Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-18T12:54:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Antonio Jorge Fontenele Neto.pdf: 9942923 bytes, checksum: 9de5bf466a9fc72acbc6a2a2d3a9c57c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-18T12:54:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Antonio Jorge Fontenele Neto.pdf: 9942923 bytes, checksum: 9de5bf466a9fc72acbc6a2a2d3a9c57c (MD5) Previous issue date: 2015-08-25 / CAPEs / O córtex visual primário (V1) é a região do córtex cerebral responsável pela primeira etapa de processamento da informação visual capturada pela retina. Por ser uma das áreas corticais melhor compreendidas, V1 constitui um dos principais paradigmas de compreensão do processamento sensorial. Desde os anos 70 há uma extensa literatura que estuda propriedades de resposta de neurônios de V1, principalmente com eletrodos individuais e utilizando-se como modelo animal gatos e macacos. Tem-se conhecimento de onde partem seus principais inputs e quais estímulos fazem os neurônios dispararem (grades senoidais com determinadas frequências espaciais e temporais). Mais recentemente, com o uso de matrizes de eletrodos, se tornou possível a investigação de propriedades coletivas da atividade e codificação neurais, que não eram possíveis de serem desvendadas com eletrodos individuais. Além disso, no estado da arte tecnológico atual, o uso do rato como modelo animal permite o registro da atividade neural com os animais em comportamento livre (sem anestesia ou contenção). No entanto, pouco se sabe sobre especificidades das propriedades de resposta dos neurônios do córtex visual do rato. Este trabalho teve por objetivo desenvolver um aparato e um protocolo experimental no Laboratório de Neurociência de Sistemas e Computacional adequado para estudo das propriedades de resposta de neurônios de V1 de ratos usando matrizes de eletrodos. Finalmente, apresentamos resultados experimentais onde caracterizamos respostas de neurônios de V1 a diferentes estímulos visuais (Funções de Gabor ou Grades) seja em ruído denso ou rarefeito, variando as propriedades de frequências temporal e espacial de estimulação, densidades de estímulos, velocidade, etc. Concluímos que implementamos com sucesso a técnica experimental, que abre inúmeras perspectivas futuras de pesquisas nesta linha no Departamento de Física da Universidade Federal de Pernambuco. / The primary visual cortex (V1) is the cerebral cortex region responsible for the first processing step of the visual information captured by the retina. Being one of the most studied and well described cortical sensory areas, V1 is one of the main paradigms for the study of sensory processing. Since the 70s, there is a vast literature that studies properties of V1’s neurons, specially using single electrodes and using cats and monkeys as animal models. The anatomical conectivity of the visual pathway is known, from the retina to the lateral geniculate nucleus to V1, as well as the main visual stimulations that make V1 neurons fire (sinusoidal gratings with certain spatial and temporal frequencies). More recently, using multielectrode arrays, it became possible to study coletive properties of the activity and neural codification, that could not be unveiled with single electrodes. Furthermore with, the current state of the art in multielectrode recordings it is possible to record the neural activity in frelly behaving rats (without anesthesia or restraint). This represents an advantage in using the rat as animal model. However, little is known about specificities of the V1 neurons response properties in the rat. The aim of this work is to develop, in the Laboratório de Neurociência de Sistemas e Computacional, an apparatus and an experimental protocol suitable for the study of visual response properties of V1’s neurons in rats, using multielectrode array recordings. Finally, we present experimental results that characterize the response of V1’s neurons with different visual stimuli (Gabor or Grating Functions), either in dense os sparse noise modes, varying the spatial and temporal stimulation frequencies, stimulus density, speed, etc. We conclude that the experimental technique was implemented successfully. These results open important perspectives of future research on this field for the Departamento de Física at the Universidade Federal de Pernambuco.

