Controle de sincronização em redes complexas de neurônios

Abstract

Resumo: Apresentamos um modelo de construçao para uma rede neuronal baseada no cortex cerebral. A concepcao do modelo estudado fora realizado com dados extraídos de diferentes conectomas humano e tambem o do gato. A proposta de construcao do modelo neuronal serâ feita atraves de uma rede de redes, que e nada mais do que uma rede global construída segundo uma arquitetura de conexões internas e externas, na qual as conexões de cada regiao do cortex serâo construídas de acordo com modelos de redes aleatoria. mundo pequeno e livre de escala. Neurônios biologicos, em geral, disparam em ritmos diferentes. Devido a individualidade de cada neuronio e de cada disparo, as atividades realizadas por eles nao estao sincronizadas. Algumas vezes, em determinadas areas do cerebro, a atividade dos disparos neuronais passam a apresentar disparos de forma sincronizada. Fora relatado que a sincronizaçao neuronal remete a presenca de alguma doenca neurodegenerativa que afeta, principalmente, a parte motora do funcionamento cerebral. Neste sentido, nosso trabalho propõe utilizar uma tecnica para suprimir a sincronizaçao neuronal, por meio da aplicacõo de um sinal de controle de feedback com atraso temporal no modelo de rede estudado. A dinamica neuronal sera estudada atraves do mapa bidimensional de Rulkov. A sincronizaçao da rede sera avaliada pela adicao de um termo de acoplamento no mapa, de modo que todos os neuronios disparem ao mesmo tempo. Como resultado, verificamos que o metodo escolhido para o controle da sincronizaçao e eficiente para suprimir os disparos neurais, quando o parâmetro de controle e o tempo de atraso sõao definidos apropriadamente.

Abstract: We present a construction model for a neuronal network based on the cerebral cortex. The conception of the studied model was carried out with data extracted from different human connectomes and also cat connectome. The proposal to build the neuronal model will be made through a network of networks, which is nothing more than a global network built according to an architecture of internal and external connections, in which the connections of each region of the cortex will be built according to models of random networks, small world and scale-free networks. Biological neurons, in general, fire at different rates. Due to the individuality of each neuron and each firing pattern, the activities performed by them are not synchronised. Sometimes, in certain areas of the brain, the activity of neuronal firing starts to trigger in a synchronised way. It has been reported that neuronal synchronisation refers to the presence of some neurodegenerative disease that mainly affects the motor part of brain functioning. In this sense, our work proposes to use a technique to suppress neuronal synchronisation, through the application of a feedback control signal with time delay in the studied network model. Neuronal dynamics will be studied using Rulkov's two-dimensional map. The synchronisation of the network will be evaluated by adding a coupling term to the map, so that all neurons fire at the same time. As a result, we found that the method chosen for controlling synchronisation is efficient for suppressing neural fires, when the control parameter and the delay time are set appropriately.