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Tipo do documento: Dissertação
Título: Estudo do comportamento de modelo de circuito de memória imediata
Título(s) alternativo(s): Study of the behavior of a circuit short-term memory
Autor: Rodrigues, Vanessa de Freitas 
Primeiro orientador: Silva, Célia Martins Cortez
Primeiro membro da banca: Castro, Maria Clícia Stelling de
Segundo membro da banca: Silva, Dilson
Terceiro membro da banca: Cruz, Frederico Alan de Oliveira
Resumo: A modelagem matemática e computacional é uma ferramenta que tem sido bastante utilizada no campo da Biologia e das Ciências Biomédicas. Nos dias de hoje, uma quantidade significativa de dados experimentais nessa área pode ser encontrada na literatura, tornando possível o desenvolvimento de modelos que combinem a experimentação e hipóteses teóricas. O objetivo do presente projeto é implementar um modelo matemático de transmissão sináptica conectando neurônios em um circuito de descargas repetitivas ou reverberativo, a fim de investigar o seu comportamento diante de variações paramétricas. Através de simulações computacionais, utilizando um programa desenvolvido em linguagem C++, pretende-se utilizá-lo para simular um circuito de memória imediata. Afora o considerável avanço da Neurofisiologia e Neurociência computacional no sentido do entendimento das características fisiológicas e comportamentais das habilidades do Sistema Nervoso Central, muitos mecanismos neuronais ainda permanecem completamente obscuros. Ainda não se conhece definitivamente o mecanismo pelo qual o cérebro adquire, armazena e evoca as informações. Porém, o postulado de Hebb referente às redes reverberantes, onde a idéia de que redes de reverberação facilitariam a associação de dados coincidentes entre informações sensoriais, temporalmente divergentes, tem sido aceito para explicar a formação de memória imediata (Johnson et al., 2009). Assim, com base no postulado de Hebb, os resultados observados no modelo neuromatemático-computacional adotado possuem características de um circuito de memória imediata.
Abstract: Mathematical and computational modeling have been widely used in Biology and Biomedical sciences. A significant amount of experimental data in this area can be found in literature, enabling the development of models that combine experimentation and theoretical assumptions. The goal of this project is to implement a mathematical model of synaptic transmission connecting neurons in a circuit of repetitive discharges or reverberative in order to investigate their behavior in front of parametric variations. Through computer simulations, using a program developed in the C++ language, we intend simulate a short term memory circuit. Aside from the considerable advances in Neurophysiology and Computational Neuroscience towards understanding physiological and behavioral skills of the Central Neurons System, many neural mechanisms remain completely obscure. The mechanism that the brain acquires, stores and recalls information is still unknown. However, Hebb's postulate on reverberant networks, where the idea that networks reverb facilitate data connection between sensory information coincident, temporally divergent, was accepted to explain the formation of short-term memory (Johnson et al., 2009). Thus, based on Hebb's postulate, the results observed in the neuromathematical-computational model adopted has characteristics of a circuit short-term memory.
Palavras-chave: Short term memory
Modeling
Synaptic transmission
Computer simulation
Memória imediata
Modelagem
Transmissão sináptica
Simulação computacional
Redes neurais (Computação)
Neurociência computacional
Modelagem de dados
Memória imediata
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Citação: RODRIGUES, Vanessa de Freitas. Estudo do comportamento de modelo de circuito de memória imediata. 2013. 65 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7693
Data de defesa: 14-Mar-2013
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Computacionais

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