Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Shimoura, Renan Oliveira |
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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-15082016-140930/
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Resumo: |
O córtex visual desempenha papel essencial no processamento de informação visual. A primeira região do córtex a receber estímulos visuais é o córtex visual primário (V1) e pode ser subdividida anatomicamente em seis camadas, onde cada camada contém diferentes tipos e números de neurônios. Entender a forma como a informação é processada entre as diferentes camadas envolve o estudo da dinâmica dos padrões coletivos de atividade neural quando a rede é exposta a diferentes situações e como esses padrões relacionam-se com a organização estrutural e funcional da rede cortical. Essa dinâmica é afetada por mecanismos de plasticidade sináptica, de maneira que modelos computacionais que busquem capturá-la devem incluir tais mecanismos. Neste trabalho foi construído um modelo computacional de uma rede neural com 4000 neurônios baseada em informações sobre a estrutura local das conexões em V1 disponíveis na literatura neurobiológica. O modelo contém características estruturais consideradas fundamentais tais como: proporção entre neurônios inibitórios e excitatórios e probabilidades de conexões entre neurônios de diferentes populações em diferentes camadas. Os neurônios foram descritos pelo modelo de Izhikevich, reproduzindo três classes eletrofisiológicas mais abundantes no córtex: neurônios de disparo regular, para os excitatórios; neurônios de disparo rápido e baixo limiar de disparo, para os inibitórios. A regra de plasticidade sináptica utilizada foi do tipo plasticidade dependente dos tempos dos disparos neuronais (STDP em inglês), que pode fortalecer ou enfraquecer a força da conexão entre dois neurônios dependendo dos instantes dos seus disparos. Foram utilizadas versões diferentes dessa regra de plasticidade para sinapses excitatórias (STDPe) e inibitórias (STDPi). Foram simuladas situações com e sem plasticidade e alterando o tipo de neurônio inibitório presente na rede. Para cada uma, três protocolos de estimulação da rede foram utilizados: 1 estimulação por trens de disparos poissonianos aplicada a neurônios da camada 4 (simulando entradas talâmicas) e aplicada aleatoriamente aos neurônios da rede como ruído de fundo; 2 - pulsos aplicados a neurônios da camada 4 simulando estimulação visual com barras luminosas com diferentes orientações angulares; 3 - similar ao segundo protocolo, porém, estimulando a rede com dois pulsos alternantes de diferentes ângulos. Os parâmetros do modelo foram ajustados para que a atividade neural tivesse baixas frequências de disparos coerentes com dados experimentais. Esse ajuste foi mais fácil nos casos em que os neurônios inibitórios eram do tipo FS e havia STDPi. Os resultados mostraram que, de modo geral, os neurônios do tipo LTS contribuem para a formação de atividade síncrona na rede e este efeito foi amplificado com a STDPe. Para todos os protocolos, a STDPe aumentou a frequência média de disparos da rede e, para o segundo experimento, apesar da seletividade à orientação dos neurônios não ter sido alterada significativamente, houve mudanças visíveis na formação de assembleias funcionais. A competição da atividade dos neurônios no experimento 3 na presença da STDPe foi intensificada fortalecendo respostas funcionais de neurônios que não respondiam a ambos os estímulos. O balanço entre os dois tipos de regra de STDP manteve o equilíbrio entre as forças das conexões excitatórias e inibitórias. |