Aprendizaje en un modelo computacional del tálamo

• Autores: Francisco Javier Ropero Pelaez
• Directores de la Tesis: Washington Buño Buceta (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Albert Compte Braquets (presid.), Isabel de Andrés Calle (secret.), Carlos Avendaño Trueba (voc.), Oscar Soto Téllez (voc.), José María Gaztelu Quijano (voc.)
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• Resumen

  • Esta tesis estudia el procesamiento de la información sensorial en el tálamo mediante un modelo matemático. Para realizar un modelo matemático de la computación talámica es necesario partir de la modelización del elemento más básico: la sinapsis. La sinapsis fue modelada como una probabilidad condicionada, verificándose las propiedades de metaplasticidad, escalado multiplicativo y facilitación retículo-talámica. Se analizó también el refuerzo sináptico a nivel de los llamados glomérulos o triadas. Otra propiedade talámica que fue modelada fue la sincronización de la actividad oscilatoria intrínseca de las neuronas reticulares del tálamo. Se demostró cómo esta oscilación sincrónica favorece un proceso competitivo entre estas neuronas, el cual permite hallar la neurona reticular de mayor activación. Este proceso competitivo es compatible con la obtención de un sistema de ejes coordenados ortogonales que se denominan componentes principales permitiendo un proceso ortogonales que se denominan componentes principales permitiendo un proceso de aprendizaje y reconstrucción de patrones a nivel talámico. Se hace hincapié también en el papel de estos procesos en el caso del síndrome de Charles-Bonnet y en el de las imágenes estabilizadas en la retina. Ambas situaciones fueron modeladas computacionalmente.