Il modello di FitzHugh-Nagumo su network e sue applicazioni alla rivalità binoculare

La rivalità binoculare è un fenomeno sperimentalmente osservato nell’uomo, dovuto alle difficoltà del nostro cervello nel processare input contrastanti o ambigui provenienti dal mondo esterno. Numerose osservazioni fisiologiche sono state fatte su di esso e vari modelli (sia matematici che numerici), basati sulla competizione di popolazioni di neuroni reciprocamente inibitrici, sono stati implementati per descriverlo. In questo elaborato si propone un modello biologicamente plausibile di rivalità binoculare costituito da una rete di neuroni di tipo FitzHugh-Nagumo. Simulando numericamente il modello, si mostra come esso riesca a riprodurre due delle osservazioni sperimentali e psicofisiche note come Levelt's prepositions: i) la variazione dell'intensità dello stimolo su un occhio influenza solo la durata media della dominanza dell'occhio controlaterale, non quella dell'occhio ipsilaterale; ii) aumentando la forza di uno dei due stimoli aumenta la sua predominanza nella percezione visiva. I risultati quantitativi e qualitativi ottenuti vengono messi in relazione con quelli di altri modelli a rete neurale basati su neuroni di tipo diverso, in particolare di Hodgkin-Huxley e di tipo spike-rate. In ambo i casi, il comportamento del modello proposto è in linea con quanto presente in letteratura.