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

Processo: 17/05874-0
Linha de fomento: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
Convênio/Acordo: 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

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
(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)
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, p. -, 2019.
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. Citações Web of Science: 1.

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