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Conectividade efetiva entre neurônios

Processo: 22/10524-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2022
Vigência (Término): 31 de outubro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Ricardo Felipe Ferreira
Beneficiário:João Victor Russo Izzi
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:conectividade neural | Medidas descritivas de causalidade | Modelos estocásticos para atividade neural | Medidas descritivas e de causalidade

Resumo

Registros da atividade neuronal revelam que os disparos elétricos podem ocorrer de forma espontânea e irregular e sofrem variações mesmo quando o neurônio é exposto aos mesmos estímulos. Essas observações empíricas sugerem uma estrutura probabilística para a descrição matemática e o tratamento de fenômenos neurais. Nesse sentido, a evolução da atividade neuronal ao longo do tempo pode ser modelada por um processo estocástico. Identificar as conexões que definem o circuito neural é essencial para explicar como tais representações são produzidas e predizer como a rede se comportará em novas situações. O objetivo deste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de pesquisa teórica e aplicada com respeito aos aspectos estatísticos e probabilísticos da conectividade neuronal. Em particular, estamos interessados no estudo da conectividade efetiva entre neurônios, levando em consideração que o comportamento estocástico dos neurônios possui influência na dinâmica da rede neural. Em um primeiro momento, o aluno irá estudar medidas descritivas para detectar a existência e medir a magnitude de interações entre estruturas neurais. Em seguida, ele deve estudar as medidas de causalidade para detectar a direção e o sinal do fluxo de informação entre neurônios, ou seja, estudar como inferir a conectividade efetiva entre eles. Por fim, o aluno realizará, a partir de um estudo de simulação, tanto a comparação da performance das medidas descritivas na detecção de conexões neuronais, quanto a comparação da performance das medidas descritivas de causalidade. Uma aplicação em dados reais também será proporcionada neste estudo.

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