Comparação de estimadores de conectividade neuronal a partir de sequências de disparos unitários (2025)
- Authors:
- Autor USP: FIGUEIREDO, DIOGO MAIA DE - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- DOI: 10.11606/D.45.2025.tde-01122025-213926
- Subjects: REDES NEURAIS; REDE NERVOSA; NEURÔNIOS; PROCESSOS EM GRAFOS ESPECIAIS; ANÁLISE DE DADOS
- Keywords: Biological neural networks; Cadeias interativas com comprimento de memória variável; Grafos de interação; Interacting chains with variable memory length; Interaction graphs; Neuronal connectivity estimator; Redes neurais biológicas; Spike train; Statistical model selection
- Language: Português
- Abstract: Os neurônios são as principais unidades do sistema nervoso, responsáveis pela coordenação das funções do corpo animal. Eles transmitem sinais elétricos por meio de sinapses, estruturas que conectam os neurônios e permitem a formação de redes neurais. Cada vez que um neurônio emite um pulso elétrico, ação conhecida como disparo, influencia os disparos dos neurônios com os quais se conecta. Diante disso, a partir de sequências de disparos neuronais, busca-se estimar quais interações existem entre os neurônios de uma rede. Esta dissertação estuda um modelo estocástico que representa a dinâmica da atividade neural em tempo discreto, capaz de simular redes com interações excitatórias e inibitórias. Com base nesse modelo, dois estimadores de conectividade neuronal são investigados. O primeiro, denominado estimador por blocos, considera o histórico de toda a rede para estimar a influência de um neurônio sobre outro, com base na frequência empírica de certos padrões de estados conjuntos da rede. O segundo método, estimador por pares, baseia-se na comparação entre a frequência de um neurônio disparar após o disparo de outro e a frequência de disparos espontâneos, considerando apenas o histórico dos dois neurônios envolvidos. Inicialmente formulado para modelos em tempo contínuo, esta pesquisa propõe adaptação do método por pares para o tempo discreto. Os métodos foram avaliados em redes simuladas e, em seguida, aplicados em conjunto de dados reais. Por fim, esta dissertação propõeuma adaptação baseada em janelas deslizantes para o estimador por pares, afim de otimizar sua taxa de falsos positivos
- Imprenta:
- Data da defesa: 07.10.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
FIGUEIREDO, Diogo Maia de. Comparação de estimadores de conectividade neuronal a partir de sequências de disparos unitários. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01122025-213926/. Acesso em: 24 jan. 2026. -
APA
Figueiredo, D. M. de. (2025). Comparação de estimadores de conectividade neuronal a partir de sequências de disparos unitários (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01122025-213926/ -
NLM
Figueiredo DM de. Comparação de estimadores de conectividade neuronal a partir de sequências de disparos unitários [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01122025-213926/ -
Vancouver
Figueiredo DM de. Comparação de estimadores de conectividade neuronal a partir de sequências de disparos unitários [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01122025-213926/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2025.tde-01122025-213926 (Fonte: oaDOI API)
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