Sincronização em Redes Neurais

Carlos Adalberto Schnaider Batista

Consideramos uma rede de mapas acoplados que exibe propriedade de rede sem escala. A conectividade de cada sıtio obedece uma distribuicão lei de potência, onde a maioria dos sıtios tem poucas conexoes e uma minoria com muitas conexões. Evidências experimentais mostram que uma rede neural biológica em algumas areas do cérebro apresentam uma arquitetura semelhante a uma rede sem escala. Por outro lado, uma resposta coerente de um conjunto de neurônios pode ser descrita através da sincronização de fase caótica da atividade dos seus disparos. Usamos o modelo de Rulkov que possui uma dinâmica comparável aos disparos neurais para estudar a sincronização de fase caótica, em particular a sua dependência nas propriedades do acoplamento. Realizamos esse estudo inspirados nas pesquisas sobre patologias como epilepsias e Mal de Parkinson, as quais em termos dinãmicos estão relacionadas a comportamentos de sincronização. Nesta tese apresentaremos duas formas conhecidas na literatura de como tratar o problema usando métodos numéricos: Aplicando um sinal externo com determinadas amplitudes e frequências, e a realimentação de um sinal extraído da própria rede com um certo tempo de atraso no sistema para suprimir ou controlar os ritmos sincronizados. Encontramos resultados satisfatórios quanto as regiões de controle e supressão de ritmos neurais indesejados variando dos parâmetros do sistema. Finalmente, mostramos alguns resultados do efeito da sincronização segundo a interação entre um grupo de redes conforme a variação da probabilidade de conexões entre os sítios de redes diferentes e também pertencentes a mesma rede.

Sincronização em Redes Neurais

AUTOR(ES)

FONTE

DATA DE PUBLICAÇÃO

RESUMO

ASSUNTO(S)

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados