Síntese,modelagem e simulação de estruturas neurais morfologicamente realísticas.

• Ano de defesa: 1998
• Autor(a) principal: Coelho, Regina Célia
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural structures; Estruturas neurais artificiais; Modelagem neural; Neural modeling; Neural reorganization; Neural simulation; Neuromorphology; Reorganização neural; Simulação neural
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15052009-091429/

Os aspectos morfológicos dos neurônios e estruturas neurais, embora potencialmente importantes, têm recebido relativamente pouca atenção na literatura em neurociência. Este trabalho consiste numa substancial parte de um projeto em desenvolvimento no Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética voltado para o estudo da relação formal/função neural. Mais especificamente, o presente trabalho dedica particular atenção para a síntese, modelagem e simulação de estruturas neurais morfologicamente realísticas. A tese se inicia com revisões bibliográficas sobre visão biológica e neurociência, direcionadas aos assuntos a serem aqui abordados. Começamos a descrição dos desenvolvimentos com um levantamento, avaliação e proposta de medidas neuromorfométricas adequadas para exprimir as propriedades mais representativas para nosso trabalho, tais como cobertura espacial, complexidade e decaimento eletrônico. Incluímos nessa parte a metodologia utilizada para a geração de neurônios artificiais bidimensionais estatisticamente semelhantes aos naturais. Apresenta-se também a extensão desta metodologia para o caso tridimensional, validada pela análise neuroinorfométrica dos neurônios gerados. Na seqüência, descrevemos o processo de geração de estruturas neurais compostas de neurônios. Considerando modelos com uma camada neural para a codificação de especificidade de orientação, mas sem levar em conta a forma neural, vários casos são simulados, utilizando gradientes na distribuição dos pesos sinápticos e distribuições regulares ou aleatórias (uniformes) dos neurônios na estrutura. A extensão dessas simulações utilizando estruturas que consideram mais detalhadamente a forma neural, usando agora neurônios artificiais gerados pelo método descrito nesta monografia, é apresentada na seqüência. Entre outros efeitos, mostramos que a extensão da arborização dendrítica é um fator determinante da taxa de convergência e seletividade nos modelos, e que gradientes na extensão das arborizações sinápticas são essenciais para a adequada codificação de orientações em módulos cêntricos contendo somatas aleatoriamente distribuídos.