Cesaretti, Nicole
(2021)
Sviluppo di una rete neurale multistrato per l’analisi dell’accoppiamento theta-gamma nell’ippocampo e nelle regioni prefrontali ascritte alla memoria di lavoro.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [LM-DM270] - Cesena
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Abstract
L'accoppiamento tra i ritmi theta e gamma è una caratteristica nota dell'attività cerebrale a livello dell’ippocampo. Esistono evidenze sperimentali che mostrano come tale accoppiamento sussista anche in regioni prefrontali, durante task che coinvolgono la memoria di lavoro. La rete neurale descritta nel presente elaborato è stata messa a punto per simulare i ritmi theta e gamma nelle suddette regioni cerebrali, con l'obiettivo di consentire l’analisi del loro accoppiamento, in varie condizioni di lavoro. Il network è composto da più strati; in ciascuno di essi l'unità di calcolo di base è un modello di massa neuronale che rappresenta una colonna corticale. Sono state individuate due modalità di lavoro per la rete: "recall" (in cui l'operazione fondamentale è l'evocazione di una sequenza di oggetti) e "desynchronize" (in cui le operazioni fondamentali sono quelle di binding e segmentation). Le sinapsi sono state addestrate utilizzando regole hebbiane ed anti-hebbiane. Impiegando la rete, in entrambe le sue modalità di funzionamento ed in diversi test, si sono ottenuti risultati compatibili con dati sperimentali e teorie disponibili in letteratura. Complessivamente, si può affermare che il modello realizzato è un buono strumento per la simulazione e l’analisi dei ritmi theta e gamma, e suoi ulteriori sviluppi potrebbero renderlo ancor più efficace per lo studio di diversi problematiche neuro-cognitive e per la comprensione di patologie neurologiche (quali la schizofrenia) caratterizzate da alterazioni dei ritmi cerebrali.
Abstract
L'accoppiamento tra i ritmi theta e gamma è una caratteristica nota dell'attività cerebrale a livello dell’ippocampo. Esistono evidenze sperimentali che mostrano come tale accoppiamento sussista anche in regioni prefrontali, durante task che coinvolgono la memoria di lavoro. La rete neurale descritta nel presente elaborato è stata messa a punto per simulare i ritmi theta e gamma nelle suddette regioni cerebrali, con l'obiettivo di consentire l’analisi del loro accoppiamento, in varie condizioni di lavoro. Il network è composto da più strati; in ciascuno di essi l'unità di calcolo di base è un modello di massa neuronale che rappresenta una colonna corticale. Sono state individuate due modalità di lavoro per la rete: "recall" (in cui l'operazione fondamentale è l'evocazione di una sequenza di oggetti) e "desynchronize" (in cui le operazioni fondamentali sono quelle di binding e segmentation). Le sinapsi sono state addestrate utilizzando regole hebbiane ed anti-hebbiane. Impiegando la rete, in entrambe le sue modalità di funzionamento ed in diversi test, si sono ottenuti risultati compatibili con dati sperimentali e teorie disponibili in letteratura. Complessivamente, si può affermare che il modello realizzato è un buono strumento per la simulazione e l’analisi dei ritmi theta e gamma, e suoi ulteriori sviluppi potrebbero renderlo ancor più efficace per lo studio di diversi problematiche neuro-cognitive e per la comprensione di patologie neurologiche (quali la schizofrenia) caratterizzate da alterazioni dei ritmi cerebrali.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Cesaretti, Nicole
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Modelli neurocomputazionali,Ritmi cerebrali,Modelli di massa neuronale,Memoria di lavoro,Ippocampo,Accoppiamento theta-gamma
Data di discussione della Tesi
11 Febbraio 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Cesaretti, Nicole
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Modelli neurocomputazionali,Ritmi cerebrali,Modelli di massa neuronale,Memoria di lavoro,Ippocampo,Accoppiamento theta-gamma
Data di discussione della Tesi
11 Febbraio 2021
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