Modelado y Anisis del Sistema Nervioso como Sistema

“Modelado y Anáisis del Sistema Nervioso como Sistema Dinámico” Dr. Francisco Cervantes Pérez COORDINADOR DE UNIVERSIDAD ABIERTA Y EDUCACIÓN A DISTANCIA

Agenda INTRODUCCIÓN SISTEMA NERVIOSO CENTRAL MODELADO DE REDES NEURONALES ANÁLISIS VÍA SIMULACIÓN EN COMPUTADORA

Introducción Definición “Un sistema dinámico puede ser definido como una fórmula matemática que describe la evolución del estado de un proceso determinístico en el correr del tiempo”

Introducción Conductas “Inteligentes” CONTROL COMUNICACION COMPUTO MECANIZACION MEDICION

Sistema Nervioso Central Bases Neurobiológicas de la conducta “Inteligente” CONTROL COMPUTO MECANIZACION MEDICION COMUNICACION

Sistema Nervioso Central Estructuras Neuronales CORTEZA SOMATOSENSORIAL NUCLEO DE LA COLUMNA DORSAL MEDULA ESPINAL CAMPO CUTANEO AFERENTES

Sistema Nervioso Central Sapo

Sistema Nervioso Central Etograma de Captura de Presas en Sapos Environmental Situation Behavioral response Visual stimulus moving in the lateral visual field (monocular perception). Orienting Expected Consequence Visual stimulus moving in the binocular visual field at a short distance. binocular fixation snapping Mechanical stimulation of the mouth mechanorreceptors. swalowing cleaning

Sistema Nervioso Central Estructuras Neuronales Retina Pretectum Tectum Óptico

Sistema Nervioso Central Modelo de bloques de procesos neuronales

Sistema Nervioso Central Estructura Neuronal

Modelado Fisiología de la Neurona Espacio Intersináptico Treminal Presináptica -50 Neurona Postsináptica Potencial Integrador (m) Sinapsis -70 m. V Potencial de Reposo

Modelado Fisiología de la Neurona Espacio Intersináptico Neurona Postsináptica Treminal Presináptica Potencial Integrador (m) -60 Sinapsis m. V -70 -80 Potencial Excitatorio

Modelado Fisiología de la Neurona Espacio Intersináptico Neurona Postsináptica Treminal Presináptica Potencial Integrador (m) Sinapsis m. V -70 -75 Potencial Inhibitorio

Modelado Fisiología de la Neurona Espacio Intersináptico Treminal Presináptica Neurona Postsináptica Potencial Integrador (m) m. V +50 Sinapsis 0 -50 Potencial de Acción

Modelado Modelo “Integrador con Fugas” de las propiedades funcionales de la neurona Entrada τ – constante de tiempo de la membrana; xi , wi – entradas y pesos excitatorios, respectivamente; yj , wj – entradas y pesos inhibitorios, respectivamente; y M 0 – potencial de reposo.

Modelado de las propiedades funcionales de la neurona Salida Donde, β, θ, θ 0, θ 1 son parámetros de umbral.

Modelado Circuito de Redes Neuronales Pretectum Retina Tectum Óptico

Modelado de Redes Neuronales

Análisis vía simulaciones en computadora Captura de presas

Análisis vía simulaciones en computadora Captura de presas con segunda presentación del estímulo

Análisis vía simulaciones en computadora Mayor peso de la malla de retoalimentación positiva

Análisis vía simulaciones en computadora Mayor peso de la malla de retoalimentación negativa

Análisis vía simulaciones en computadora Mayor peso de la malla de retoalimentación negativa, con doble estímulación

Colaboradores ATLANTA (Georgia Tech) Ron Arkin Michael A. Arbib LUIS ROBERTO FLORES CASTILLO SUIZA CALIFORNIA (USC) Alfredo Weitzenfeld DF (ITAM)

FIN Dr. Francisco Cervantes Pérez Coordinación de Universidad Abierta y Educación a Distancia (CUAED) UNAM francisco_cervantes@cuaed. unam. mx