Charla de División M. Est. Fis no Lineal: "Geometría de la Información para investigar el efecto de las correlaciones de ordenes superiores en una población de neuronas"

F. MONTANI; E. PHOKA ; M. PORTESI; S.R SCHULTZ

Congreso; 97ª Reunión Nacional de la Asociación Física Argentina; 2012

Consideramos la actividad conjunta de los potenciales de acción (’spikes’) para ensambles neuronales muy grandes con el objeto de investigar como las correlaciones de ruido se procesan en el cerebro. En el marco de la geometría de la información, desarrollamos un modelo estadístico para cuantificar el grado de correlación en un ensamble de neuronas. A través de la identificación de un parámetro de deformación cuantificamos las posibles contribuciones de orden superior a dos para un ensamble de neuronas en el límite termodinámico. Estimamos analíticamente la distribución de probabilidad conjunta de disparos y aplicamos nuestro formalismo a una simulación en el cual el número de neuronas interconectadas es un parámetro bajo control. Dicho formalismo es contrastado analizando un conjunto de datos obtenidos de la corteza cerebral de ratones.