Orientador: Prof. Dr. Raphael Yokoingawa de Camargo / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2016. / Sabe-se que o comportamento, a percepção e a cognição estão relacionados à atividade
conjunta de uma ou mais regiões cerebrais. Sendo assim, é interessante verificar como
as regiões cerebrais interagem e como acontece a transferência de informação entre elas.
Nesse trabalho avaliamos a efetividade da coerência parcial direcionada e da coerência
parcial direcionada generalizada na inferência da conectividade efetiva entre redes
neurais simuladas. As redes neurais foram utilizadas para simular regiões cerebrais.
A atividade elétrica dos neurônios que compõem as redes neurais foi descrita pelo modelo
matemático de Izhikevich. Através da variação dos parâmetros responsáveis pelo
comportamento dinâmico dos neurônios das redes, simulamos diferentes sinais de LFP
(local field potential). Os métodos de conectividade foram aplicados sobre esses sinais de
LFP simulados afim de recuperar, para cada um dos modelos estudados, a conectividade
previamente estabelecida entre as diferentes redes neurais. Avaliamos também o
comportamento da causalidade de Granger, da coerência parcial direcionada, da correlação
de Spearman e da coerência espectral de acordo com o aumento no peso sináptico
das conexões entre os neurônios de diferentes redes. Os resultados desse trabalho nos
fornece informações sobre aplicabilidade desses métodos de conectividade em dados
com características similares a dados eletrofisiológicos. / It is known that behavior, perception and cognition are the result of the combined
activity of multiple brain regions. This way, it is interesting to understand how the
brain regions interact and how information transfer occurs. In this work we verified
the efficacy of partial directed coherence and generalized partial directed coherence
to infer the effective connectivity between simulated neuronal networks. Neuronal
networks was used to simulate brain regions. The electrical activity of neurons that
belong to networks was described by Izhikevich mathematical model. Through the variation
of parameters responsible for the dynamical behavior of neurons we simulated
different LFP signals. The connectivity methods were applied to simulated LFP signals
to recovery the previously established connections. We analysed the values obtained
by Granger causality, partial directed coherence, Spearman correlation and spectral
coherence according to increasing synaptic strengths of connections among different
networks. These results provide information about to what extent the methods might
be applied to the analysis of actual electrophysiological data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:102721 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Nunes, Ronaldo Valter |
| Contributors | Camargo, Raphael Yokoingawa de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, 121 f. : il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721&midiaext=72877, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=102721&midiaext=72878, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=102721 |
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