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Modelos computacionais do cérebro baseados em populações neurodinâmicas no nível mesoscópico

Processo: 12/09268-3
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2013
Vigência (Término): 15 de outubro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:João Luís Garcia Rosa
Beneficiário:João Luís Garcia Rosa
Anfitrião: Robert Kozma
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Memphis (U of M), Estados Unidos  
Assunto(s):Neurociência computacional   Neurociências   Neurônios   Eletroencefalografia   Redes neurais (computação)   Rede nervosa

Resumo

Modelos de redes neurais atuais estão muito aquém da fisiologia do neurônio do cortex cerebral. Modelos do cérebro baseados em neurodinâmica consideram neurônios sistemas dinâmicos. E como tais, buscam compreender e representar as razões pelas quais os neurônios são células excitáveis. A corrente microscópica de cada neurônio soma com as correntes de outros neurônios, o que provoca uma diferença de potencial macroscópica, medida com o electroencefalograma (EEG). O EEG registra os padrões de atividade de populações de neurônios mesoscópicas. Um bom modelo neural deve reproduzir a dinâmica dos neurônios: nessa abordagem, o processamento de informação depende não apenas das propriedades eletrofisiológicas dos neurônios, mas também de suas propriedades dinâmicas. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GARCIA ROSA, JOAO LUIS; PIAZENTIN, DENIS R. M. A new cognitive filtering approach based on Freeman K3 Neural Networks. APPLIED INTELLIGENCE, v. 45, n. 2, p. 363-382, SEP 2016. Citações Web of Science: 3.

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