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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34185

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCARELLI, Pedro Valadão-
dc.contributor.authorCASTRO, Daniel Miranda-
dc.date.accessioned2019-10-04T17:05:24Z-
dc.date.available2019-10-04T17:05:24Z-
dc.date.issued2019-04-25-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34185-
dc.description.abstractPara a neurociência, um problema essencial é desvendar de que forma os complexos padrões de atividade elétrica do cérebro codificam as informações dos estímulos sensoriais e da própria atividade interna do sistema nervoso. Nesse contexto, uma das abordagens utilizadas para lidar com este problema é o estudo do papel funcional das ondas corticais. Estas ondas são caracterizadas por padrões oscilatórios que facilitam a sincronização de populações de neurônios em escalas espaciais e temporais diversas, a depender do seu mecanismo gerador e função biológica. Vários estudos recentes, experimentais ([1, 2, 3]), e computacionais ( [4]), relatam que medidas de transmissão de informação, como a da causalidade de Granger, mostram que áreas corticais engajadas em tarefas específicas podem se influenciar mutuamente através de ondas corticais. Nesses experimentos, o fluxo de informação acontece em regiões diferentes do espectro de frequências do sinal (e.g. nas bandas alfa e gama ou beta e gama), a depender do sentido observado. Estudar esse tipo de fenômeno pode elucidar questões sobre como ocorre o processamento da informação sensorial que chega no cérebro, bem como ajudar a construir mapas funcionais de como diferentes regiões corticais interagem entre si. A proposta desta dissertação é apresentar simulações computacionais de redes de neurônios Izhikevich, onde se buscou fazer emergir esse fluxo de informação bidirecional através de bandas de frequências distintas. Após uma introdução conceitual, serão descritos de forma mais detalhada o procedimento para construção do modelo e a definição das ferramentas de análise de sinais necessárias no trabalho, com ênfase na causalidade de Granger. Nos capítulos finais, serão apresentados os resultados inéditos obtidos na pesquisa, junto com um capítulo contendo reprodução de Matias et al. (2015)[5], sobre causalidade de Granger em redes neuronais capazes de exibir sincronização antecipada.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectDinâmica não-linearpt_BR
dc.subjectSistemas complexospt_BR
dc.subjectNeurociênciapt_BR
dc.subjectOscilações corticaispt_BR
dc.titleCausalidade de Granger bidirecional via bandas de frequência distintas em redes de neurônios Izhikevichpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coMATIAS, Fernanda Selingardi-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5543326851216731pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0869469262114149pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Fisicapt_BR
dc.description.abstractxIn neuroscience, a major question is how complex patterns of electrical activity in the brain encode sensory information and coordinate its internal dynamics. One important approach discussed in this work is the study of cortical waves or rhythms. These rhythms are characterized by oscillatory patterns that contribute for the synchronization of neural populations accross different spatial and temporal scales. Several experimental ([1, 2, 3]) and theoretical ([4]) recent studies report that information transmission measurements (such as Granger Causality) show that cortical areas engaged in visual tasks, can influence each other through particular frequency bands. In those experiments, the directionality of the information flow varies with the frequency range (e.g beta and gamma or alpha and gamma). Investigating this phenomenon may elucidate how sensory stimuli are processed in the cortex, as well as allow the creation of functional hierarchies of different cortical regions. In this thesis, we show numerical simulations of networks of Izhikevich neurons, in an attempt to reproduce the bidirectional, cross-frequency information flow found in the experiments mentioned above. After introducing the main concepts, we explain the procedure used in the construction of the network model and the required tools for signal processing, with emphasis on Granger Causality. In the final chapters, we show a reproduction of Matias et al. (2015)[6], with results on Granger Causality on neuron networks exhibiting anticipated synchronization. Furthermore, we show results on networks of Izhikevich neurons capable of exhibiting the previously mentioned cross-frequency interaction.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/3685131116048535pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Física

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