Eric L. Schwartz

Eric L. Schwartz (1947 – 31 de diciembre de 2018) [1] fue profesor de Sistemas Cognitivos y Neuronales, [2] profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática , [3] y profesor de Anatomía y Neurobiología [4] en la Universidad de Boston . Anteriormente, fue profesor asociado de Psiquiatría en el Centro Médico de la Universidad de Nueva York y profesor asociado de Ciencias de la Computación en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York.

Introdujo el término "neurociencia computacional" mediante la organización de una conferencia con ese título que tuvo lugar en Carmel, California, en 1985, bajo el patrocinio de la Fundación para el Desarrollo de Sistemas. Alentada por el director del programa Charles Smith, esta conferencia, cuyas actas fueron publicadas posteriormente por MIT Press (1990), proporcionó un resumen de los avances en los campos relacionados que hasta entonces se denominaban redes neuronales, modelado neuronal, teoría del cerebro, neurociencia teórica y una variedad de otros términos. Al organizar estos campos según las dimensiones de la medición espacial y temporal, la conferencia, y su posterior publicación en forma de libro, introdujeron el uso del término "neurociencia computacional". En las décadas posteriores, docenas de departamentos y programas universitarios adoptaron este título general.

A finales de los años 1980, Schwartz fundó Computational Neurosciences Labs, con el apoyo de la Systems Development Foundation, y luego Vision Applications, Inc. en 1990, con el apoyo de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), con el propósito de desarrollar actuadores, sensores y algoritmos para sistemas de visión variantes espaciales miniaturizados. Las patentes desarrolladas en Vision Applications incluyeron un novedoso motor accionado esféricamente [1] Archivado el 26 de julio de 2010 en Wayback Machine , un prototipo de sensor log-plar CMOS VLSI [2] Archivado el 26 de julio de 2010 en Wayback Machine y algoritmos para la síntesis en tiempo real de imágenes variantes espaciales [3] Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine .

Este trabajo culminó con la construcción de un vehículo autónomo en miniatura que fue el primer vehículo en circular, sin asistencia humana, por las calles de Boston (1992) [4] Archivado el 2 de julio de 2007 en Wayback Machine .

Biografía

Eric Schwartz nació en la ciudad de Nueva York en 1947, hijo de Jack y Edith Schwartz. Asistió a la Bronx High School of Science, al Columbia College (especializándose en química y física), donde fue miembro del equipo de esgrima de los Columbia Lions (sable) que ganó el campeonato de la Ivy League, la ECAC y la NCAA en 1965 [5] , y a la Universidad de Columbia (doctorado en física de altas energías, patrocinado por J. Steinberger [22]).

Tras finalizar sus estudios de física, se incorporó al laboratorio de E. Roy John como investigador postdoctoral en neurofisiología y, junto con el laboratorio de John, se trasladó a la Universidad de Nueva York como profesor asociado de investigación de psiquiatría en 1979. En 1990 fue ascendido a profesor asociado de psiquiatría y ciencias de la computación. En 1992 se trasladó a la Universidad de Boston para ocupar los puestos de profesor de sistemas cognitivos y neuronales, ingeniería eléctrica e informática y anatomía y neurobiología. Vivió en Brookline (Massachusetts) con su esposa Helen y su hija Anna Molly.

Investigación

Mapeo visotópico en la corteza visual de monos y humanos

Aunque se sabe desde principios de siglo que la imagen visual registrada por la retina se transmite a la corteza visual en forma de un patrón bidimensional ordenado de activación neuronal (visuotopía, mapeo topográfico, retinotopía), la primera descripción matemática bidimensional de este mapeo en primates fue proporcionada por Schwartz en 1976 [5] Archivado 2006-09-09 en Wayback Machine y 1977 [6] Archivado 2006-09-08 en Wayback Machine , y junto con sus colaboradores Al Wolf y Dave Christman proporcionó la primera visualización directa de la retinotopía cortical humana a través de tomografía de positrones [7] Archivado 2006-09-09 en Wayback Machine .

Estos artículos teóricos demostraron que el mapeo logarítmico complejo, el mapeo log-polar o el mapeo monopolar, era una buena aproximación a la retinotopía de la corteza visual del mono, y luego se amplió para incluir una segunda singularidad logarítmica para representar la representación visual periférica, el modelo dipolar [8] Archivado 2013-07-21 en Wayback Machine. Esta descripción, que es el modelo estándar de facto actual para la arquitectura funcional a gran escala de la corteza visual, se amplió recientemente (2002-2006), con los estudiantes de posgrado Mukund Balasubramanian y Jonathan Polimeni, para describir múltiples áreas de la corteza visual humana y del mono: el mapeo dipolar de cuña [9] Archivado 2008-07-25 en Wayback Machine . [10] Archivado 2008-07-25 en Wayback Machine . Este modelo ha sido verificado para la corteza visual humana [11] [ permanent dead link ‍ ] , junto con Jon Polimeni, Oliver Hinds, Mukund Balasubramanian y sus colegas Bruce Fischl y Larry Wald, utilizando imágenes de resonancia magnética funcional de alta resolución, estableciendo el modelo de cuña-dipolo como uno de los pocos modelos matemáticos de estructura neuroantómica con una verificación experimental detallada.

