El sistema neurorregulador en los humanos es un sistema nervioso complejo que consta de un grupo heterogéneo de centros nerviosos. Estos centros están distribuidos a lo largo de la médula espinal, actúan de forma autónoma, se comunican mediante interconexiones nerviosas, gobiernan y regulan el comportamiento de órganos y sistemas en los seres humanos.
A partir del estudio del funcionamiento y composición del sistema neurorregulador del tracto urinario inferior (LUT), se ha conseguido aislar los centros que intervienen en su comportamiento. El objetivo es comprender el funcionamiento individual de cada centro para crear un modelo general del sistema neurorregulador capaz de operar a nivel de centro nervioso.
El modelo creado se basa en la teoría de los sistemas multiagente (MAS) basados en agentes con capacidad de percibir, deliberar y ejecutar (agentes PDE). En nuestro modelo, cada agente representa el comportamiento de un centro nervioso. La propuesta supone un avance con respecto a los modelos existentes, que al no permitir la intervención a nivel de los elementos que componen el sistema, ni tratar aspectos como, por ejemplo, disfunciones, de forma independiente o aislada, son modelos de caja negra.
A partir del estudio realizado a lo largo de los últimos veinte años y del modelo MAS definido, en esta investigación se propone como objetivo la propuesta de un modelo de centro nervioso para el diseño System on Chip (SoC) de un procesador con la estructura de un agente PDE capaz de desempeñar las funciones de un centro nervioso del sistema neurorregulador en los humanos: en concreto, del centro nervioso córtico-diencefálico. Esta propuesta se caracteriza porque el funcionamiento del centro es totalmente configurable y programable, con la idea de que el diseño propuesto pueda ser válido para otros centros que componen el sistema neurorregulador.
Esta investigación supone un nuevo paso adelante en nuestro objetivo de crear un chip parametrizable, capaz de desarrollar cualquier función neurorreguladora, implantable en el cuerpo y con capacidad para operar de forma coordinada con el sistema neurorregulador biológico.
En esta tesis se presenta de forma cronológica el proceso de la investigación junto con sus principales logros: un modelo formal del centro nervioso córtico-diencefálico, el diseño en hardware de un procesador de centro nerviosos parametrizable, un prototipo sobre tecnología en hardware reconfigurable (FPGA) de este diseño, un entorno de pruebas y simulación para la evaluación de la propuesta y, finalmente, el análisis de los resultados obtenidos y la comparación de su comportamiento con el de los datos obtenidos a partir de pacientes reales, observando que se ajusta al esperado en un ser humano. Por lo tanto, los resultados obtenidos avalan ampliamente la validez de la propuesta realizada, ya que muestran que los sistemas obtenidos son capaces de desplegar los comportamientos para los que fueron diseñados originalmente pero que, además, es posible su rápida adaptación, modificación, actualización, automatización y absorción de nuevas tecnologías y nuevo conocimiento.
Bibliografía consultada, si quieres pega alguna referencia más J. V. Berná Martínez, “Modelado de Sistemas Roboticos Basado en Servicios e Inspirado en el Funcionamiento y Organizacion del Sistema Neurorregulador en los Humanos,” Tesis Doctoral. 2011.
J. Manuel, F. Macia, and A. Soriano, “Simulation of the Neuronal Regulator of the Lower Urinary Tract using a Multiagent System,” Lect. notes Comput. Sci. TA -, no. 2687, pp. 591–598, 2003.
F. Maciá-Pérez, L. Zambrano-Mendez, J. V. Berna-Martínez, and R. Sepúlveda-Lima, “Hardware design of the cortical-diencephalic centre of the lower urinary tract neuroregulator system,” Comput. Biol. Med., vol. 77, pp. 156–172, Oct. 2016.
F. M. Pérez, L. Z. Méndez, J. V. Berná Martínez, and R. S. Lima, “System-on-chip design of the cortical-diencephalic centre of the lower urinary tract,” Comput. Biol. Med., vol. 99, pp. 107–122, 2018.
F. Maciá Pérez, J. M. García Chamizo, A. Soriano Payá, and D. Ruiz Fernández, “A robust model of the neuronal regulator of the lower urinary tract based on artificial neural networks,” Neurocomputing, vol. 71, no. 4–6, pp. 743–754, Jan. 2008.
A. Soriano, “Modeling and simulation of the neural regulator of the lower urinary tract.” Tesis Doctoral, 2001.
J. Manuel, F. Macia, and A. Soriano, “Simulation of the Neuronal Regulator of the Lower Urinary Tract using a Multiagent System,” Lect. notes Comput. Sci. TA -, no. 2687, pp. 591–598, 2003.
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