Aluno de Iniciação Científica: Alex Princival (Pesquisa voluntária)
Curso: Física (Bacharelado)
Orientador: Ricardo Luiz Viana
Departamento: Física
Setor: Ciências Exatas
Palavras-chave: Redes de Mapas Acoplados , Dinâmica Neuronal , Redes Neuronais
Área de Conhecimento: 10502009 - ÁREAS CLÁSSICAS DE FENOMENOLOGIA E SUAS APLICAÇÕES

Na década de 50, Hodgkin e Huxley apresentaram um modelo biológico de dinâmica neural representado por equações diferenciais ordinárias que descrevia a evolução temporal do potencial de membrana e da corrente no meio interneural. Recentemente surgiram os modelos a tempo contínuo e tempo discreto para a dinâmica neural, tais como Izhikevich, Rulkov, Courbage-Nekorkin-Vdovin (CNV), Chialvo, entre outros. Será apresentado o modelo de Rulkov, que descreve a atividade neural dos circuitos corticais em duas escalas de tempo distintas: (i) escala rápida que é caracterizada por repetitivos disparos e “bursts” (sequências de disparos); (ii) escala lenta onde ocorre a alternância entre um estado quiescente e disparos. Quando os neurônios estão isolados, i.e. não há acoplamento entre dois ou mais neurônios, há “bursts” irregulares; quando os neurônios estão acoplados, o início dos “bursts” de neurônios diferentes ocorre ao mesmo tempo, i.e. ocorre a sincronização dos “bursts”. A sincronização dos neurônios é um ponto de grande interesse para a neurociência, uma dessas aplicações é no estudo do mal de Parkinson e outros ritmos patológicos. Apresentaremos maneiras de avaliar a sincronização em diferentes níveis de intensidade. Empregaremos como modelo de rede neuronal uma rede de mapas acoplados globalmente, onde todos os neurônios acoplam-se com o campo médio produzido no sistema. A dinâmica neuronal será descrita pelo modelo a tempo discreto de Rulkov (mapa bidimensional não-linear e caótico). Definimos uma fase para os “bursts” baseando-nos nos máximos locais da dinâmica lenta, e consideramos a frequência e o parâmetro de ordem associado a essa fase, analisando a influência dos parâmetros de acoplamento na evolução espaço-temporal do sistema.

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