021 ha sido designada para su ingreso como Investigadora Asistente a la Carrera de
Investigador Científico y Tecnológico del CONICET. Sus temas de investigación intersecan
la inteligencia artificial con la bioingeniería, en el desarrollo de algoritmos de
aprendizaje automático para la decodificación de la actividad cerebral con aplicaciones
médicas.
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