Análise numérico-computacional de modelos para atividade estocástica dos neurônios
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Laboratório Nacional de Computação Científica
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos Brasil LNCC Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| 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: | |
| Link de acesso: | https://tede.lncc.br/handle/tede/233 |
Resumo: | Um problema importante em Neurociência é o estudo de modelos para descrever qualitativamente o disparo neuronal. Vários dos modelos existentes nesta área é de caráter determinístico, deixando de levar em conta aspectos relevantes para uma descrição mais realista do processo. Para a modelagem deste fenômeno utiliza-se o modelo de Hodgkin e Huxley. Existe um modelo alternativo mais simples chamado Integrate and Fire. Neste trabalho, foram acrescentados aos modelos determinísticos perturbações estocásticas a fim de obtermos resultados mais condizentes com a realidade. Diferentes métodos numéricos para equações estocásticas foram adaptados para o estudo dos modelos supracitados. Com isso, verificou-se que os modelos estocásticos de fato reproduzem de forma mais real o disparo neuronal. |
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Análise numérico-computacional de modelos para atividade estocástica dos neurôniosNumerical and computational analysis models for stochastic activity of the neuronsNeurociênciasAnálise numéricaNeuroscienceNumerical analysisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISECNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::CLINICA MEDICA::NEUROLOGIAUm problema importante em Neurociência é o estudo de modelos para descrever qualitativamente o disparo neuronal. Vários dos modelos existentes nesta área é de caráter determinístico, deixando de levar em conta aspectos relevantes para uma descrição mais realista do processo. Para a modelagem deste fenômeno utiliza-se o modelo de Hodgkin e Huxley. Existe um modelo alternativo mais simples chamado Integrate and Fire. Neste trabalho, foram acrescentados aos modelos determinísticos perturbações estocásticas a fim de obtermos resultados mais condizentes com a realidade. Diferentes métodos numéricos para equações estocásticas foram adaptados para o estudo dos modelos supracitados. Com isso, verificou-se que os modelos estocásticos de fato reproduzem de forma mais real o disparo neuronal.An important problem in Neuroscience is to study models in order to describe qualitatively and quantitatively the neuronal firing. Several the existing models in this area have a deterministic character, failing to take into account some relevant aspects for a more realistic description of the process. In order to model this phenomenon it often is used the Hodgkin and Huxley model. There is a simpler alternative model, despising the coupling and the nonlinearities, called Integrate and Fire. In this work, it was added to the deteministic models some stochastic perturbations in order to obtain more consistent results according to the experiments. Different numerical methods for stochastic equations were adapted to the study of the models above. Thereby, it was verified that the stochastic models reproduce more realistically the neuronal firing.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Laboratório Nacional de Computação CientíficaServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosBrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalMadureira, Alexandre Loureiro http://lattes.cnpq.br/2029610058780121De la Cruz Cansino, Hugo AlexanderDe la Cruz Cansino, Hugo AlexanderSilva, Moacyr Alvim Horta BarbosaAlmeida, Regina Célia Cerqueira deValentim, Ana Claudia dos Reis2016-08-17T15:00:05Z2016-02-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfAnálise numérico-computacional de modelos para atividade estocástica dos neurônios, 2016, xv, 91p., Dissertação (Mestrado), Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional, Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2016.https://tede.lncc.br/handle/tede/233porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2018-07-04T12:59:49Zoai:tede-server.lncc.br:tede/233Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
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