Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schappo, Maurício Girardi
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167922
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2016
id UFSC_213f63d2184892a0173739fe6b11d988
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/167922
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaSchappo, Maurício GirardiTragtenberg, Marcelo Henrique Romano2016-09-20T04:35:22Z2016-09-20T04:35:22Z2016339962https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167922Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2016O ponto crítico termodinâmico é caracterizado por grandezas livres de escala e correlações de longo-alcance. Na última década, a hipótese deque o cérebro - um sistema fora do equilíbrio - é um sistema que se auto-organiza num estado análogo ao estado crítico termodinâmico tem sido amplamente discutida através de modelos e resultados experimentais. No entanto, os modelos utilizados para a verificação de resultados experimentais carecem de várias características de sistemas biológicos, como a estrutura da rede e a estrutura dos neurônios. Além disso, o ponto crítico nos modelos do cérebro é muitas vezes caracterizado de maneira displicente, levando em conta apenas a forma de lei de potência na distribuição de avalanches (eventos ou ondas) que se propagam no cérebro. Na primeira parte deste trabalho, estudaremos um modelo inspirado no córtex visual primário de mamíferos e caracterizaremos uma transição de fases inativa-ativa de segunda ordem que apresenta uma fase de Griffiths. Neste modelo, as avalanches emergem espontaneamente devido à competição entre excitação-dissipação nos dendritos e ao corpo extenso dos neurônios. Mostraremos que apesar da correlação de longo-alcance, do ruído aproximadamente 1=f, do parâmetro de ordem contínuo e da susceptibilidade divergente, as avalanches não têm uma forma de lei de potência usualmente esperada para sistemas típicos criticamente auto-organizados. Na segunda parte, propomos um novo modelo de neurônio baseado em mapa. Caracterizaremos diversas das suas bifurcações e mostraremos que ele, até o momento, é o melhor compromisso entre tratabilidade analítica, eficiência computacional e riqueza de comportamentos dinâmicos com um espaço de parâmetros reduzido. Utilizaremos esse modelo como base de uma rede de neurônios para discutir como alguns parâmetros dinâmicos (como o tempo característico dos potenciais sinápticos, a estrutura da rede e o ruído sináptico) alteram a ordem da transição de fases e também seus expoentes críticos. Assim como no modelo do córtex visual, alguns regimes de parâmetros dessa rede de neurônios baseados em mapa apresentam transição de fase contínua (com susceptibilidade divergente), mas não reproduzem as avalanches distribuídas em lei de potência. Nossos resultados apontam para uma reformulação da abordagem do estado crítico do cérebro, já que o estado crítico em sistemas fora do equilíbrio nem sempre está conectado a avalanches distribuídas como leis de potência.<br>Abstract: The thermodynamical critical point is characterized by scale-free quantities and long-range correlations. In the last decade, the hypothesis that the brain - an out of equilibrium system - is a self-organizing system that reaches a thermodynamical-critical-like state has been widely discussed through modeling and experimental results. However, the models used for replicating experimental data lack many biological features, such as the network and the neurons structure. In addition, the critical point in brain models is often ill-defined, taking into consideration only the power-law shape of the distribution of avalanches (events or waves) that spread throughout the brain. In the first part of this work, we are going to study a model for the primary visual cortex of mammals in order to characterize an inactive-active second order phase transition which also displays a Griffiths phase. In such model, the avalanches spontaneously emerge due to excitation-dissipation competition happening inside the dendrites and to the extended body of neurons. We are going to show that in spite of the long-range correlations, approximately 1=f noise, continuous order parameter and diverging susceptibility, the avalanches are not in the usual power-law shape expected for tipical self-organized critical systems. In the second part, we propose a new map-based neuron model. We are going to characterize many of its bifurcations and show that it is the best trade-off between analytical tractability, computational efficiency and dynamical behavior diversity with a reduced parameter space. We connect these neurons into networks in order to discuss how dynamical parameters (such as the synaptic characteristic times, the network structure and the synaptic noise) alter the phase transition order and also its critical exponents. Similarly to the visual cortex model, some parameter regimes of this map-based network present a continuous phase transition (with diverging susceptibility), but fail to reproduce power-law avalanches. Our results point to a revision of the approach to the critical state in the brain, because out of equilibrium systems critical point is not generally connected to power-law distributed avalanches.226 p.| il., grafs., tabs.porFísicaTransições de faseCórtex VisualNeurôniosTransições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL339962.pdfapplication/pdf30703622https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/167922/1/339962.pdf06874d3eb399866dbfe1604a70e68ee3MD51123456789/1679222016-09-20 01:35:22.778oai:repositorio.ufsc.br:123456789/167922Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-09-20T04:35:22Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
title Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
spellingShingle Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
Schappo, Maurício Girardi
Física
Transições de fase
Córtex Visual
Neurônios
title_short Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
title_full Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
title_fullStr Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
title_full_unstemmed Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
title_sort Transições de fase em modelos do cérebro: uma abordagem computacional
author Schappo, Maurício Girardi
author_facet Schappo, Maurício Girardi
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Schappo, Maurício Girardi
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Tragtenberg, Marcelo Henrique Romano
contributor_str_mv Tragtenberg, Marcelo Henrique Romano
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Física
Transições de fase
Córtex Visual
Neurônios
topic Física
Transições de fase
Córtex Visual
Neurônios
description Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2016
publishDate 2016
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-09-20T04:35:22Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-09-20T04:35:22Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167922
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 339962
identifier_str_mv 339962
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167922
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 226 p.| il., grafs., tabs.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/167922/1/339962.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 06874d3eb399866dbfe1604a70e68ee3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1766805426752454656

Registros relacionados