Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Marco A de F Borges.pdf: 5922161 bytes, checksum: 25a7f4da4201499fe0a986400e8ae5b8 (MD5) Previous issue date: 2011-06-02 / The concept of Central Pattern Generator-CPG can be described as neural network capable of producing coordinated rhythmic locomotor activity apart from any external rhythm or sensorial stimuli. As this group of neurons are autonomic and are located in the spinal medulla, is experimentally observed that brainless animal‟s exhibit robotized locomotor activity, for its march has no defined direction nor respond to any obstacles. Studies has shown that is possible to activate this specialized networks using specific drugs or electric stimuli depending only of the access area as brainstem, medulla or some brain areas. For this paper many models proposed in current literature were evaluated, in its majority conceptual models. Within this models the Rybak (2006) computational model was chosen to be reproduced and evaluated regarding its robustness. The model in question consist in a CPG based in experimental data collected in cats and it posses two level of neurons based in the half-center models in its structure, the Rhythmic Generator-RG and the Pattern Formation-PF. This groups control the activity of the motoneurons flexors and extensors in an articulation. For its implementation were necessary a simplification in the original model and new parameterization of the variables. The implemented model allows a locomotor activity simulation produced by the CPG when stimulating a Mesencephalic Locomotion Region. Two protocols of variation of conductance inn GR were applied intending to evaluate its strength. The results show that the CPG computer model created operates within physiological values in variations up to . This model presents an adaptation in the first and the current is the current that plays a major role in the occurrence of outbreaks. The conductance has a direct relationship with the period as a result of its increase, a decrease in frequency of the bursts occurs. The conductance of has an inverse relationship with the period and as a result of its increase, a decrease in the period and increased in the frequency of the bursts occurs. The conductance has a direct relation with the period of the bursts before the 100% and a reverse relation after 100% of the reference value. The default behavior extensor/ flexor dominant not only depend on the synaptic weight of RLM, but rather the result of all the conductance values that make up the neuron GR. / O conceito de Gerador Central de Padrões (do inglês Central Pattern Generator-CPG) pode ser descrito como redes neuronais capazes de produzir atividade locomotora rítmica coordenada, independente de qualquer ritmo externo ou estímulos sensoriais. Como esses conjuntos de neurônios são autônomos e estão situados na medula espinhal, observa-se experimentalmente que animais descerebrados exibem uma atividade locomotora robotizada, assim chamada por que não tem direção definida e, também, não reagem a obstáculos. Estudos demonstram que é possível ativar essas redes especializadas por fármacos ou estímulos elétricos, dependendo da área de acesso, como: tronco encefálico, medula ou algumas áreas do cérebro. Para esse trabalho foram levantados vários modelos propostos na literatura, na maioria, modelos conceituais. Dentre os quais, foi identificado o modelo computacional de Rybak (2006) e então escolhido para ser reproduzido e avaliado com relação à sua robustez. O modelo em questão consiste em um CPG baseado em dados experimentais obtidos em gatos e possui dois níveis de neurônios baseados no modelo half-center em sua estrutura, o Gerador Rítmico-GR e Formador de Padrão-FP. Esses grupos controlam a atividade dos Motoneurônios flexores e extensores de uma articulação. Para implementação foram necessários uma simplificação no modelo original e nova parametrização das variáveis. O modelo implementado permite simular atividade locomotora produzida pelo CPG ao estimular a Região Locomotora Mesencefálica. Foram aplicados dois protocolos de variação das condutâncias no GR no intuito de avaliar sua robustez. Os resultados indicam que o modelo computacional de CPG criado opera dentro de valores fisiológicos sob variações de até . Esse modelo apresenta uma adaptação nos primeiros e a corrente é a corrente que desempenha o papel principal na ocorrência dos surtos.A condutância tem uma relação direta com o período dos surtos e em consequência ao seu aumento ocorre uma diminuição na frequência dos surtos. A condutância de tem uma relação inversa com o período dos surtos e em consequência ao seu aumento, ocorre uma diminuição no período e aumento na frequência dos surtos. A condutância tem uma relação direta com o período dos surtos antes de e inversa após do valor de referência. O comportamento padrão extensor/ flexor dominante não depende apenas do peso sináptico da RLM, mas sim, do resultado de todos os valores de condutância que compõem o neurônio GR.

Neuroprosthetics is at the intersection of neuroscience, biomedical engineering, and physics. A biocompatible neuroprosthesis contains artificial neurons exhibiting biophysically plausible dynamics. Hybrid systems analysis could be used to prototype such artificial neurons. Biohybrid systems are composed of artificial and living neurons coupled via real-time computing and dynamic clamp. Model neurons must be thoroughly tested before coupled with a living cell. We use bifurcation theory to identify hazardous regimes of activity that may compromise biocompatibility and to identify control strategies for regimes of activity desirable for functional behavior. We construct real-time artificial neurons for the analysis of hybrid systems and demonstrate a mechanism through which an artificial neuron could maintain duty cycle independent of variations in period.