Sincronização e auto-organização crítica por correlação de pares em redes de neurônios baseados em mapa
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-10072025-111104/ |
Resumo: | Esta tese explora o modelo KTH, destacando sua capacidade de capturar dinâmicas críticas em redes neurais por meio da interação entre sincronização parcial e auto-organização homeostática. O modelo opera eficientemente próximo a uma transição de sincronização, otimizando o processamento de informações e prevenindo os riscos da sincronização total, frequentemente associada a distúrbios neurológicos, como a epilepsia. Uma contribuição central é a introdução de uma dinâmica sináptica homeostática que promove uma auto-organização robusta em direção à criticalidade, alinhada com a hipótese da criticalidade cerebral. A utilização de mapas para representar os neurônios mostrou-se eficiente, combinando riqueza dinâmica com viabilidade computacional, superando modelos tradicionais. Embora o estudo tenha focado em uma topologia densa e simplificada, investigações futuras podem incorporar conectividade esparsa, sinapses químicas e populações heterogêneas de neurônios. Além disso, o papel do ruído sináptico e a calibração de parâmetros homeostáticos permanecem como desafios abertos. Os resultados oferecem um arcabouço teórico para compreender condições patológicas, como a epilepsia, causa das por desequilíbrios sinápticos. O modelo também sugere comparações com sistemas como bifurcações de Neimark-Sacker e arritmias cardíacas caóticas, apontando princípios compartilhados que aprofundam o entendimento da criticalidade em sistemas biológicos complexos. |
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Sincronização e auto-organização crítica por correlação de pares em redes de neurônios baseados em mapaSynchronization and critical self-organization via pairwise correlations in map-based neuronal networksCriticalidadeCriticalityHomeostaseHomeostasisKTH modelModelo KTHSelf-organized systemsSincronizaçãoSistemas auto-organizadosSynchronizationEsta tese explora o modelo KTH, destacando sua capacidade de capturar dinâmicas críticas em redes neurais por meio da interação entre sincronização parcial e auto-organização homeostática. O modelo opera eficientemente próximo a uma transição de sincronização, otimizando o processamento de informações e prevenindo os riscos da sincronização total, frequentemente associada a distúrbios neurológicos, como a epilepsia. Uma contribuição central é a introdução de uma dinâmica sináptica homeostática que promove uma auto-organização robusta em direção à criticalidade, alinhada com a hipótese da criticalidade cerebral. A utilização de mapas para representar os neurônios mostrou-se eficiente, combinando riqueza dinâmica com viabilidade computacional, superando modelos tradicionais. Embora o estudo tenha focado em uma topologia densa e simplificada, investigações futuras podem incorporar conectividade esparsa, sinapses químicas e populações heterogêneas de neurônios. Além disso, o papel do ruído sináptico e a calibração de parâmetros homeostáticos permanecem como desafios abertos. Os resultados oferecem um arcabouço teórico para compreender condições patológicas, como a epilepsia, causa das por desequilíbrios sinápticos. O modelo também sugere comparações com sistemas como bifurcações de Neimark-Sacker e arritmias cardíacas caóticas, apontando princípios compartilhados que aprofundam o entendimento da criticalidade em sistemas biológicos complexos.This work investigates the KTH model, focusing on its capacity to capture critical dyna mics in neural networks through partial synchronization and homeostatic self-organization. The model effectively operates near a synchronization transition, optimizing information processing while mitigating the risks of full synchronization, often linked to neurological disorders like epilepsy. A key contribution is the introduction of a homeostatic synaptic dynamic that drives robust self-organization toward criticality, aligning with the brain criticality hypothesis. Using maps to represent neurons proved computationally effici ent and dynamically rich, surpassing traditional models. While our study centered on a simplified dense topology, future work could incorporate sparse connectivity, chemical synapses, and heterogeneous neuronal populations. Additionally, exploring synaptic noise and calibrating homeostatic parameters remain open challenges. The results provide a theoretical framework to investigate pathological conditions, such as epilepsy, arising from synaptic imbalance. The model also invites comparison with systems like Neimark-Sacker bifurcations and chaotic cardiac arrhythmias, suggesting shared principles that deepen our understanding of criticality in complex biological systems.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPKinouchi Filho, OsameSchappo, Maurício GirardiGomes, Sue Lam Rhâmidda Pereira2025-05-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-10072025-111104/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-10-31T13:55:03Zoai:teses.usp.br:tde-10072025-111104Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-10-31T13:55:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Esta tese explora o modelo KTH, destacando sua capacidade de capturar dinâmicas críticas em redes neurais por meio da interação entre sincronização parcial e auto-organização homeostática. O modelo opera eficientemente próximo a uma transição de sincronização, otimizando o processamento de informações e prevenindo os riscos da sincronização total, frequentemente associada a distúrbios neurológicos, como a epilepsia. Uma contribuição central é a introdução de uma dinâmica sináptica homeostática que promove uma auto-organização robusta em direção à criticalidade, alinhada com a hipótese da criticalidade cerebral. A utilização de mapas para representar os neurônios mostrou-se eficiente, combinando riqueza dinâmica com viabilidade computacional, superando modelos tradicionais. Embora o estudo tenha focado em uma topologia densa e simplificada, investigações futuras podem incorporar conectividade esparsa, sinapses químicas e populações heterogêneas de neurônios. Além disso, o papel do ruído sináptico e a calibração de parâmetros homeostáticos permanecem como desafios abertos. Os resultados oferecem um arcabouço teórico para compreender condições patológicas, como a epilepsia, causa das por desequilíbrios sinápticos. O modelo também sugere comparações com sistemas como bifurcações de Neimark-Sacker e arritmias cardíacas caóticas, apontando princípios compartilhados que aprofundam o entendimento da criticalidade em sistemas biológicos complexos. |
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