Person:
Panetsos Petrova, Fivos

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First Name
Fivos
Last Name
Panetsos Petrova
URI
https://hdl.handle.net/20.500.14352/79874
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Óptica y Optometría
Department
Biodiversidad, Ecología y Evolución
Area
Matemática Aplicada
Identifiers
UCM identifierORCIDScopus Author IDDialnet IDGoogle Scholar ID

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    Necessary conditions for signal processing by resonant neurons
    (2001) Villacorta Atienza, José Antonio; Sánchez Jiménez, Abel; Panetsos Petrova, Fivos
    We study a mathematical model for information processing and coding by means of groups of resonant neurons. We conclude that incoming signals can be expressed by means of their Fourier series which coefficients are represented by the value of the membrane potential of the resonant neurons.
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    Substitution of natural sensory input by artificial neurostimulation of an amputated trigeminal nerve does not prevent the degeneration of basal forebrain cholinergic circuits projecting to the somatosensory cortex
    (Frontiers in cellular neuroscience, 2014) Herrera Rincón, Celia; Panetsos Petrova, Fivos
    Peripheral deafferentation downregulates acetylcholine (ACh) synthesis in sensory cortices. However, the responsible neural circuits and processes are not known. We irreversibly transected the rat infraorbital nerve and implanted neuroprosthetic microdevices for proximal stump stimulation, and assessed cytochrome-oxidase and choline- acetyl-transferase (ChAT) in somatosensory, auditory and visual cortices; estimated the number and density of ACh-neurons in the magnocellular basal nucleus (MBN); and localized down-regulated ACh-neurons in basal forebrain using retrograde labeling from deafferented cortices. Here we show that nerve transection, causes down regulation of MBN cholinergic neurons. Stimulation of the cut nerve reverses the metabolic decline but does not affect the decrease in cholinergic fibers in cortex or cholinergic neurons in basal forebrain. Artifical stimulation of the nerve also has no affect of ACh-innervation of other cortices. Cortical ChAT depletion is due to loss of corticopetal MBN ChAT-expressing neurons. MBN ChAT downregulation is not due to a decrease of afferent activity or to a failure of trophic support. Basalocortical ACh circuits are sensory specific, ACh is provided to each sensory cortex “on demand” by dedicated circuits. Our data support the existence of a modality-specific cortex-MBN-cortex circuit for cognitive information processing.
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    Eliminación de artefactos en el EEG basada en el análisis de componentes independientes y transformada Wavelet.
    (Mapfre Medicina, 2007) Castellanos, Nazareth P.; Makarov Slizneva, Valeriy; Sánchez Ramos, Celia; Panetsos Petrova, Fivos
    Las señales electroencefalográficas (EEG) registradas en diferentes posiciones del cuero cabelludo permiten estudiar la integración de la información moto-sensorial a larga escala. Sin embargo, los artefactos del movimiento de ojos, los parpadeos, el pulso cardiaco, y de la actividad muscular suponen una gran limitación en la aplicación clínica e investigación de los EEGs. Actualmente son muy suados los métodos que conllevan la eliminación semi-automática de sementos contaminados por los artefactos aunque suponen una considerable pérdida de datos. Su aplicación se dificulta en paciente que sufren ciertos daños cerebrales con la consecuente presencia masiva de artefactos en el EEGs. El reciente el métodos de supresión de artefactos basado en el Análisis de Componentes independientes (Independent Components Análisis, ICA) ha acaparado mucha atención entre la comunidad científica. En este trabajo demostramos que la aplicación de este método permite suprimir los artefactos más comunes, pero como efecto colateral supone una pérdida de actividad cerebral que altera las propiedades espectrales de la señal neuronal sobre todo en bandas beta y gamma. Demostramos que este efecto se acentúa con el aumento de la longitud de segmentos de EEG utilizados en el análisis. Para solventar el problema proponemos una extensión del ICA basada en la transofrmada Wavelet. Utilizando registro realies y semi-simulados demostrmaos que el nuevo método, llemado wIAC, nos permite recuperar la actividad neuronal y conservar las propiedades espectrales en todas bandas de frecuencias.
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    Un Modelo Matemático para el Análisis de Señales por Neuronas Oscilantes (resumen de ponencia)
    (2001) Villacorta Atienza, José Antonio; Panetsos Petrova, Fivos