Modelagem estocástica de sequências de disparos de um conjunto de neurônios

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Arias Rodriguez, Azrielex Andres
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: algoritmo contexto; árvore de contextos; atividade neuronal; cadeias estocásticas de memória de alcance variável; context algorithm; context tree; critério do mínimo maximizador; Modelagem estocástica; neurociência; neuronal activity.; neuroscience; smallest maximizer criterion; stochastic modeling; Variable length Markov chains
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09012014-000601/

O presente trabalho constitui um primeiro esforço por modelar disparos de neurônios usando cadeias estocásticas de memória de alcance variável. Esses modelos foram introduzidos por Rissanen (1983). A ideia principal deste tipo de modelos consiste em que a definição probabilística de cada símbolo depende somente de uma porção finita do passado e o comprimento dela é função do passado mesmo, tal porção foi chamada de \"contexto\" e o conjunto de contextos pode ser representado através de uma árvore. No passado vários métodos de estimação foram propostos, nos quais é necessário especificar algumas constantes, de forma que Galves et al.(2012) apresentaram o \"critério do menor maximizador\" (SMC), sendo este um algoritmo consistente que independe de qualquer constante. De outro lado na área da neurociência vem tomando força a ideia de que o processamento de informação do cérebro é feito de forma probabilística, por esta razão foram usados os dados coletados por Sidarta Ribeiro e sua equipe, correspondentes à atividade neuronal em ratos, para estimar as árvores de contextos que caracterizam os disparos de quatro neurônios do hipocampo e identificar possíveis associações entre eles, também foram feitas comparações de acordo com o estado comportamental do rato (Vigília / Sono), em todos os casos foi usado o algoritmo SMC para a estimação das árvores de contexto. Por último, é aberta uma discussão sobre o tamanho de amostra necessário para a implementação deste tipo de análise.