A network of networks model to study phase synchro... - BV FAPESP
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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A network of networks model to study phase synchronization using structural connection matrix of human brain

Texto completo
Autor(es):
Ferrari, F. A. S. [1] ; Viana, R. L. [2] ; Reis, A. S. [2] ; Iarosz, K. C. [3] ; Caldas, I. L. [3] ; Batista, A. M. [3, 4]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Fed Vales Jequitinhonha & Mucuri, Inst Engn Ciencia & Tecnol, Janauba, MG - Brazil
[2] Univ Fed Parana, Dept Fis, Curitiba, Parana - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Inst Fis, Sao Paulo, SP - Brazil
[4] Univ Estadual Ponta Grosso, Dept Matemat & Estat, Ponta Grossa, PR - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS; v. 496, p. 162-170, APR 15 2018.
Citações Web of Science: 8
Resumo

The cerebral cortex plays a key role in complex cortical functions. It can be divided into areas according to their function (motor, sensory and association areas). In this paper, the cerebral cortex is described as a network of networks (cortex network), we consider that each cortical area is composed of a network with small-world property (cortical network). The neurons are assumed to have bursting properties with the dynamics described by the Rulkov model. We study the phase synchronization of the cortex network and the cortical networks. In our simulations, we verify that synchronization in cortex network is not homogeneous. Besides, we focus on the suppression of neural phase synchronization. Synchronization can be related to undesired and pathological abnormal rhythms in the brain. For this reason, we consider the delayed feedback control to suppress the synchronization. We show that delayed feedback control is efficient to suppress synchronous behavior in our network model when an appropriate signal intensity and time delay are defined. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 17/20920-8 - Plasticidade em redes neuronais
Beneficiário:Kelly Cristiane Iarosz
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 15/07311-7 - Comportamento dinâmico de redes neurais
Beneficiário:Kelly Cristiane Iarosz
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 11/19296-1 - Dinâmica não linear
Beneficiário:Iberê Luiz Caldas
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático