Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise

• Processo: 17/05874-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de julho de 2017
• Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Antonio Carlos Roque da Silva Filho
• Beneficiário: Vinícius Lima Cordeiro
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/07673-4 - Dinâmica da informação durante tarefas envolvendo memória de trabalho, BE.EP.MS
• Assunto(s): Neurociências
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: modelagem de neurônios | Modelagem do Cérebro | Neurociência | neurociência computacional | Rede complexas | Neurociência Computacional

Resumo

O objetivo deste projeto é construir modelos estocásticos de redes neurais corticais com três arquiteturas diferentes: uma rede aleatória com topologia de Erdos-Rényi, uma rede aleatória com topologia hierárquica e modular e uma rede aleatória com topologia em camadas e conectividade determinada a partir de dados experimentais para a micro-circuitaria local do córtex. Redes com essas três arquiteturas usando modelos determinísticos de neurônios têm sido amplamente estudadas na literatura de neurociência computacional e o objetivo aqui será construir versões dessas redes com modelos estocásticos de neurônios para comparação. O modelo estocástico de neurônio a ser utilizado é o recentemente proposto por Galves e Löcherbach (J. Stat. Phys. 151:896-921, 2013) na versão simplificada considerada por Brochini et al. (Sci. Rep. 6:35831, 2016). A motivação para o uso de modelos estocásticos de neurônios é a observação experimental de que neurônios do cérebro apresentam variabilidade em suas respostas a repetições de um mesmo estímulo. A hipótese adotada é a de que o comportamento estocástico dos neurônios possui influência na dinâmica da rede neural, devendo não ser ignorada em simulações. Para a comparação com os modelos estocásticos a ser construídos serão considerados como padrão de referência versões publicadas de modelos determinísticos com as três arquiteturas. Os modelos determinísticos são compostos por neurônios excitatórios e inibitórios com parâmetros ajustados para que as redes estejam em um estado balanceado entre excitação e inibição apresentando atividade espontânea assíncrona e irregular. Os modelos estocásticos a ser construídos também terão seus parâmetros ajustados para que exibam atividade espontânea assíncrona e irregular similar à das versões determinísticas. A comparação entre os modelos determinísticos e estocásticos será feita por medidas estatísticas comumente usadas para caracterizar trens de disparos neuronais. (AU)

Publicações científicas

(5)

(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)

PENA, RODRIGO F. O.; CEBALLOS, CESAR C.; LIMA, VINICIUS; ROQUE, ANTONIO C.. Interplay of activation kinetics and the derivative conductance determines resonance properties of neurons. Physical Review E, v. 97, n. 4, APR 10 2018. (15/50122-0, 13/25667-8, 17/05874-0, 13/07699-0)

VINÍCIUS LIMA CORDEIRO; RODRIGO FELIPE DE OLIVEIRA PENA; CESAR AUGUSTO CELIS CEBALLOS; RENAN OLIVEIRA SHIMOURA; ANTONIO CARLOS ROQUE. Aplicações da teoria da informação à neurociência. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 41, n. 2, 2018-11-29. (17/07688-9, 17/05874-0, 13/07699-0, 15/50122-0, 13/25667-8)

PENA, RODRIGO F. O.; LIMA, VINICIUS; O. SHIMOURA, RENAN; PAULO NOVATO, JOAO; ROQUE, ANTONIO C.. Optimal Interplay between Synaptic Strengths and Network Structure Enhances Activity Fluctuations and Information Propagation in Hierarchical Modular Networks. BRAIN SCIENCES, v. 10, n. 4, APR 2020. (13/07699-0, 15/50122-0, 17/07688-9, 18/20277-0, 17/05874-0, 13/25667-8)

PENA, R. F. O.; LIMA, V.; SHIMOURA, R. O.; CEBALLOS, C. C.; ROTSTEIN, H. G.; ROQUE, A. C.. Asymmetrical voltage response in resonant neurons shaped by nonlinearities. Chaos, v. 29, n. 10, OCT 2019. (15/50122-0, 17/05874-0, 13/07699-0, 13/25667-8)

PENA, RODRIGO F. O.; CEBALLOS, CESAR C.; LIMA, VINICIUS; ROQUE, ANTONIO C.. Interplay of activation kinetics and the derivative conductance determines resonance properties of neurons. PHYSICAL REVIEW E, v. 97, n. 4, p. 10-pg., 2018-04-10. (17/05874-0, 13/07699-0, 15/50122-0, 13/25667-8)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

CORDEIRO, Vinícius Lima. Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise. 2019. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (PCARP/BC) Ribeirão Preto.