1. Universidade Federal do Rio Grande do Norte
2. BDTD - Biblioteca Digital de Teses e Dissertações
3. Programa de Pós-Graduação em Neurociências
4. PPGNEURO - Doutorado em Neurociências

Título:	Contribuições para o estudo do código neural
Autor(es):	Santos, Vitor Lopes dos
Orientador:	Ribeiro, Sidarta Tollendal Gomes
Palavras-chave:	Neural coding;Assembleias neurais;Timing code;Código populacional
Data do documento:	25-Fev-2015
Editor:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência:	SANTOS, Vitor Lopes dos. Contribuições para o estudo do código neural. 2015. 85f. Tese (Doutorado em Neurociências) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Resumo:	Os recentes avanços técnicos das duas últimas décadas para o registro de sinais neuroeletrofisiológicos foram essenciais para que se testassem hipóteses há muito propostas acerca de como células nervosas processam e armazenam informação. No entanto, ao permitir maior detalhamento dos dados coletados, as novas tecnologias levam inevitavelmente ao aumento de sua complexidade estatística e, consequentemente, à necessidade de novas ferramentas matemático-computacionais para sua análise. Nesta tese, apresentamos novos métodos para a análise de dois componentes fundamentais nas atuais teorias da codificação neural: (1) assembleias celulares, definidas pela co-ativação de subgrupos neuronais; e (2) o padrão temporal de atividade de neurônios individuais. Em relação a (1), desenvolvemos um método baseado em análise de componentes independentes para identificar e rastrear padrões de co-ativação significativos com alta resolução temporal. Superamos limitações de métodos anteriores, ao efetivamente isolar assembleias e abrir a possibilidade de analisar simultaneamente grandes populações neuronais. Em relação a (2), apresentamos uma nova técnica para a extração de padrões de atividade em trens de disparo baseada na decomposição wavelet. Demonstramos, por meio de simulações e de aplicação a dados reais, que nossa ferramenta supera as mais utilizadas atualmente para decodificar respostas de neurônios e estimar a informação de Shannon entre trens de disparos e estímulos externos.
URI:	https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/19812
Aparece nas coleções:	PPGNEURO - Doutorado em Neurociências

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