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Ver el documento (formato PDF)   Haimovici, Ariel.  "Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos"  (2017-03-31)
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
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Resumen:
Esta tesis estudia la naturaleza de las fluctuaciones espontáneas de la actividad cerebral humana, medida a gran escala. Dichas fluctuaciones se organizan en un repertorio de patrones espacio temporales que se repiten en diversas condiciones, tanto en la ejecución de tareas como en reposo y tanto en el sueño como en la vigilia. La relación entre los "estados físicos", definidos por las interacciones neuronales que forman estos patrones, y los "estados mentales" asociados a cambios en la consciencia, el procesamiento de información y los diferentes procesos cognitivos que realiza el cerebro, es una pregunta abierta y fundamental en la neurociencia. Desde un punto de vista físico, el problema consiste en entender los mecanismos dinámicos responsables de la emergencia de dichos patrones. En este trabajo, usamos herramientas de la mecánica estadística para describir y modelar la actividad cerebral espontánea, en experimentos de resonancia magnética funcional en estado de reposo. Nuestra hipótesis principal es que la complejidad observada se puede entender por analogía a los fenómenos críticos observados en sistemas físicos que presentan una transición de fase de segundo orden. En el caso particular del cerebro, con sus cientos de miles de millones de neuronas interactuando, resulta importante determinar qué relación existe entre la complejísima estructura de conexiones y la dinámica colectiva que de ellas emerge. Aquí abordamos este problema mediante la construcción de un modelo híbrido basado en conexiones axonales empíricas y una dinámica de masas neuronales. Desde el punto de vista de la neurociencia, la pregunta más interesante está relacionada con la naturaleza funcional de los patrones espacio temporales observados. Es decir, tratar de entender la relación entre los estados físicos y los estados mentales mencionados previamente. En este trabajo presentamos una conexión entre ambos niveles de descripción al estudiar los cambios en la dinámica cerebral de sujetos al quedarse dormidos. De esta manera exploramos la hipótesis de que el origen neurobiológico de las uctuaciones espontáneas de la actividad esté relacionado con cambios en el estado de vigilia de los sujetos. Tanto en la neurociencia como en cualquier disciplina que estudie sistemas complejos, el problema de modelado tiene una dificultad inherente y es que, dada la alta dimensionalidad del sistema, los datos experimentales se encuentran inevitablemente subsampleados. Por este motivo, resulta necesario definir representaciones reducidas del sistema que al mismo tiempo resulten informativas. En esta tesis incluimos una discusión teórica sobre este problema general, usando elementos de la teoría de la información para cuantificar la relevancia de distintas representaciones de los datos experimentales y su relación con la hipótesis de criticalidad.

Abstract:
In this thesis we study the nature of spontaneous large scale fluctuations of human brain activity. These fluctuations are organised into a set of spatiotemporal patterns that emerge in different conditions, such as during a task or at rest, and during wakefulness and sleep. The relationship between the "physical states" of the brain, dfined by the interacting neurons forming these patterns, and the 'mental states' associated with changes in consciousness, information processing and cognitive processes, is a fundamental open question in neuroscience. From a physicist point of view, the problem lies in understanding the dynamical mechanisms responsible for the emergence of the aforementioned patterns. We approach this problem using tools from statistical mechanics to describe and model the spontaneous fluctuations of brain activity, measured with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in resting state experiments. Our main hypothesis is that the observed complexity can be explained by analogy with critical phenomena, known in physical systems undergoing a second order phase transition. In the particular case of the brain, with its hundred billion neurons interacting, it is important to determine the relationship between the complex structure of connections and the collective dynamics that emerge from them. Here we study this using a hybrid model based on an empirical structure of axonal connections and neural mass dynamics. From the point of view of neuroscience, the most interesting question is related to the functional nature of the observed spatiotemporal patterns. That means understanding the relation between the aforementioned physical and mental states. In this work we present a connection between both levels of description by studying the changes in the brain dynamics when subjects fall asleep. In this way we explored the hypothesis that the neurobiological origin of spontaneous activity fluctuations is related with changes in the state of sleep or wakefulness of the subjects. In neuroscience as in any other complex system science, the problem of building models from the data has a fundamental difficulty which comes from the fact that complex systems are extremely high dimensional and therefore the relevant variables for their description are usually strongly under sampled in the experiments. Thus, in order to get a meaningful model one has to find reduced representations while keeping relevant information about the system. We discuss a general framework to choose between different representations of the limited data, using information theoretical measures to quantify their relevance, and analyse how this affects the hypothesis of criticality.

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Registro:
Título : Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos     =    Towards a statistical mechanics of macroscopic brain states
Autor : Haimovici, Ariel
Director : Balenzuela, Pablo
Chialvo, Dante R.
Consejero : Ponce Dawson, Silvina
Jurados : Gleiser, Pablo  ; Eguía, Manuel C.  ; Laje, Rodrigo
Año : 2017-03-31
Editor : Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Filiación : Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Física
Grado obtenido : Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Físicas
Ubicación : Preservación - http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_6145_Haimovici
Idioma : Inglés
Area Temática : Física / Biofísica
Palabras claves : DINAMICA CEREBRAL; CRITICALIDAD; SUEÑO; INFERENCIA; REDES DE ESTADO DE REPOSO; BRAIN DYNAMICS; CRITICALITY; SLEEP; INFERENCE; RESTING STATE NETWORKS
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