Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise (2019)
- Authors:
- Autor USP: CORDEIRO, VINICIUS LIMA - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Sigla do Departamento: 591
- Subjects: REDES COMPLEXAS; REDES NEURAIS; CÓRTEX CEREBRAL
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O sistema nervoso é submetido a diversas fontes de ruído. Em geral essas fontes se classificam em endógenas e exógenas. O ruído sináptico e o ruído de canais iônicos são as principais fontes de ruído endógeno. O ruído exógeno pode ser atribuído à variabilidade advinda de estímulos externos. O sistema nervoso é munido de estratégias para lidar com a presença do ruído, contudo muito é discutido acerca do papel do ruído no processamento neuronal. Em modelos matemáticos de neurônios, há ao menos duas maneiras de introduzir as fontes de ruído endógenas: uma delas é considerar um modelo determinístico e adicionar termos estocásticos às entradas iônicas ou sinápticas recebidas pelo neurônio, a outra é assumir que o disparo de um neurônio é um evento intrinsecamente aleatório. É possível modelar o último caso por meio de um limiar de disparo que flutua aleatoriamente, onde a ocorrência de um potencial de ação é definido por uma função de probabilidade de disparo dependente da voltagem. Na presente dissertação, utilizamos um modelo intrinsecamente aleatório com o objetivo de determinar as influências que o seu ruído possui em fenômenos a nível celular e de rede. Para isso, primeiro propomos um método para estimar as curvas de probabilidade de disparo de neurônios a partir de registros eletrofisiológicos. Em seguida, utilizamos essas curvas no modelo estocástico para estudar o efeito do ruído intrínseco em fenômenos neurais de importância destacada como confiabilidade nos tempos dedisparo e ressonância estocástica. Terminamos a dissertação com o estudo do efeito da topologia sobre a estocasticidade intrínseca dos neurônios individuais em redes complexas de maior porte. Estudamos as topologias com conectividade aleatória e com conectividade específica de uma microcircuitaria cortical. Utilizando uma série temporal do potencial de membrana de ratos, derivamos a curva de probabilidade de disparo utilizada no modelo estocástico, mostrando que para os dados utilizados ela possui uma forma exponencial como observado na literatura. Dentre os resultados obtidos pode-se observar a existência de ressonância estocástica devido ao ruído intrínseco do neurônio e a reprodutibilidade do fenômeno de aumento na confiabilidade nos tempos de disparo em função do ruído sináptico inserido no neurônio. Por fim, os estudos em redes mostraram que a influência causada pelo neurônio estocástico é dependente do estado dinâmico e topologia da rede, surtindo menos efeito em redes aleatórias assíncronas e regulares
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2019
- Data da defesa: 29.08.2019
-
ABNT
CORDEIRO, Vinicius Lima. Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-20092019-142746/. Acesso em: 21 maio 2024. -
APA
Cordeiro, V. L. (2019). Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-20092019-142746/ -
NLM
Cordeiro VL. Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-20092019-142746/ -
Vancouver
Cordeiro VL. Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-20092019-142746/ - Acetylcholine modulation in a biophysical model f cortical neuron
- On the subthreshold resonance properties of neurons
- Effects of spike frequency adaptation on dynamics of a multi-layered cortical network with heterogeneous neuron types
- A new measure to evaluate subthreshold resonance in neurons
- Aplicações da teoria da informação à neurociência
- Optimal interplay between synaptic strengths and network structure enhances activity fluctuations and information propagation in hierarchical modular networks
- The cell-type specific cortical microcircuit: relating structure and activity in a full-scale spiking network model
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