Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Autómatas celulares y modelos basados en agentes Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES.

Presentación del tema: "Modelado de complejidad en medicina, biología y neurociencia Autómatas celulares y modelos basados en agentes Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES."— Transcripción de la presentación:

1 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

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

3 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

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

5 Baltimore-Washington (Masek & al 2006)

6 Analogía entre neoplasmas malignos y crecimiento urbano (2/2)
Rasgos propios de procesos de criticalidad auto-organizada 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

7 Aplicaciones Gerda de Vries et al.

8 Aplicaciones

9 Aplicaciones

10 Aplicaciones

11 Aplicaciones

12 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

13 Aplicaciones

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

15 Aplicaciones

16 Referencias

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

18 Referencias

19 Referencias

20 Referencias

21 Referencias

22 Referencias

23 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)

24 Recursos y casos Hamarneh y otros

25 Referencias

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

27 Modelos basados en agentes

28 Netlogo - AIDS

29 Netlogo – Disease solo

30 Netlogo - Tumor

31 Casos y herramientas

32 Casos y herramientas: AnyLogic

33 Casos y herramientas: AnyLogic

34 Ejercicios Modelado de vida artificial con Framsticks

35 Ejercicios – Vida artificial
Experimentación con GenePool

36 ¿Preguntas?

37 Referencias Emergency Department