Registro:
| Documento: | Tesis Doctoral |
| Disciplina: | fisica |
| Título: | Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos |
| Título alternativo: | Towards a statistical mechanics of macroscopic brain states |
| Autor: | Haimovici, Ariel |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la Web: | 2017-06-09 |
| Fecha de defensa: | 2017-03-31 |
| Fecha en portada: | 2017-03 |
| Grado Obtenido: | Doctorado |
| Título Obtenido: | Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Físicas |
| Director: | Balenzuela, Pablo; Chialvo, Dante R. |
| Consejero: | Ponce Dawson, Silvina |
| Jurado: | Gleiser, Pablo; Eguía, Manuel C.; Laje, Rodrigo |
| Idioma: | Inglés |
| Palabras clave: | DINAMICA CEREBRAL; CRITICALIDAD; SUEÑO; INFERENCIA; REDES DE ESTADO DE REPOSOBRAIN DYNAMICS; CRITICALITY; SLEEP; INFERENCE; RESTING STATE NETWORKS |
| Tema: | física/biofísica
|
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6145_Haimovici |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n6145_Haimovici.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n6145_Haimovici |
| Ubicación: | Dep.FIS 006145 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Haimovici, Ariel. (2017). Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6145_Haimovici |
Resumen:
Esta tesis estudia la naturaleza de las fluctuaciones espontáneas de la actividadcerebral humana, medida a gran escala. Dichas fluctuaciones se organizan enun repertorio de patrones espacio temporales que se repiten en diversas condiciones,tanto en la ejecución de tareas como en reposo y tanto en el sueño como enla vigilia. La relación entre los "estados físicos", definidos por las interaccionesneuronales que forman estos patrones, y los "estados mentales" asociados a cambiosen la consciencia, el procesamiento de información y los diferentes procesoscognitivos que realiza el cerebro, es una pregunta abierta y fundamental en laneurociencia. Desde un punto de vista físico, el problema consiste en entender los mecanismosdinámicos responsables de la emergencia de dichos patrones. En este trabajo,usamos herramientas de la mecánica estadística para describir y modelar la actividadcerebral espontánea, en experimentos de resonancia magnética funcional enestado de reposo. Nuestra hipótesis principal es que la complejidad observada sepuede entender por analogía a los fenómenos críticos observados en sistemas físicosque presentan una transición de fase de segundo orden. En el caso particulardel cerebro, con sus cientos de miles de millones de neuronas interactuando, resultaimportante determinar qué relación existe entre la complejísima estructurade conexiones y la dinámica colectiva que de ellas emerge. Aquí abordamos esteproblema mediante la construcción de un modelo híbrido basado en conexionesaxonales empíricas y una dinámica de masas neuronales. Desde el punto de vista de la neurociencia, la pregunta más interesante está relacionadacon la naturaleza funcional de los patrones espacio temporales observados. Es decir, tratar de entender la relación entre los estados físicos y los estadosmentales mencionados previamente. En este trabajo presentamos una conexiónentre ambos niveles de descripción al estudiar los cambios en la dinámica cerebralde sujetos al quedarse dormidos. De esta manera exploramos la hipótesisde que el origen neurobiológico de las uctuaciones espontáneas de la actividadesté relacionado con cambios en el estado de vigilia de los sujetos. Tanto en la neurociencia como en cualquier disciplina que estudie sistemascomplejos, el problema de modelado tiene una dificultad inherente y es que, dadala alta dimensionalidad del sistema, los datos experimentales se encuentraninevitablemente subsampleados. Por este motivo, resulta necesario definir representacionesreducidas del sistema que al mismo tiempo resulten informativas. Enesta tesis incluimos una discusión teórica sobre este problema general, usandoelementos de la teoría de la información para cuantificar la relevancia de distintasrepresentaciones de los datos experimentales y su relación con la hipótesis decriticalidad.
Abstract:
In this thesis we study the nature of spontaneous large scale fluctuations ofhuman brain activity. These fluctuations are organised into a set of spatiotemporalpatterns that emerge in different conditions, such as during a task or at rest,and during wakefulness and sleep. The relationship between the "physical states"of the brain, dfined by the interacting neurons forming these patterns, and the 'mental states' associated with changes in consciousness, information processingand cognitive processes, is a fundamental open question in neuroscience. From a physicist point of view, the problem lies in understanding the dynamicalmechanisms responsible for the emergence of the aforementioned patterns. We approach this problem using tools from statistical mechanics to describe andmodel the spontaneous fluctuations of brain activity, measured with functionalmagnetic resonance imaging (fMRI) in resting state experiments. Our main hypothesisis that the observed complexity can be explained by analogy with criticalphenomena, known in physical systems undergoing a second order phase transition. In the particular case of the brain, with its hundred billion neurons interacting,it is important to determine the relationship between the complex structureof connections and the collective dynamics that emerge from them. Here we studythis using a hybrid model based on an empirical structure of axonal connectionsand neural mass dynamics. From the point of view of neuroscience, the most interesting question is relatedto the functional nature of the observed spatiotemporal patterns. Thatmeans understanding the relation between the aforementioned physical and mentalstates. In this work we present a connection between both levels of descriptionby studying the changes in the brain dynamics when subjects fall asleep. In thisway we explored the hypothesis that the neurobiological origin of spontaneousactivity fluctuations is related with changes in the state of sleep or wakefulnessof the subjects. In neuroscience as in any other complex system science, the problem of buildingmodels from the data has a fundamental difficulty which comes from thefact that complex systems are extremely high dimensional and therefore the relevantvariables for their description are usually strongly under sampled in theexperiments. Thus, in order to get a meaningful model one has to find reducedrepresentations while keeping relevant information about the system. We discussa general framework to choose between different representations of the limiteddata, using information theoretical measures to quantify their relevance, andanalyse how this affects the hypothesis of criticality.
Citación:
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Haimovici, Ariel. (2017). Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6145_Haimovici
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Haimovici, Ariel. "Hacia una mecánica estadística de los estados cerebrales macroscópicos". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2017.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6145_Haimovici
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