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Projeto: Codificação neuronal de cenas visuais ecologicamente realísticas João Vicente Dornas mestrando do Programa de Pós-Graduação em Neurociências Laboratório de Neurodinâmica Sunday 14 August 16

V Simpósio de Neurociências - 2011

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Page 1: V Simpósio de Neurociências  - 2011

Projeto:Codificação neuronal de cenas visuais ecologicamente

realísticas

João Vicente Dornasmestrando do Programa de Pós-Graduação em NeurociênciasLaboratório de Neurodinâmica

Sunday 14 August 16

Page 2: V Simpósio de Neurociências  - 2011

Imagem adaptada de: Quian Quiroga et al (2009). Nature Rev. Neurosci. 10(3):173-185.

PROBLEMA ATUAL Existe um código neural?Que código é esse?

?

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Page 3: V Simpósio de Neurociências  - 2011

Como interpretar os padrões de atividade neuronal?

CODIFICAÇÃO NEURAL

Quais são os possíveis códigos existentes?

Pela QUANTIDADE de ocorrência de potenciais de ação em uma população de neurônios

3 spikes/s 1 spike/s 2 spikes/s 1 spike/s

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Page 4: V Simpósio de Neurociências  - 2011

Como interpretar os padrões de atividade neuronal?

CODIFICAÇÃO NEURAL

Quais são os possíveis códigos existentes?

Pelo TEMPO PRECISO em que os potencias de ação ocorrem

(ex.: potenciais de ação como uma sequência binária)

0 0 0 11 1 0 1 0 00 0 0 1 0 00 0 1 0 0 0

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Como interpretar os padrões de atividade neuronal?

CODIFICAÇÃO NEURAL

Quais são os possíveis códigos existentes?

Pelo padrão de INTERVALOS entre os potenciais de ação

Δt#

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Page 6: V Simpósio de Neurociências  - 2011

Como interpretar os padrões de atividade neuronal?

CODIFICAÇÃO NEURAL

Quais são os possíveis códigos existentes?

Pelo SINCRONISMO entre neurônios

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Page 7: V Simpósio de Neurociências  - 2011

G(x, y,t) = G0 1+ C sin 2π fs (x cosθ + ysinθ) − 2π ft[ ]{ }

Luminância (G0)?

Contraste (C)?

Frequência espacial (fs)?

Frequência temporal (ft)?

Direção de movimento (Θ,ft)?

Velocidade (ft/fs)?

Tamanho do Campo Receptivo (x,y)?

CENA VISUAL Estímulos artificiais

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Estímulo Resposta

G(x, y,t) = G0 1+ C sin 2π fs (x cosθ + ysinθ) − 2π ft[ ]{ }

200 ms

300

µV

f(S|R)

Luminância (G0)?

Contraste (C)?

Frequência espacial (fs)?

Frequência temporal (ft)?

Direção de movimento (Θ,ft)?

Velocidade (ft/fs)?

Tamanho do Campo Receptivo (x,y)?

CENA VISUAL Estímulos artificiais

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Page 9: V Simpósio de Neurociências  - 2011

.25 .5 1 2 4 8Spatial Frequency (cycles/˚)

Tem

pora

l Fre

quen

cy (H

z)

.25

.5

8

1

2

4

CENA VISUAL Estímulos artificiais

Freq

uência+Tem

poral+(Hz

)+

Frequência+Espacial+(ciclos/°)+

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25 sp/s

4s.25 .5 1 2 4 8

Spatial Frequency (cycles/˚)

Tem

pora

l F

requency (

Hz)

.25

.5

8

1

2

4

A

Spatial Frequency (cycles/˚)

Te

mp

ora

l F

req

ue

ncy (

Hz)

.25 .5 1 2 4 8

.25

.5

1

2

4

8

0 5 10 15 20 25 30Response (sp/s)

0 30

sp/s

stt019a02_2b

0

30

sp/s

B

Pinto & Baron (2009) J. Eur. Neurosci. 30:1251-1268

CENA VISUAL Estímulos artificiaisFreq

uência+Tem

poral+(Hz

)+

Freq

uência+Tem

poral+(Hz

)+

Frequência+Espacial+(ciclos/°)+

Frequência+Espacial+(ciclos/°)+

Resposta((sp/s)(

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Page 11: V Simpósio de Neurociências  - 2011

CENA VISUAL Estímulos cenas naturais (realísticas)

Cenas naturais estimulam as vias neurais visuais em toda sua complexidade

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EXEMPLO DE EXPERIMENTO

Estímulos mais dinâmicos

VELOCIDADE CONSTANTE

VELOCIDADE VARIÁVEL

Experimento realizado em: Ruyter Van Steveninck et al (1997). Science 275(5307):1805–1808.

Estímulo Estímulo

Trilhas de Potenciais de Ação Trilhas de Potenciais de AçãoVelocidade

)

Velocidade

)

Repe

$çõe

s(

Repe

$çõe

s(

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Page 13: V Simpósio de Neurociências  - 2011

O PROJETO Etapa Experimental: animal

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Page 14: V Simpósio de Neurociências  - 2011

O PROJETO Etapa Experimental: animal

visão superior visão lateral

1cm

Wulst

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Page 15: V Simpósio de Neurociências  - 2011

O PROJETO Etapa Experimental: estímulo realístico

Ohayon, S. et al. (2008). Biological Cybernetics, 98(2), 115–132.

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Page 16: V Simpósio de Neurociências  - 2011

O PROJETO Etapa Experimental: estímulo realístico

?Trilhas de Potenciais de Ação Trilhas Invertidas Temporalmente

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Page 17: V Simpósio de Neurociências  - 2011

O PROJETO Etapa Teórica Computacional

Teoria da InformaçãoMétodo Metric Space (Victor & Purpura)

0

1

2Δt#

Sa

Sb

Dspike[q] Sa,Sb( ) = K Sj−1,Sj( )j=1

2

K S0,S1( ) =1

K S1,S2( ) = qΔt

q ≈ s−1

0 ≤ q ≤1000

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O PROJETO Etapa Teórica Computacional

Teoria da InformaçãoMétodo Metric Space (Victor & Purpura)

Matriz'de'Distância'

Trilha'de'Potenciais'de'Ação'

Trilha'de

'Poten

ciais'd

e'Ação'

Repe

$ção(

Tempo&(s)&

classes de estímulos

classes de respostas

sα = s1, s2,..., sCrβ = r1, r2,..., rC

Reich, D S. et al. (2001). Journal of Neurophysiology, 85 (1), 305–318.

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O PROJETO Contribuição Esperada

Imagem adaptada de: Quian Quiroga et al (2009). Nature Rev. Neurosci. 10(3):173-185.

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Page 20: V Simpósio de Neurociências  - 2011

FIM!

Obrigado pela atenção!

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