Simulação Computacional da Condução Nervosa Utilizando o Modelo de FitzHugh-Nagumo

Autores

  • Munir Alexandre
  • C. E. Rubio-Mercedes

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2023.010.01.0096

Palavras-chave:

Simulação Computacional, Condução Nervosa, Modelo de FitzHugh-Nagumo, Método Runge-Kutta

Resumo

Os humanos se diferenciam de outros animais por possuírem cérebros mais desenvolvi- dos. A transmissão da mensagem do cérebro para as demais partes do corpo é feita por impulsos elétricos que se propagam por todo o sistema nervoso e alguns músculos. Neste trabalho, buscamos simular e analisar os impulsos elétricos que se propagam pelo sistema nervoso via modelo de FitzHughNagumo, que é resolvido utilizando o Método de Runge-Kutta. Foram feitas simulações computacionais utilizando o Software SCILAB, considerando-se diversas condições iniciais, bem como corrente contínua ou alternada através de interferência externa. Foi possível observar propriedades importantes como potencial e limiar de ação, potencial de repouso, sinal externo e as propriedades caóticas do sistema que representa a propagação de impulsos elétricos em uma membrana do neurônio em resposta a uma voltagem aplicada.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Munir Alexandre

Curso de Engenharia Física, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Dourados, MS

C. E. Rubio-Mercedes

Curso de Engenharia Física, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Dourados, MS

Referências

T. A. Assis, J. G. V. Miranda e S. L. P Cavalcante. “A dinâmica de condução nervosa via modelo de FitzHugh-Nagumo”. Em: Revista Brasileira de Ensino da Física 1 (2010), pp. 1307–1307.10. doi: 10.1590/S1806-11172010000100007.

R. FitzHugh. “Impulses and Physiological States in Theoretical Models of Nerve Membrane”. Em: Biophysical Journal 1(6) (1961), pp. 445–466. doi: 10.1016/s0006-3495(61)86902-6.

R. FitzHugh. “Mathematical models of threshold phenomena in the nerve membrane”. Em: Bulletin of Mathematical Biophysics 17 (1955), pp. 257–278.

A. C. Guyton e J. E. Hall. Tratado de Fisiologia Médica. 12a. ed. Mississipp: Elsevier, 2011. isbn: 978-85-352-4980-4.

A.L. Hodgkin e A.F. Huxley. “A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve”. Em: Bulletin of Mathematical Biology 52 (1990), pp. 25–71. doi: 10.1007/BF02459568.

J. D. Lambert. Computational Methods in Ordinary Differential Equations. 2a. ed. New York: Wiley, 1974. isbn: 978-0471511946.

M. Mamat et al. “Numerical Simulation Bidirectional Chaotic Synchronization FitzHugh-Nagumo Neuronal System”. Em: Applied Mathematical Sciences 38 (2012), pp. 1863–1876.

Me. Site oficial do Mudo Educação. Online. Acessado em 29/03/2023, https://mundoeducacao.uol.com.br/biologia/neuronios.htm.

J. Nagumo, S. Arimoto e S Yoshizawa. “An Active Pulse Transmission Line Simulating Nerve Axon”. Em: Proceedings of the IRE. 1962, pp. 2061–2070. doi: 10.1109/JRPROC.1962.288235.

D. U. Silverthorn. Fisiologia Humana: Uma Abordagem Integrada. 7a. ed. Austin: Artmed, 2017. isbn: 9780321981226.

M. T. Souza. “Modelagem de população de neurônios via equações diferenciais parciais”. Dissertação de mestrado. Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), 2017.

A. Spadotto. “Simulação de ondas reentrantes e fibrilação em tecido cardíaco, utilizando um novo modelo matemático”. Dissertação de mestrado. Escola de engenharia de São Carlos, 2005.

B. Xu et al. “Parameters analysis of FitzHugh-Nagumo model for a reliable simulation”. Em: Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014, pp. 4334–7. doi: 10.1109/EMBC.2014. 6944583.

Downloads

Publicado

2023-12-18

Edição

Seção

Trabalhos Completos