Modelos de redes neurais com neurônios estocásticos e diferentes topologias: construção e análise - Cordeiro, Vinicius Lima (2019)
O sistema nervoso é submetido a diversas fontes de ruído. Em geral essas fontes se classificam em endógenas e exógenas. O ruído sináptico e o ruído de canais iônicos são as principais fontes de ruído endógeno. O ruído exógeno pode ser atribuído à variabilidade advinda de estímulos externos. O sistema nervoso é munido de estratégias para lidar com a presença do ruído, contudo muito é discutido acerca do papel do ruído no processamento neuronal. Em modelos matemáticos de neurônios, há ao menos duas maneiras de introduzir as fontes de ruído endógenas: uma delas é considerar um modelo determinístico e adicionar termos estocásticos às entradas iônicas ou sinápticas recebidas pelo neurônio, a outra é assumir que o disparo de um neurônio é um evento intrinsecamente aleatório. É possível modelar o último caso por meio de um limiar de disparo que flutua aleatoriamente, onde a ocorrência de um potencial de ação é definido por uma função de probabilidade de disparo dependente da voltagem. Na presente dissertação, utilizamos um modelo intrinsecamente aleatório com o objetivo de determinar as influências que o seu ruído possui em fenômenos a nível celular e de rede. Para isso, primeiro propomos um método para estimar as curvas de probabilidade de disparo de neurônios a partir de registros eletrofisiológicos. Em seguida, utilizamos essas curvas no modelo estocástico para estudar o efeito do ruído intrínseco em fenômenos neurais de importância destacada como confiabilidade nos tempos de disparo e ressonância estocástica. Terminamos a dissertação com o estudo do efeito da topologia sobre a estocasticidade intrínseca dos neurônios individuais em redes complexas de maior porte. Estudamos as topologias com conectividade aleatória e com conectividade específica de uma microcircuitaria cortical. Utilizando uma série temporal do potencial de membrana de ratos, derivamos a curva de probabilidade de disparo utilizada no modelo estocástico, mostrando que para os dados utilizados ela possui uma forma exponencial como observado na literatura. Dentre os resultados obtidos pode-se observar a existência de ressonância estocástica devido ao ruído intrínseco do neurônio e a reprodutibilidade do fenômeno de aumento na confiabilidade nos tempos de disparo em função do ruído sináptico inserido no neurônio. Por fim, os estudos em redes mostraram que a influência causada pelo neurônio estocástico é dependente do estado dinâmico e topologia da rede, surtindo menos efeito em redes aleatórias assíncronas e regulares