| dc.description.abstract | A comunicação de vários neurônios ou células nervosas interligadas é chamada de
redes neurais, sua interação é dada por um impulso nervoso conhecido como
potencial de ação. Esse potencial é dado por rápidas alterações elétricas na
membrana dos neurônios, gerando disparos pelos quais é possível modelar os
neurônios matematicamente. A neurociência está repleta de modelos computacionais
que conseguem descrever neurônios biológicos, esses modelos são chamados de
redes neurais pulsadas. Assim sendo, surge a necessidade de entender um pouco
mais como funcionam os estudos desses modelos biológicos. Dessa maneira, o
objetivo deste trabalho é explicar as condições gerais sobre modelos matemáticos de
redes neurais pulsadas e suas características e implementação desses modelos,
tendo como determinação o relato exploratório, e sua contextualização teórica a
serem tratadas a partir dos modelos matemáticos de redes neurais pulsadas de
neurônios biológicos. Selecionamos os modelos Integra e Dispara Perfeito, Integra e
Dispara com Vazamento e o modelo Hodgkin-Huxley para seu estudo teórico e
implementação. Para analisar o comportamento desses modelos, escolhemos a
linguagem computacional em python por sua simplicidade e facilidade. Constatamos
que os modelos de integra e dispara não trata da parte biológica, mas do mecanismo
de funcionamento. Logo, para o ponto de vista biológico, o modelo Hodgkin-Huxley
representa explicitamente as condutâncias iônicas e a voltagem de membrana
medidas experimentalmente de neurônios biológicos. Pode-se concluir que no
processo de reflexão e informação relacionada a estes elementos básicos, os desafios
esperados foram superados com sucesso, e a compreensão do conteúdo a ser
fundido se mostra de forma mais ampla, com todas as restrições básicas dispostas
claramente. Em relação aos modelos matemáticos de disparos neurais pulsados de
neurônios biológicos, concluímos que podemos analisá-los analiticamente por meio
de equações matemáticas, se baseando em circuitos elétricos em paralelo, simulando
os neurônios e sua comunicação para implementá-los. | en_US |