Aplanamiento cerebral computarizado

Un aspecto crítico de este trabajo fue el desarrollo de métodos de aplanamiento cerebral. El primer método completamente preciso de aplanamiento cortical fue desarrollado por Schwartz en 1986, basado en el cálculo de distancias geodésicas mínimas exactas en una malla poliédrica que representa la superficie cortical [12] [ enlace muerto permanente ‍ ] [13] Archivado 2006-09-08 en Wayback Machine , junto con escalamiento multidimensional métrico [14] Archivado 2006-09-05 en Wayback Machine . Las variantes de este algoritmo, especialmente las mejoras recientes aportadas en el trabajo de tesis de Mukund Balasubramanian (ver [15] Archivado 2010-07-28 en Wayback Machine ) subyacen a la mayoría de los enfoques cuantitativamente precisos actuales para el aplanamiento cortical.

Estructura columnar cortical

Vórtices de orientación

En 1977, Schwartz señaló que el modelo de hipercolumna de Hubel y Weisel implicaba la existencia de un patrón periódico de singularidades de orientación en forma de vórtice a lo largo de la superficie de la corteza visual. Específicamente, la parte angular de la función logarítmica compleja, vista como un mapa espacial, proporcionó una posible explicación de la estructura de hipercolumna, que en el lenguaje actual se denomina la estructura de "rueda dentada" de la corteza visual [16] Archivado el 9 de septiembre de 2006 en Wayback Machine . En 1990, junto con Alan Rojer, Schwartz demostró que tales estructuras de "vórtice" o "rueda dentada", junto con el patrón de columna de dominancia ocular asociado en la corteza, podrían ser causadas por el filtrado espacial de ruido espacial escalar o vectorial aleatorio, respectivamente. Antes de este trabajo, la mayoría de los modelos de columnas corticales se realizaban en términos de modelos de "redes neuronales" algo opacos y torpes: el ruido filtrado por paso de banda se convirtió rápidamente en una técnica de modelado estándar para la estructura columnar cortical. En 1992, Rojer y Schwartz demostraron que la formación de vórtices de orientación cortical era una consecuencia topológica de la definición de orientación: cualquier correlación local, incluido el filtrado de paso bajo, causaría la formación aparente de "vórtices" [17] Archivado el 20 de enero de 2008 en Wayback Machine . Esta observación se utilizó más tarde, a través de una simulación de Montecarlo de la dispersión de fotones en el tejido cerebral, para demostrar que gran parte de la estructura de "rueda de alfileres" de la grabación óptica moderna está significativamente contaminada por artefactos debido a la producción topológica y la aniquilación de ruedas de alfileres corticales espurias, debido a la naturaleza de paso bajo de la grabación óptica actual, que tiene un suavizado físico intrínseco en el rango de 300 micrómetros [18] Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine .

Visión artificial activa en variante espacial

Además de este trabajo en imágenes cerebrales y neuroanatomía funcional, Schwartz ha desarrollado una serie de algoritmos y dispositivos robóticos relacionados con el campo de la visión artificial variante en el espacio. La motivación principal de este trabajo son las observaciones de la estructura espacial detallada en sistemas visuales biológicos, relacionados con la arquitectura fuertemente variante en el espacio (es decir, foveal). Se han desarrollado algoritmos para la visión artificial variante en el espacio y la difusión no lineal junto con los estudiantes Giorgio Bonmassar[20], Bruce Fischl [19] y Leo Grady [21]. El trabajo inédito de George Kierstein se completó durante su programa de doctorado antes de completarlo al graduarse con una maestría [Ver enlaces externos para la biografía].

Véase también

  • visuotopía

Notas

  1. ^ Eric Schwartz, miembro de la facultad de ECE desde hace mucho tiempo, fue lamentado
  2. ^ "Cns-web.bu.edu/". Archivado desde el original el 23 de junio de 2018. Consultado el 26 de diciembre de 2007 .
  3. ^ Universidad de Boston - Departamento de Educación Física y Rehabilitación
  4. ^ "Departamento de Anatomía y Neurobiología de la BUSM". Archivado desde el original el 28 de diciembre de 2007. Consultado el 26 de diciembre de 2007 .
  5. ^ "Columbia.edu". Archivado desde el original el 14 de mayo de 2008. Consultado el 16 de enero de 2008 .

