Contribui??es para o estudo do c?digo neural

• Main Author: Santos, Vitor Lopes dos
• Other Authors: 50591797100
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Rio Grande do Norte 2016
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA; Neural coding; Assembleias neurais; Timing code; C?digo populacional
• Online Access: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/19812

Submitted by Automa??o e Estat?stica ([e-mail]) on 2016-02-17T22:41:57Z No. of bitstreams: 1 VitorLopesDosSantos_TESE.pdf: 14542830 bytes, checksum: 6152cf87bb56d50e13c1279c3841c19e (MD5) === Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva ([e-mail]) on 2016-02-19T22:43:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 VitorLopesDosSantos_TESE.pdf: 14542830 bytes, checksum: 6152cf87bb56d50e13c1279c3841c19e (MD5) === Made available in DSpace on 2016-02-19T22:43:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VitorLopesDosSantos_TESE.pdf: 14542830 bytes, checksum: 6152cf87bb56d50e13c1279c3841c19e (MD5) Previous issue date: 2015-02-25 === Os recentes avan?os t?cnicos das duas ?ltimas d?cadas para o registro de sinais neuroeletrofisiol?gicos foram essenciais para que se testassem hip?teses h? muito propostas acerca de como c?lulas nervosas processam e armazenam informa??o. No entanto, ao permitir maior detalhamento dos dados coletados, as novas tecnologias levam inevitavelmente ao aumento de sua complexidade estat?stica e, consequentemente, ? necessidade de novas ferramentas matem?tico-computacionais para sua an?lise. Nesta tese, apresentamos novos m?todos para a an?lise de dois componentes fundamentais nas atuais teorias da codifica??o neural: (1) assembleias celulares, definidas pela co-ativa??o de subgrupos neuronais; e (2) o padr?o temporal de atividade de neur?nios individuais. Em rela??o a (1), desenvolvemos um m?todo baseado em an?lise de componentes independentes para identificar e rastrear padr?es de co-ativa??o significativos com alta resolu??o temporal. Superamos limita??es de m?todos anteriores, ao efetivamente isolar assembleias e abrir a possibilidade de analisar simultaneamente grandes popula??es neuronais. Em rela??o a (2), apresentamos uma nova t?cnica para a extra??o de padr?es de atividade em trens de disparo baseada na decomposi??o wavelet. Demonstramos, por meio de simula??es e de aplica??o a dados reais, que nossa ferramenta supera as mais utilizadas atualmente para decodificar respostas de neur?nios e estimar a informa??o de Shannon entre trens de disparos e est?mulos externos.