Deep Learning con PyTorch sobre conectividad cerebral

🎯 Objetivo

Entrenar una red neuronal que:
👉 prediga una propiedad cerebral a partir de conectividad

Ejemplos reales:

• edad
• estado cognitivo
• enfermedad

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🧠 IDEA DEL MODELO

6

Entrada:

• matriz de conectividad (flatten)

Salida:

• valor (regresión)

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⚙️ PASO 1 — Instalación

pip install torch numpy matplotlib scikit-learn

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💻 PASO 2 — Preparar datos

Usamos datos del Proyecto 5:

import numpy as np

# simulación si no tienes dataset aún
N = 20
corr = np.random.rand(N, N)

# convertir matriz en vector
X = corr.flatten()

# dataset (ejemplo simple)
X = np.array([X for _ in range(100)])
y = np.random.rand(100)  # target (ejemplo)

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🔀 PASO 3 — Train/Test split

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

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🧠 PASO 4 — Modelo en PyTorch

import torch
import torch.nn as nn

class BrainNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

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⚙️ PASO 5 — Preparar tensores

X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).view(-1,1)

X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).view(-1,1)

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🔁 PASO 6 — Entrenamiento

model = BrainNet(X_train.shape[1])

loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    model.train()
    
    pred = model(X_train)
    loss = loss_fn(pred, y_train)
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if epoch % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}, Loss {loss.item()}")

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📊 PASO 7 — Evaluación

model.eval()

with torch.no_grad():
    pred = model(X_test)
    loss = loss_fn(pred, y_test)

print("Test loss:", loss.item())

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🧠 INTERPRETACIÓN

👉 el modelo aprende:

• patrones de conectividad
• relaciones ocultas

Esto se usa en papers para:

• diagnóstico
• predicción cognitiva

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🚀 NIVEL SIGUIENTE — MEJORAS REALES

🔹 1. Datos reales (importante)

Usa:

• Human Connectome Project

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🔹 2. Regularización

nn.Dropout(0.3)

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🔹 3. Normalización

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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🔹 4. Graph Neural Networks (estado del arte)

👉 tratar cerebro como grafo real

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🧠 CONEXIÓN CON INVESTIGACIÓN

Esto conecta con:

• neuroimagen + IA
• modelos predictivos
• medicina personalizada

👉 exactamente hacia donde va el campo

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🧭 CONCLUSIÓN

Has construido:

• modelo deep learning
• aplicado a cerebro
• con estructura realista

👉 esto ya es nivel:

• máster avanzado
• inicio de investigación

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