| 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) | |
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