Busca avançada
Ano de início
Entree

Processos interagentes com memória de alcance variável em modelos neurobiológicos

Processo: 16/17791-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2016
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade
Pesquisador responsável:Pablo Augusto Ferrari
Beneficiário:Aline Duarte de Oliveira
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Processos estocásticos especiais   Neurônios   Atividade cerebral

Resumo

Nesse projeto consideramos processos estocásticos não-markovianos que descrevem a evolução temporal de um sistema enumerável de neurônios tanto a tempo contínuo como a tempo discreto. A evolução do processo pode ser informalmente descrita como segue. Para cada neurônio a taxa (a tempo contínuo) ou probabilidade (a tempo discreto) de disparar depende da evolução temporal de todo o sistema desde o tempo de último disparo deste neurônio. Quando um neurônio dispara, seu potencial de membrana retorna a um estado de repouso. Simultaneamente, neurônios que são influenciados por ele recebem um valor adicional em seu potencial de membrana. Essa volta ao estado de repouso sempre que um neurônio dispara age como um evento de renovação, o que faz com que as cadeias estocásticas com memória de alcance variável sejam boas candidatas para modelar neurônios individuais. O objetivo desse projeto é continuar o estudo e desenvolvimento dessas classes visando a descrição matemática rigorosa da atividade cerebral. Para esse fim, propomos um conjunto de próximos passos a serem estudados sobre as classes apresentadas aqui. (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)
DUARTE, ALINE; FRAIMAN, RICARDO; GALVES, ANTONIO; OST, GUILHERME; VARGAS, CLAUDIA D. Retrieving a Context Tree from EEG Data. MATHEMATICS, v. 7, n. 5 MAY 2019. Citações Web of Science: 0.
DUARTE, ALINE; GALVES, ANTONIO; LOCHERBACH, EVA; OST, GUILHERME. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. BERNOULLI, v. 25, n. 1, p. 771-792, FEB 2019. Citações Web of Science: 0.
CHEVALLIER, J.; DUARTE, A.; LOCHERBACH, E.; OST, G. Mean field limits for nonlinear spatially extended Hawkes processes with exponential memory kernels. Stochastic Processes and their Applications, v. 129, n. 1, p. 1-27, JAN 2019. Citações Web of Science: 2.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.