1. Discriminación cromática humana desde una perspectiva de teoría de la información

Fonseca, M. da, & Samengo, I. (2016). Derivation of human chromatic discrimination ability from an information-theoretical notion of distance in color space. Neural Computation, 28(12), 2628–2655. https://doi.org/10.1162/NECO_a_00903

Palabras clave: Discriminación cromática, Teoría de la información, Espacio de color, Percepción visual, Neurociencia computacional.

2. Geometría subjetiva de la memoria cromática humana

Fonseca, M. da., Vattuone, N., Clavero, F., Echeveste, R., & Samengo, I. (2019). The subjective metric of remembered colors: A Fisher-information analysis of the geometry of human chromatic memory. PLOS ONE, 14(1), Artículo e0207992. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0207992

Palabras clave: Memoria cromática, Información de Fisher, Geometría perceptual, Memoria visual, Cognición visual.

3. Detección y caracterización de crisis epilépticas mediante análisis de EEG intracraneal

Maidana Capitán, M., Cámpora, N., Sigvard, C. S., et al. (2020). Time- and frequency-resolved covariance analysis for detection and characterization of seizures from intracranial EEG recordings. Biological Cybernetics, 114, 461–471. https://doi.org/10.1007/s00422-020-00840-y

Palabras clave: Epilepsia, EEG intracraneal, Análisis tiempo-frecuencia, Neuroingeniería, Señales neuronales.

4. Geometría y simetrías de los espacios perceptuales del color

Vattuone, N., Wachtler, T., & Samengo, I. (2021). Perceptual spaces and their symmetries: The geometry of color space. Mathematical Neuroscience and Applications, 1, Artículo 7108. https://doi.org/10.46298/mna.7108

Palabras clave: Espacios perceptuales, Geometría del color, Simetrías, Percepción visual, Neurociencia matemática.

5. Inferencia bayesiana como puente entre fisiología y percepción en el autismo

Echeveste, R., Ferrante, E., Milone, D., & Samengo, I. (2022). Bridging physiological and perceptual views of autism by means of sampling-based Bayesian inference. Network Neuroscience, 6(1), 183–204. https://doi.org/10.1162/netn_a_00219

Palabras clave: Autismo, Inferencia bayesiana, Percepción, Neurociencia computacional, Cognición.