[Todos] Fwd: Defensa de tesis

[Asistentes de Secretaria de Fisica]

-------- Mensaje original -------- 

 		ASUNTO:
 		Defensa de tesis

 		FECHA:
 		2017-10-11 15:30

 		REMITENTE:
 		Lisandro Montangie <lisandromontangie at gmail.com>

 		DESTINATARIO:
 		Secretaria del Dpto. de Física <secre2 at fisica.unlp.edu.ar>

Hola! Podrías difundir esto? Gracias!

Lisandro

DEFENSA DE TESIS DOCTORAL:  

Título: "Modelos minimales y teoría de la información de poblaciones
neuronales" 
Tesista: Lic. Lisandro Montangie 
Director: Dr Fernando Montani 
IFLYSIB (CONICET-UNLP). 

Martes 17/10 9hs. 
Lugar: Aula de Conferencia-Edificio Ex-Liceo. 

Resumen: 

El cerebro es un sistema dinámico cuyas variables de estado codifican la
información sobre el mundo exterior. Entender cómo las neuronas procesan
e integran sus señales de entrada requiere entender sus acciones
cooperativas, en vez de describir únicamente su actividad como elementos
individuales. No obstante, construir una aproximación apropiada de la
actividad colectiva en la corteza resulta una tarea difícil. En
particular, se han propuesto modelos de máxima entropía para investigar
correlaciones entre pares en poblaciones de neuronas, que han logrado
describir efectivamente la actividad de ciertas regiones como la retina.
Sin embargo, desviaciones de este modelo indican que las correlaciones
de alto orden tienen que ser tenidas en cuenta para lograr un modelado
realista en general. En esta tesis, abordamos esta problemática a partir
de dos enfoques particulares. 

En una primera parte, presentamos un estudio basado en la descomposición
de la información tranmitida por una población pequeña de neuronas.
Elaboramos una extensión de la expansión en series para ventanas
temporales cortas en el marco previo, para estudiar las contribuciones
de los tripletes a la codificación del estímulo. Luego, introducimos los
estimadores apropiados para el enfoque desarrollado. 

En segunda instancia, profundizamos un modelo poblacional sencillo
mediante la introducción de correlaciones de alto orden. Presentamos
esta extensión obteniendo analíticamente la distribución conjunta de
disparos poblacional asintótica en este contexto. Luego, estudiamos cómo
se relacionan las estadísticas de las señales de entrada comunes al
conjunto de neuronas con las de sus patrones de disparo. Finalmente,
evaluamos este modelo funcionalmente a medida que consideramos grupos
neuronales de distinto tamaño.
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