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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Gustavo Juantorena
DESCRIPTION:Título: Psiquiatría computacional: diferencias individuales e identificación de déficits en funciones ejecutivas a partir de patrones de trayectorias visuales y manuales\nDirector: Dr. Juan E Kamienkowski\nConsejero de estudios: Dr. Pablo Turjanski\nJurados:\nDra. Sol Fitipaldi – – Universidad de San Andrés\, Argentina & Global Brain Health Institute\, Ireland\nDr. Jorge Igual – – Universitat Politècnica de València\, España\nDr. Pablo Barttfeld – – Instituto de Investigaciones Psicológicas\, Córdoba\, Argentina \nLink Youtube: Se compartirá unos días antes de la defensa. \nResumen:\nLa medición objetiva de las funciones ejecutivas es un desafío central de la neuropsicología y la salud mental. Las pruebas tradicionales\, ancladas en el formato de lápiz y papel\, resumen procesos cognitivos complejos en unas pocas medidas globales y dependen íntegramente de profesionales especializados\, lo que limita tanto su precisión como su alcance\, especialmente en regiones con recursos escasos.\nEn esta tesis desarrollamos y validamos un conjunto de herramientas computacionales que\, a partir del registro de alta resolución de trayectorias manuales y oculares\, buscan medir las funciones ejecutivas con mayor detalle y llevar la evaluación desde el laboratorio hacia el consultorio. La prueba neuropsicológica central en esta tesis fue una versión computarizada del Trail Making Test (cTMT) que registra de manera simultánea los movimientos de la mano y los ojos\, lo que permitió descomponer una tarea aparentemente unitaria en sus procesos subyacentes\, replicar sus efectos clásicos y derivar marcadores internos de memoria de trabajo y control inhibitorio.\nAl llevar esta herramienta a pacientes con deterioro cognitivo leve\, las métricas oculares discriminaron entre grupos allí donde las medidas clásicas no lo lograron. Sin embargo\, la dificultad de adquirir datos oculares de calidad en población clínica motivó un giro hacia los movimientos de la mano\, una señal con menores requerimientos de hardware. Modelos de aprendizaje automático entrenados únicamente con trayectorias manuales alcanzaron un valor diagnóstico cercano al de una batería neuropsicológica completa\, sin necesidad de equipamiento especializado y bajo un esquema de validación riguroso y reproducible.\nPara escalar este enfoque construimos una plataforma web de acceso abierto\, diseñada para la comunidad hispanohablante\, que sirvió de infraestructura para la recolección de datos multimodales a gran escala. Sobre ella\, una versión online del cTMT mostró que las trayectorias del cursor predicen diferencias individuales en memoria de trabajo\, control inhibitorio y edad. Por último\, recuperamos el registro ocular de forma remota mediante un sistema de seguimiento ocular por cámara web que mejoramos y validamos con la tarea de antisacadas\, sin requerir hardware especializado.\nEn conjunto\, creamos y validamos herramientas digitales que aportan marcadores cognitivos objetivos\, reproducibles y ecológicamente válidos\, con potencial de implementación remota y a gran escala. Estas contribuciones se enmarcan en los campos emergentes de la neuropsicología digital y la psiquiatría computacional\, con especial atención a la accesibilidad y a poblaciones históricamente subrepresentadas en la investigación cognitiva.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Miguel Maurizio
DESCRIPTION:Título: Discrepancia continua de secuencias de de Bruijn\nDirectores: Nicolás Álvarez y Verónica Becher\nJurados: Esteban Feuerstein y Martín Mereb \nAula virtual: meet.google.com/xri-tgsx-spy \nResumen:\nUna secuencia de de Bruijn de orden n sobre el alfabeto {0\,1} es una secuencia circular de longitud 2^n en la que cada bloque de longitud n aparece exactamente una vez. Hay exactamente 2^{2^{n-1}}/2^n de ellas. Una de las propiedades de interés de estas secuencias es cuánto se alejan de tener los bloques de ceros y unos equidistribuidos. \nEn esta tesis definimos una medida sobre las secuencias de de Bruijn\, que llamamos discrepancia continua: cuanto menor es su valor\, mejor equidistribuidos están\, dentro de la secuencia\, los ceros y los unos\, los bloques de dos símbolos\, los bloques de tres símbolos\, y así sucesivamente. Damos un método eficiente\, basado en backtracking exhaustivo con poda\, para calcular la discrepancia continua de todas las secuencias de de Bruijn de orden hasta 7\, y a partir de los resultados conjeturamos cómo crece esta discrepancia en función del orden n. \nLa motivación de esta medida es una pregunta abierta planteada por Nikolay Korobov en 1955: cuál es la mínima discrepancia\, en el sentido clásico de la teoría de la distribución uniforme\, que puede alcanzar una secuencia de la forma (2^n x módulo 1)\, n = 1\, 2\, 3\, …\, para un número real x.
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