Modelagem probabilística da atividade cerebral

Dados experimentais sugerem que neurônios, sinapses e sistemas neuronais seguem um regime inerentemente estocástico. Surpreendentemente, enquanto fenômenos nos níveis micro e meso parecem apresentar uma aleatoriedade inerente, muitos fenômenos ao nível macro são fundamentalmente previsíveis. Para conciliar esta aparente contradição e alcançar uma formulação reveladora do fenômeno, o grupo se propõe utilizar uma abordagem probabilística inovadora e baseada na premissa de que a dinâmica neuronal pode ser descrita, em todas as escalas, por processos estocásticos com valores numa configuração espacial adequada. Desta forma pode-se fornecer uma abordagem uniforme para a consideração simultânea de diferentes escalas e conexões entre elas. Esta abordagem deve fornecer uma melhor compreensão da relação existente entre a atividade neuronal e medidas comportamentais.

A estratégia do grupo será utilizar o rigor matemático para abordar problemas centrais em neurociência: coleta e processamento de sinais, modelagem e aprendizado estatístico. Avanços nestas abordagens, além de ter grande impacto na neurociência, podem inaugurar uma nova área de pesquisa com interface entre teoria de probabilidade, combinatória, estatística e engenharia biomédica.

Modelos teóricos em neurociência necessitam de validação empírica. Por isso, o projeto contará com um grande banco de dados, coletados em diferentes experimentos por membros da equipe nos laboratórios associados.

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