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Type: Dissertação
Title: Análise da dinâmica neural na via acústico-límbica frente à tarefa de aprendizagem associativa em modelo experimental de laboratório
Other Titles: Analysis of neural dynamics in the acoustic-limbic pathway during the task of associative learning in an experimental laboratory model
Authors: Matheus Victor Ramos dos Anjos
First Advisor: Eduardo Mazoni Andrade Marçal Mendes
First Co-advisor: Flávio Afonso Gonçalves Mourão
First Referee: Danilo Barbosa Melges
Second Referee: Vinicius Rezende Carvalho
Abstract: Este trabalho apresenta o uso da análise espectral de alta ordem no domínio do tempo para identificar alterações na rede neural acústico límbica após uma tarefa de aprendizagem associativa em roedores. Tem sido demonstrado que durante tarefas de condicionamento de medo auditivo, os potenciais evocados no colículo inferior exibem oscilações na mesma frequência que a frequência moduladora do estímulo sonoro utilizado como estímulo condicionado, apresentando aumento da potência e sincronismo para tal frequência. Em outros substratos cerebrais, são observados aumentos predominantes na banda de frequência θ, entre 4 a 8 Hz, além de aumentos significativos na banda γ. O presente trabalho discute as vantagens e desvantagens do uso da análise espectral de alta ordem no domínio do tempo em comparação com as técnicas tradicionais de identificação de atributos relacionados à plasticidade neural, como aumentos na sincronia de fase e potência. Ressalta-se que a análise espectral de alta ordem no domínio do tempo pode fornecer informações úteis sobre possíveis não linearidades e acoplamento de frequência durante a análise. O trabalho fornece uma visão geral dos fundamentos matemáticos de cada técnica e enfatiza o potencial da análise espectral de alta ordem no domínio do tempo como uma ferramenta valiosa para a análise de registros eletrofisiológicos. Foram analisados duas diferentes bases de dados, uma publicada, cujos registros foram realizados apenas no mesencéfalo de ratos, no caso o colículo inferior (IC), [Simões et al., 2020] e outra, não publicada, cujos registros foram realizados ao longo de todo via acústico límbica de camundongos, como colículo inferior, complexo amigdaloide e córtex pré-frontal medial. Os resultados obtidos possuem valiosas informações para a compreensão da dinâmica complexa de redes neurais, que permite identificar os mecanismos subjacentes da plasticidade neural.
Abstract: This work presents the use of time-domain high-order spectral analysis to identify changes in the limbic acoustic neural network following an associative learning task in rodents. It has been demonstrated that during auditory fear conditioning tasks, potentials evoked in the inferior colliculus exhibit oscillations at the same frequency as the modulating frequency of the sound stimulus used as conditioned stimulus, presenting increased power and synchronism for that frequency. In other brain substrates, predominant increases are observed in the θ frequency band, between 4 to 8 Hz, in addition to significant increases in the γ band. The present work discusses the advantages and disadvantages of using time-domain high-order spectral analysis compared to traditional techniques for identifying attributes related to neural plasticity, such as increases in phase synchrony and power. It is noteworthy that time-domain high-order spectral analysis can provide valuable information about possible nonlinearities and frequency coupling. The work provides an overview of the mathematical foundations of each technique, emphasizing the potential of time-domain high-order spectral analysis as a valuable tool for analyzing electrophysiological recordings. Two different databases were studied, one published, whose records were made only in the midbrain of rats, in this case, the inferior colliculus (IC), [Simões et al., 2020] and another, unpublished, whose records were made throughout the entire route limbic acoustic system of mice, such as inferior colliculus, amygdaloid complex, and medial prefrontal cortex. The results obtained contain valuable information for understanding the complex dynamics of neural networks, which enables the identification of the underlying mechanisms of neural plasticity.
Subject: Engenharia elétrica
Análise espectral
Colículo inferior
Aprendizagem
Tempo - Estudo
Robôs
Redes neurais (Computação)
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/63991
Issue Date: 17-Nov-2023
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