Simulação numérica da dinâmica unidimensional da população de neurônios

via o sistema FitzHugh-Nagumo

Autores/as

  • C. E. Rubio Mercedes Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS
  • Glauce Barbosa Verão Universidade Virtual do Estado de São Paulo - UNIVESP

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0478

Palabras clave:

Simulação Computacional, Condução Nervosa Unidimensional, Modelo FitzHugh-Nagumo, Métodos Miméticos

Resumen

O objetivo deste trabalho é modelar numericamente a dinâmica neuronal unidimensional da população de neurônios. Isto implica a solução numérica de um sistema de equações diferenciais parciais (EDPs), chamado de modelo FitzHugh-Nagumo (FHN). Para resolver o sistema usaremos o Método Mimético de Diferenças Finitas (MMDF) com Condições de Contorno de Neumann e um esquema explícito para discretizar a variável temporal.

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Biografía del autor/a

C. E. Rubio Mercedes, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS

Pesquisador na área de simulação numérica de sistemas neurais.

Glauce Barbosa Verão, Universidade Virtual do Estado de São Paulo - UNIVESP

Especialista em métodos computacionais aplicados à neurociência.

Citas

A. Cattani et al. “"Multispecies"models to describe large neuronal networks”. Em: (2014).

M. Dumett e J. Castillo. “Hight Order Mimetic Differences and Applications”. Em: Research Report (dez. de 2023), p. 1.

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.

M. Mamat, Z. Salleh, W. S. M. Sanjaya e I. Mohd. “Numerical Simulation Bidirectional Chaotic Synchronization FitzHugh-Nagumo Neuronal System”. Em: Applied Mathematical Sciences 38 (2012), pp. 1863–1876.

MOLE. Site da Biblioteca MOLE do MMDF. Online. Acessado em 13/03/2021, https://github.com/csrc-sdsu/mole.

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.

P. Wallisch et al. MATLAB for Neuroscientists: An Introduction to Scientific Computing in MATLAB. 2a ed. San Diego: Elsevier, 2013. isbn: 978-0-12-374551-4.

Publicado

2025-01-20

Número

Sección

Trabalhos Completos