Referencias

[1] Neurociencia computacional (1990). Ed. Eric L. Schwartz, MIT Press, Cambridge, MA
[2] Departamento de Sistemas Cognitivos y Neuronales, Universidad de Boston
[3] Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación, Universidad de Boston
[4] Departamento de Anatomía y Neurobiología, Facultad de Medicina de la Universidad de Boston
[5] Cámara de vídeo esférica en miniatura (1,5 pulgadas) que realiza movimientos sacádicos de alta velocidad (1500 grados/seg) véase BB Bederson, RS Wallace y EL Schwartz (1994). Un actuador de giro e inclinación en miniatura: el motor de apuntado esférico. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 10(3):298-308, [19] Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[6] Prototipo de sensor CMOS variante espacial
[7] RS Wallace, PW Ong, BB Bederson y EL Schwartz (1994). Procesamiento de imágenes con variantes espaciales. International Journal of Computer Vision, 13(1):71-90, http://eslab.bu.edu/publications/articles/1994/wallace1994space.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[8] Chasis RC modificado que lleva un sistema DSP cuádruple T40 de Texas Instruments y un controlador de PC, conducido de forma autónoma sin control humano en Beacon Street, 1992 (Vision Applications, Inc.)
[9] EL Schwartz. La estructura analítica del mapeo retinotópico de la corteza estriada [Resumen]. Society for Neuroscience Abstracts,2(1636):1133,1976. http://eslab.bu.edu/publications/abstracts/1976/schwartz1976analytic.pdf Archivado el 9 de septiembre de 2006 en Wayback Machine.
[10] Eric L. Schwartz (1977) Mapeo espacial en la proyección sensorial de los primates: estructura analítica y relevancia para la percepción. Biological Cybernetics, 25(4):181-194 http://eslab.bu.edu/publications/articles/1977/schwartz1977spatial.pdf Archivado el 8 de septiembre de 2006 en Wayback Machine.
[11] Eric L. Schwartz, David R. Christman y Alfred P. Wolf (1984). Topografía de la corteza visual primaria humana obtenida mediante tomografía de positrones. Brain Research, 294(2):225-230. http://eslab.bu.edu/publications/articles/1984/schwartz1984human.pdf Archivado el 9 de septiembre de 2006 en Wayback Machine.
[12] EL Schwartz (1984). Correlatos anatómicos y fisiológicos del cómputo visual desde la corteza estriada hasta la inferotemporal. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 14(2):257-271 http://eslab.bu.edu/publications/articles/1984/schwartz1984anatomical.pdf Archivado el 21 de julio de 2013 en Wayback Machine.
[13] Mukund Balasubramanian, Jonathan Polimeni y Eric L. Schwartz (2002). El complejo V1-V2-V3: mapas dipolares cuasiconformales en la corteza estriada y extraestriada de los primates. Neural Networks, 15(10):1157-1163 http://eslab.bu.edu/publications/articles/2002/balasubramanian2002v1-v2-v3.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[14] Jonathan R. Polimeni, Mukund Balasubramanian y Eric L. Schwartz (2006). Complejos de mapas visotópicos multiárea en la corteza estriada y extraestriada del macaco. Investigación sobre la visión, 46(20):3336-3359 http://eslab.bu.edu/publications/articles/2006/polimeni2006multi-area.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[15] Jonathan R. Polimeni, Olive P. Hinds, Mukund Balasubramanian, Bruce Fischl y Eric L. Schwartz (2006). Caracterización de la visuotopía cortical en humanos y macacos: similitudes cuantitativas entre sujetos y especies [Resumen]. NeuroImage, 31(1):S198, 2006. http://eslab.bu.edu/publications/abstracts/2006/polimeni2006characterization.pdf Archivado el 28 de julio de 2010 en Wayback Machine.
[16] Jonathan R. Polimeni, Domhnull Granquist-Fraser, Richard J. Wood y Eric L. Schwartz. Límites físicos de la resolución espacial de la grabación óptica: aclaración de la estructura espacial de las hipercolumnas corticales. Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América, 102(11):4158-4163, 15 de marzo de 2005. http://eslab.bu.edu/articles/2006/polimeni2006multi-area.pdf
[17] Ben B. Bederson, Richard S. Wallace y Eric Schwartz. Un sistema de visión activa miniaturizado y con variante espacial: Cortex-I. Machine Vision and Applications, 8(2):101-109,1995. http://eslab.bu.edu/publications/articles/1994/bederson1994miniature.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[18] WC Carithers, T. Modis, DR Nygren, TP Pun, EL Schwartz, H. Sticker, J. Steinberger, P. Weilhammer y JH Christenson. Observación de la desintegración kl0 -> mu+ mu-. Physical Review Letters, 30(26):1336-1340, 25 de junio de 1973. http://eslab.bu.edu/publications/articles/1973/carithers1973observation.pdf
[19] Filtrado adaptativo no local: una alternativa rápida a la difusión anisotrópica para la segmentación de imágenes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21(1):42-48 http://eslab.bu.edu/publications/articles/1999/fischl1999adaptive.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine en enero de 1999.
[20] Giorgio Bonmassar y Eric L. Schwartz. Análisis de Fourier de variante espacial: la transformada exponencial de chirp. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(10):1080-1089, octubre de 1997 http://eslab.bu.edu/publications/articles/1997/bonmassar1997fourier.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
[21] Leo Grady y Eric L. Schwartz. Partición de gráficos isoperimétricos para agrupamiento de datos y segmentación de imágenes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(3):469-475, 2006 http://eslab.bu.edu/publications/articles/2006/grady2006isoperimetric_a.pdf Archivado el 25 de julio de 2008 en Wayback Machine.
  • Página de inicio del laboratorio (no disponible) Archivado el 23 de diciembre de 2007 en Wayback Machine
  • George Kierstein
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