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Modelagem de populações de neurônios por sistemas markovianos de muitos componentes com interações de alcance variável

Processo: 08/08171-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2009
Vigência (Término): 31 de julho de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Daniel Yasumasa Takahashi
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Neurônios   Conectividade cerebral   Processos de Markov   Dinâmica estocástica

Resumo

Propomos modelar a dinâmica de interação de uma população de neurônios utilizando processos markovianos com muitos componentes para caracterizar determinados estados comportamentais de animais. Desenvolveremos métodos de estimação e inferência para os modelos utilizando ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais adequadas. Os modelos propostos são possíveis generalizações das cadeias estocásticas com memória de alcance variável para processos markovianos de muitos componentes. Neste projeto serão utilizados dados de registros multiunitários de hipocampo para classificar e inferir a dinâmica de interação neuronal nos estágios de sono de ratos Wistar. Esta proposta tem grande interesse neurofisiológico por ser uma possível abordagem para suprir a necessidade de métodos que permitam a inferência da dinâmica da atividade eletrofisiológica de um grande número de neurônios sobretudo da interação das unidades neuronias. O projeto também tem interesse matemático/estatístico independente pois: (a) poucos trabalhos têm investigado o problema de estimação e inferência para processos markovianos de partículas; (b) o problema de estimação das interações implica no desenvolvimento de critérios de escolha de modelos análogos aos critérios AIC, BIC e MDL. (AU)

Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias: (2 total)

Publicações científicas (9)
(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)
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