Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2002 |
Autor(a) principal: |
Cisi, Rogerio Rodrigues Lima |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-12112024-160319/
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Resumo: |
Este trabalho descreve o processo de modelagem de uma sub-rede neuronal da medula espinhal que atua sobre o músculo gastrocnêmio medial e o desenvolvimento de um simulador desta sub-rede. O modelo descreve matematicamente a ação de entradas sinápticas oriundas de vias centrais e periféricas sobre um núcleo composto por motoneurônios e células de Renshaw, bem como a geração de força por fibras musculares. O núcleo neuronal estudado atua no controle motor dos membros inferiores em humanos, ou dos membros traseiros em animais como o gato. Buscou-se retratar de maneira fidedigna algumas características fisiológicas, tais como: recrutamento de unidades motoras, relações de entrada-saída dos motoneurônios, influência das entradas sinápticas e da inibição recorrente sobre o núcleo motoneuronal e a geração de força. Os parâmetros necessários à modelagem, por exemplo, taxas de disparo de potenciais de ação, constantes elétricas das células, interconexão entre os vários elementos, entre outros, foram extraídos de trabalhos experimentais descritos na literatura especializada. O desenvolvimento do simulador da sub-rede constitui o objetivo principal deste trabalho. A utilização de recursos computacionais apropriados é fundamental para este tipo de tarefa, devido à grande quantidade de variáveis envolvidas e o caráter não-linear dos elementos constituintes. Trabalhos experimentais trazem conclusões pontuais sobre o núcleo neuronal estudado, enquanto simulações computacionais podem permitir uma análise mais ampla do comportamento do núcleo neuronal. |