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Modelos de neuronas artificiales en software para su uso en preparaciones de electrofisiología
Author
Cubillos Martínez, JennifferAdvisor
Varona Martínez, PabloEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2016-02Subjects
Neurociencia computacional; Electrofisiología; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este proyecto tiene por objetivo la implementación y validación online o en tiempo real de
circuitos híbridos compuestos por neuronas vivas de sistemas biológicos y neuronas electrónicas
implementadas en software. En estos circuitos híbridos las neuronas vivas y las neuronas
artificiales interactúan bidireccionalmente a través de sinapsis artificiales.
El desarrollo de estos circuitos híbridos es de gran interés en el contexto de la investigación en
neurociencia ya que permiten caracterizar la dinámica de neuronas y redes neuronales biológicas.
Además, este tipo de circuitos facilitan la observación de aspectos del comportamiento de la
actividad neuronal, permitiendo mejorar el control de la actividad irregular, lo cual no sería
posible de llevar a cabo con las técnicas neurofisiológicas tradicionales.
Para llevar a cabo la validación del proyecto se implementaron en software modelos neuronales
capaces de producir un comportamiento de ráfagas de disparo en la variable que representa el
potencial de membrana. Durante el desarrollo de los circuitos híbridos, se tuvo en cuenta las
restricciones temporales impuestas por la neurona viva, las particularidades del registro y
escalado de la conexión bidireccional, adaptando de manera general el funcionamiento de los
modelos para que fuera posible su implementación utilizando distintas plataformas de
simulación.
La comunicación bidireccional se llevó a cabo en tiempo real estricto, por lo que se utilizó un
sistema operativo linux con la extensión de RTAI, además del uso de las librerías de COMEDI, para
gestionar el control de la tarjeta de adquisición de datos que permitió la interacción entre el
mundo biológico y el digital.
Las implementaciones de los circuitos híbridos se validaron en el circuito generador central de
patrones del crustáceo Carcinus maenas. Mediante una conexión eléctrica se consiguió
sincronizar la actividad de los modelos de neuronas artificiales con el ritmo del circuito neuronal
en función del valor de la conductancia de acoplamiento. This project aims at the implementation and online or real‐time validation of hybrid circuits
composed by living neurons in biological systems and electronic neurons implemented in
software. In these hybrid circuits living neurons and artificial neurons interact bidirectionally
across an artificial synapse.
The development of these hybrid circuits is of great interest in the context of neuroscience
research as to characterize the dynamics of biological neurons and neural networks. In addition,
they facilitate the observation of crucial aspects of neuronal dynamics, allowing better control of
irregular activity, which would not be possible to accomplish with traditional neurophysiological
techniques.
To validate the project, neural models capable of producing spiking‐bursting activity in the
variable representing the membrane potential were implemented in software. During the
development of the hybrid circuits, the time constraints imposed by the living neuron, and the
factors involved in the recording and scaling of the bidirectional connection were taken into
account, generally adapting the operation of models to allow the implementation using different
simulation platforms.
Bidirectional communication was carried out strictly in real time, so a Linux operating system was
used with the RTAI extension, and the use of COMEDI libraries, to manage thedata acquisition
that allowed the interaction between the biological and digital counterparts.
The implementations of hybrid circuits were validated in a central pattern generator circuit of the
crustacean Carcinus maenas. It was possible to synchronize the activity of the artificial neural
models with the rhythm of the neural circuitry by adapting the value of the conductance coupling
using an electrical connection.
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