A neurociência computacional é uma vasta área que tem como objeto de estudo o entendimento ou a emulação da dinâmica cerebral em diversos níveis. Neste trabalho atenta-se ao estudo da dinâmica de neurônios, os quais, no consenso atual, acredita-se serem as unidades fundamentais do processamento cerebral. A importância do estudo sobre o comportamento de neurônios se encontra na diversidade de propriedades que eles podem apresentar. O estudo se torna mais rico quando há interações de sistemas internos ao neurônio em diferentes escalas de tempo, criando propriedades como adaptação, latência e comportamento em rajada, o que pode acarretar em diferentes papéis que os neurônios podem ter na rede. Nesta dissertação é feita uma análise sob o ponto de vista de sistemas dinâmicos e de análise de sensibilidade de seis modelos ao estilo de Hodgkin-Huxley e compartimentais de neurônios encontrados no córtex visual primário de mamíferos. Esses modelos correspondem a seis classes eletrofisiológicas de neurônios corticais e o estudo feito nesta dissertação oferece uma contribuição ao entendimento dos princípios de sistemas dinâmicos subjacentes a essa classificação. / Computational neuroscience is a vast scientific area which has as subject of study the unsderstanding or emulation of brain dynamics at different levels. This work studies the dynamics of neurons, which are believed, according to present consensus, to be the fundamental processing units of the brain. The importance of studying neuronal behavior comes from the diversity of properties they may have. This study becomes richer when there are interactions between distintic neuronal internal systems, in different time scales, creating properties like adaptation, latency and bursting, resulting in different roles that neurons may have in the network. This dissertation contains a study of six reduced compartmental conductance-based models of neurons found in the primary visual cortex of mammals under the dynamical systems and sensitivity analysis viewpoints. These models correspond to six eletrophysiological classes of cortical neurons and this dissertation offers a contribution to the understanding of the dynamical-systems principles underlying such classification.

A neurociência computacional é uma vasta área que tem como objeto de estudo o entendimento ou a emulação da dinâmica cerebral em diversos níveis. Neste trabalho atenta-se ao estudo da dinâmica de neurônios, os quais, no consenso atual, acredita-se serem as unidades fundamentais do processamento cerebral. A importância do estudo sobre o comportamento de neurônios se encontra na diversidade de propriedades que eles podem apresentar. O estudo se torna mais rico quando há interações de sistemas internos ao neurônio em diferentes escalas de tempo, criando propriedades como adaptação, latência e comportamento em rajada, o que pode acarretar em diferentes papéis que os neurônios podem ter na rede. Nesta dissertação é feita uma análise sob o ponto de vista de sistemas dinâmicos e de análise de sensibilidade de seis modelos ao estilo de Hodgkin-Huxley e compartimentais de neurônios encontrados no córtex visual primário de mamíferos. Esses modelos correspondem a seis classes eletrofisiológicas de neurônios corticais e o estudo feito nesta dissertação oferece uma contribuição ao entendimento dos princípios de sistemas dinâmicos subjacentes a essa classificação. / Computational neuroscience is a vast scientific area which has as subject of study the unsderstanding or emulation of brain dynamics at different levels. This work studies the dynamics of neurons, which are believed, according to present consensus, to be the fundamental processing units of the brain. The importance of studying neuronal behavior comes from the diversity of properties they may have. This study becomes richer when there are interactions between distintic neuronal internal systems, in different time scales, creating properties like adaptation, latency and bursting, resulting in different roles that neurons may have in the network. This dissertation contains a study of six reduced compartmental conductance-based models of neurons found in the primary visual cortex of mammals under the dynamical systems and sensitivity analysis viewpoints. These models correspond to six eletrophysiological classes of cortical neurons and this dissertation offers a contribution to the understanding of the dynamical-systems principles underlying such classification.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T17:40:43Z No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T17:40:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NIVALDO ANTONIO PORTELA DE VASCONCELOS - TESE PPGCC 2010..pdf: 20480342 bytes, checksum: 82f77f75c6f1cf552f12520c132add82 (MD5) Previous issue date: 2010-11-25 / Capes / Apesar dos grandes avanços da neurociência, a codificação de objetos complexos,realizada por assembléias neuronais, ao nível telencefálico, permanece ainda não muito clara. Alguns trabalhos têm obtido sucesso utilizando a informação da ativação de conjuntos neuronais no córtex inferior temporal de primatas adultos. Nesta Tese, procuramos investigar a codificação para objetos complexos em ratos, durante a vigília, quando são observados conjuntos de neurônios de regiões primárias e do hipocampo. Como abordagem de análise, propôs-se a implementação de uma população de classificadores capaz de decidir entre as diferentes respostas neuronais, relativas aos estímulos provenientes de diferentes objetos. Os resultados encontrados, utilizando classificadores baseados em cinco diferentes modelos, demonstram a viabilidade de classificação das respostas dos neurônios biológicos em função do contato com os objetos, e que isso pode acontecer com intervalos amostrais (bins) entre 50ms e 500ms. Os resultados sugerem que esta codificação parece estar distribuída na ativação do conjunto de neurônios, ao invés de ser representada por um grupo pequeno de neurônios altamente específicos. Uma contribuição importante desta Tese foi mostrar que esta codificação de objetos pode ser encontrada também em áreas corticais primárias de animais como ratos, não ficando restrita ao córtex inferior temporal de primatas adultos. Outra contribuição da abordagem de análise proposta neste estudo foi mostrar que mesmo com o animal no escuro, é possível obter informação suficiente na ativação neuronal do córtex visual primário para decidir sobre com qual objeto o animal está em contato táctil. Tais resultados sugerem uma mudança dos modelos de processamento de informação nas áreas sensoriais primárias e no hipocampo. Os resultados sugerem que os circuitos hipocampo-corticais se organizam como uma grade computacional, na qual o engajamento no processamento de informação depende de disponibilidade e demanda. / Despite major advances in neuroscience, the coding of complex objects, held by neuronal ensemblesattelencephaliclevel,stillnotveryclear. Someworkshavebeensuccessfulusing the information on the activation of neuronal assemblies within Inferior Temporal cortex in adult primates. In this thesis, we investigate coding of complex objects in rats, during wakefulness, based on primary sensory neurons and hippocampal regions. As analysis approach,proposed the implementation of a population of classifiers able to decide between the different neuronal responses, relative to stimuli from different objects. The results so far, using five classifiers different models, demonstrate the feasibility of classification of responses of biological neurons as a function of the contact with objects, and that this can be done using 250ms bin width. The results suggest that this coding seems to be distributed in the activation of the set of neurons, rather than being represented by specific neurons. An important contribution of this thesis was to show that this coding of complex objects can also be found in the primary areas of animals like mice, not getting inferior temporal cortex restricted to adult primates. Another contribution of the approach analysis proposed in this thesis was to show that even with the animal in the dark, you can get sufficient information on the neuronal activation of primary visual cortex to decide whether to what object the animal is in contact touch. The cerebral cortex, including primary sensory areas and hippocampus, processes information like a computer grid, in which idle computing resources are dynamically allocated in a distributed manner to perform the task at hand, according to global demand and local availability.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Borges Cavalcante.pdf: 1739525 bytes, checksum: 2073615c7df203b086d5c76276905a35 (MD5) Previous issue date: 2008-02-25 / Efficient coding of natural images yields filters similar to the Gabor-like receptive fields of simple cells of primary visual cortex. However, natural and man-made images have different statistical proprieties. Here we show that a simple theoretical analysis of power spectra in a sparse model suggests that natural and man-made images would need specific filters for each group. Indeed, when applying sparse coding to man-made scenes, we found both Gabor and Haar wavelet-like filters. Furthermore, we found that man-made images when projected on those filters yielded smaller mean squared error than when projected on Gabor-like filters only. Thus, as natural and man-made images require different filters to be efficiently represented, these results suggest that besides Gabor, the primary visual cortex should also have cells with Haar-like receptive fields. / A codificação eficiente de imagens naturais gera filtros similares às wavelets de Gabor que relembram os campos receptivos de células simples do córtex visual primário. No entanto, imagens naturais e urbanas tem características estatísticas diferentes. Será mostrado que uma simples análise do espectro de potência em um modelo eficiente sugere que imagens naturais e urbanas requerem filtros específicos para cada grupo. De fato, aplicando codificação eficiente à imagens urbanas, encontramos filtros similares às wavelets de Gabor e de Haar. Além disso, observou-se que imagens urbanas quando projetadas nesses filtros geraram um menor erro médio quadrático do que quando projetadas somente em filtros de similares a Gabor. Desta forma, como imagens naturais e urbanas requerem filtros diferentes para serem representadas de forma eficiente, estes resultados sugerem que além de Gabor, o córtex visual primário também deve possuir células com campos receptivos similares às wavelets de Haar.