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INFORMACIÓN CAUSAL: INVESTIGACIÓN DINÁMICA DE UNA
RED NEURONAL CON UNA ALTA PROPORCIÓN DE
NEURONAS INHIBITORIAS
FERNANDO MONTANI1, ROMAN BARAVALLE1, LISANDRO
MONTANGIE1, OSVALDO A. ROSSO2
1
IFLYSIB, CONICET & Universidad Nacional de La Plata, Calle 59-789, 1900 La
Plata, Argentina
2
CONICET, ITBA, Av Eduardo Madero 399, C1106ACD Buenos Aires, Argentina
RESUMEN
Cuando las neuronas inhibidoras constituyen aproximadamente el 40 % de
las neuronas, las mismas podrían tener un importante función
antinociceptiva, ya que regularían muy fácilmente el nivel de actividad del
resto de las neuronas. Consideramos una red simple de neuronas corticales,
enriquecidas con retrasos de la conducción axonal y con plasticidad
dependiente del tiempo de disparo, representativas de una columna cortical
o hipercolumna con una gran proporción de neuronas inhibitorias. Cada
neurona se activa siguiendo una ecuación de Hodgkin- Huxley como
dinámica y está interconectada al azar a otras neuronas. La dinámica de la
red es investigada a través de la estimación de la función de distribución de
probabilidad Bandt y Pompe asociada a los intervalos interspike y teniendo
diferentes grados de interconexión a través de las neuronas. Más
específicamente se tiene en cuenta las ''estructuras temporales sutiles'' de la
señal neuronal compleja no sólo mediante el uso de las distribuciones de
probabilidad asociadas a los intervalos de interspike, sino también
considerando medidas estadísticas que tengan en cuenta la información
causal: la entropía permutación Shannon, la información de permutación de
Fisher y complejidad estadística de permutación. Esto nos permite
investigar cómo la información del sistema puede saturar a un valor finito
cuando el grado de interconectividad a través de las neuronas crece,
infiriendo así las propiedades dinámicas emergentes del sistema.
REFERENCIAS
Montani et al. Physica A 401 (2014) 58–70,
http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2013.12.053