Automatas celulares en medicina y biologia

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Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Autómatas celulares y modelos basados en agentes Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Universidad Nacional, Bogotá, mayo de 2012 http://carlosreynoso.com.ar

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Contexto Presentación complementaria de la sesión sobre Sistemas Complejos Adaptativos – Autómatas celulares

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Aplicaciones Modelado epidemiológico Modelado de difusión espacial Herramienta auxiliar para reconocimiento de patrones – Técnicas complementarias Metaheurísticas evolucionarias Aprendizaje de máquina Redes neuronales Dimensión fractal y wavelets Modelado de desarrollo patológico

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Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (1/2) Warren Hern, U. Colorado (2008)

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Baltimore-Washington (Masek & al 2006)

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Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (2/2) Rasgos propios de procesos de criticalidad auto-organizada http://carlosreynoso.com.ar/criticalidad-auto-organizada-y-dinamicas-complejas/ Metástasis (colonización distante) Crecimiento rápido Progresión (tasa creciente de expansión en nuevas colonias) Invariancia de escala Topofagia (devora los espacios disponibles) Falta de mecanismos antagónicos inhibitorios Apoptosis (resistencia a la extinción normal) Semejanza con muerte celular programada de Penelas

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Aplicaciones Gerda de Vries et al.

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Aplicaciones

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Aplicaciones

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Aplicaciones

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Aplicaciones

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Aplicaciones Efecto de mundos pequeños Propiedad de las redes regidas por leyes de potencia “6 grados de separación” Stanley Milgram y la cadena de cartas Ver presentaciones específicas sobre redes y complejidad http://carlosreynoso.com.ar/hacia-la-complejidad-por-la-via-de-las-redes/

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Aplicaciones

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Aplicaciones También se aplican técnicas de wavelets, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje de máquina con lógica difusa

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Aplicaciones

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Referencias

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Referencias Formación de patrón y crecimiento con agregación limitada por difusión (DLA)

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Referencias

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Referencias

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Referencias

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Referencias

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Referencias

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Recursos y casos Cap. 13 – Registración de imágenes médicas en 3D usando agentes inteligentes Cap 15 – Framework basado en vida artificial para análisis de imágenes médicas (Hamarneh y otros)

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Recursos y casos Hamarneh y otros

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Referencias http://www.what-is-cancer.com/papers/ca/ca0.htm

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Bibliografía adicional Aniruddha Datta, Ashish Choudhary, Michael Bittner y Edward Dougherty. 2008. Modeling and control in cancer genomics. Ioannou & al, Modeling and control of complex systems (Redes booleanas probabilistas)

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Modelos basados en agentes

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Netlogo - AIDS

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Netlogo – Disease solo

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Netlogo - Tumor

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Casos y herramientas http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/biowar/

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Casos y herramientas: AnyLogic http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar%D0%B5

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Casos y herramientas: AnyLogic http://www.xjtek.com/anylogic/demo_models/?industry=Healthcar%D0%B5

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Ejercicios Modelado de vida artificial con Framsticks

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Ejercicios – Vida artificial Experimentación con GenePool

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¿Preguntas? http://carlosreynoso.com.ar

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Referencias Emergency Department

Summary: Automatas celulares, modelos basados en agentes y vida artificial en medicina y biologia

Tags: automatas celulares agentes vida artificial complejidad medicina

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