Atividade síncrona em redes complexas: uma abordagem matemática para estudos sobre epilepsia
| dc.contributor.advisor1 | Abud, Celso Vieira | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5634231159637601 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Abud, Celso Vieira | |
| dc.contributor.referee2 | Macau, Elbert Einstein Nehrer | |
| dc.contributor.referee3 | Lobato, Fran Sérgio | |
| dc.creator | Oliveira, Jonas Ferreira de | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1320410294585028 | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-03-29T20:29:11Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-04-26T13:40:12Z | |
| dc.date.available | 2021-03-29T20:29:11Z | |
| dc.date.available | 2022-04-26T13:40:12Z | |
| dc.date.issued | 2021-02-22 | |
| dc.description.abstract | Synchronization in complex networks is a phenomenon present in several complex systems, ranging from neurological to electrical and mechanical to social. The most successful archetype in describing the emergence of this collective behavior in complex systems is provided by Kuramoto model. Neurological disorders such as epilepsy can be abstracted mathematically as synchronous activities in complex networks. Epilepsy is a neural disorder related to the intense synchronous neural activities due to the increase of blood flow in the cerebral cortex, causing seizures followed by fainting. Seizures can be prevented by antiepileptic drugs that fend off the emergence of synchrony in neural networks. However, about a third of medicated patients experience seizures again. Thus, the importance of studies on the recognition of synchronous patterns associated with the disorder is justified. This work does not claim to be an ultimate in the modeling of such a complex neural disorder. Therefore, the objective is to investigate which are the most influential areas of the cerebral cortex and how they influence the dynamics of synchronization associated with epilepsy. To this end, a feline's cerebral cortex was modeled as a complex network and, in order to study synchronization, Kuramoto model was used to govern of the dynamics between the areas of the cortex. The Hypertext Induced Topic Search (HITS) algorithm was used to classify pages web, in order to identify the most influential nodes in the feline cerebral cortex network. Metrics concerning the characteristics of the feline neural network and its most influential nodes, were obtained. Regarding the dynamics and measures of global, mesoscopic and microscopic synchrony, results were obtained for a scenario using the original network and two other scenarios, in which it was considered a disturbance, in order to simulate the action of an antiepileptic drug, the disturbance reduced the intensity of connections of a group containing random nodes and the group with nodes chosen by the HITS algorithm by 50%. Finally, it was found that the applied disturbance lagged the global, microscopic and mesoscopic levels of the network. | eng |
| dc.description.resumo | A sincronização em redes complexas é um fenômeno presente em vários sistemas complexos, dos neurológicos aos elétricos e dos mecânicos aos sociais. O arquétipo mais bem-sucedido na descrição da emergência desse comportamento coletivo em sistemas complexos é fornecido pelo modelo de Kuramoto. Transtornos neurológicos como a epilepsia podem ser abstraídos matematicamente como atividades síncronas em redes complexas. A epilepsia é um transtorno neural de intensas atividades síncronas neurais causadas pelo aumento do fluxo sanguíneo no córtex cerebral, ocasionando crises convulsivas seguidas por desmaios. As crises convulsivas podem ser evitadas por fármacos antiepilépticos que impedem a emergência de sincronia nas redes neurais. Contudo, cerca de um terço dos pacientes medicados voltam a ter crises convulsivas. Diante do exposto, justifica-se a importância de estudos de reconhecimento dos padrões síncronos associados ao transtorno. Este trabalho não tem a pretensão de ser a "última palavra" na modelagem de um transtorno neural tão complexo. Assim sendo, objetiva-se investigar quais são as áreas mais influentes do córtex cerebral e como elas influenciam a dinâmica da sincronização associada à epilepsia. Para tanto, modelou-se córtex cerebral de um felino como uma rede complexa e, de modo a estudar a sincronização, utilizou-se o modelo de Kuramoto como regente da dinâmica entre as áreas do córtex. Utilizou-se o algoritmo Hypertext Induced Topic Search (HITS), para classificação de páginas web, com o intuito de identificar os nós mais influentes da rede do córtex cerebral felino. Foram obtidas métricas relativas às características da rede neural felina e aos seus nós mais influentes. No que concerne à dinâmica e métricas de sincronia global, mesoscópica e a microscópica, foram obtidos resultados para um cenário utilizando a rede original e outros dois cenários, nos quais foi considerada uma perturbação, com intuito de simular a ação de um fármaco antiepiléptico, essa reduziu em 50% a intensidade das conexões em um grupo de nós aleatórios e do grupo de nós escolhidos pelo algoritmo HITS. Por fim, constatou-se que a perturbação aplicada defasou os níveis de sincronia global, microscópica e mesoscópica da rede. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | pt_BR |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, J. F. Atividade síncrona em redes complexas: uma abordagem matemática para estudos sobre epilepsia. 2021. 87 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, Catalão, 2021. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/tede/handle/tede/11194 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Regional Catalão (RC) | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFG | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Modelagem e Otimização (RC) | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Algoritmo HITS | por |
| dc.subject | Modelo de Kuramoto | por |
| dc.subject | Neurociência computacional | por |
| dc.subject | Redes complexas | por |
| dc.subject | Sincronização | por |
| dc.subject | Complex networks | eng |
| dc.subject | Computational neuroscience | eng |
| dc.subject | HITS algorithm | eng |
| dc.subject | Kuramoto model | eng |
| dc.subject | Synchronization | eng |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA | pt_BR |
| dc.title | Atividade síncrona em redes complexas: uma abordagem matemática para estudos sobre epilepsia | pt_BR |
| dc.title.alternative | Synchronous activity in complex networks: a mathematical approach for studies on epilepsy | eng |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |