Inferência da conectividade em modelos de redes neurais biologicamente plausíveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nunes, Ronaldo Valter
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Raphael Yokoingawa de Camargo
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spelling Inferência da conectividade em modelos de redes neurais biologicamente plausíveisCAUSALIDADE DE GRANGERCONECTIVIDADECOERÊNCIA PARCIAL DIRECIONADAGRANGER CAUSALITYCONNECTIVITYPARTIAL DIRECTED COHERENCEPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM NEUROCIÊNCIA E COGNIÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Raphael Yokoingawa de CamargoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2016.Sabe-se que o comportamento, a percepção e a cognição estão relacionados à atividade conjunta de uma ou mais regiões cerebrais. Sendo assim, é interessante verificar como as regiões cerebrais interagem e como acontece a transferência de informação entre elas. Nesse trabalho avaliamos a efetividade da coerência parcial direcionada e da coerência parcial direcionada generalizada na inferência da conectividade efetiva entre redes neurais simuladas. As redes neurais foram utilizadas para simular regiões cerebrais. A atividade elétrica dos neurônios que compõem as redes neurais foi descrita pelo modelo matemático de Izhikevich. Através da variação dos parâmetros responsáveis pelo comportamento dinâmico dos neurônios das redes, simulamos diferentes sinais de LFP (local field potential). Os métodos de conectividade foram aplicados sobre esses sinais de LFP simulados afim de recuperar, para cada um dos modelos estudados, a conectividade previamente estabelecida entre as diferentes redes neurais. Avaliamos também o comportamento da causalidade de Granger, da coerência parcial direcionada, da correlação de Spearman e da coerência espectral de acordo com o aumento no peso sináptico das conexões entre os neurônios de diferentes redes. Os resultados desse trabalho nos fornece informações sobre aplicabilidade desses métodos de conectividade em dados com características similares a dados eletrofisiológicos.It is known that behavior, perception and cognition are the result of the combined activity of multiple brain regions. This way, it is interesting to understand how the brain regions interact and how information transfer occurs. In this work we verified the efficacy of partial directed coherence and generalized partial directed coherence to infer the effective connectivity between simulated neuronal networks. Neuronal networks was used to simulate brain regions. The electrical activity of neurons that belong to networks was described by Izhikevich mathematical model. Through the variation of parameters responsible for the dynamical behavior of neurons we simulated different LFP signals. The connectivity methods were applied to simulated LFP signals to recovery the previously established connections. We analysed the values obtained by Granger causality, partial directed coherence, Spearman correlation and spectral coherence according to increasing synaptic strengths of connections among different networks. These results provide information about to what extent the methods might be applied to the analysis of actual electrophysiological data.Camargo, Raphael Yokoingawa deNunes, Ronaldo Valter2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf121 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721&midiaext=72878http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721&midiaext=72877Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=102721porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-24T16:38:44Zoai:BDTD:102721Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-03-24T16:38:44Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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