Simulações numéricas de sistemas complexos II

Abstract

Inferência de Matrizes de Conectividade em Redes Neurais Biológicas: O cérebro humano pode ser dividido em regiões que realizam tarefas cognitivas específicas. A forma como essas regiões processam e distribuem informações pode ser caracterizada por uma rede. Neste trabalho nós analisamos dados de eletroencefalograma (EEG) de trezentos e vinte e quatro regiões de um indivíduo e processamos esses dados para calcular as matrizes de conectividades associadas a este indivíduo através de um modelo [1] inicialmente proposto para calcular a inferência de matrizes de conectividade para neurônios. Como resultado nós obtivemos matrizes de conectividade para diversos parâmetros do modelo. Na sequência devemos estimar os parâmetros que melhor representam a matriz de conectividade real para estes dados.

[1] Jose Casadiego, Dimitra Maoutsa, and Marc Timme. Phys. Rev. Lett. 121, 054101 – Published 2 August 2018 https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.054101