“Modelado y Anáisis del Sistema Nervioso como Sistema Dinámico”

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

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

3. 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”

4. CONTROL COMUNICACION COMPUTO MEDICION MECANIZACION Introducción Conductas “Inteligentes”

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

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

7. Sistema Nervioso Central Sapo

8. 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 Visual stimulus moving in the binocular visual field at a short distance. binocular fixation Expected Consequence snapping Mechanical stimulation of the mouth mechanorreceptors. swalowing cleaning

9. Sistema Nervioso Central Estructuras Neuronales Pretectum Tectum Óptico Retina

10. Sistema Nervioso Central Modelo de bloques de procesos neuronales

11. Sistema Nervioso Central Estructura Neuronal

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

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

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

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

16. 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 M0 – potencial de reposo.

17. Modelado Modelado de las propiedades funcionales de la neurona Salida Donde, β, θ, θ0, θ1 son parámetros de umbral.

18. Modelado Circuito de Redes Neuronales Pretectum Retina Tectum Óptico

19. Modelado Modelado de Redes Neuronales

20. Análisis Análisis vía simulaciones en computadora Captura de presas

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

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

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

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

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

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