viernes, 29 de noviembre de 2013

Escarbando en la mente

La actividad del cerebro humano está tanto localizada como deslocalizada. A un nivel loval, las diferentes funciones, por ejemplo la visión, están asociadas con regiones específicas del cerebro, una visión apoyada por estudios de los efectos de las lesiones cerebrales locales. Pero el cerebro es también una pequeño mundo de redes, en el cual cada parte está a tan solo unas pocas conexiones neurales de las otras: cualquier respuesta loca es integrada en una percepción global afectando a la actividad cerebral por completo. Los actuales modelos cerebrales intentan capturar esta naturaleza dual eligiendo, dentro de una red global, un pequeño conjunto de "regiones de interés" locales (ROIs): las áreas cerebrales más activas que han de ser modeladas para capturar el comportamiento del cerebro al completo, por ejemplo, durante la ejecución de una tarea especifica.

Dichas ROIs se eligen normalmente de forma empírica, basándose por ejemplo en observaciones de resonancias magnéticas funcionales de fluctuaciones correlacionadas en la actividad cerebral) pero ahora, el trabajo de un grupo de investigadores sugiere un enfoque mucho más sistemático. Los autores analizan un conjunto de ecuaciones que describen la respuesta neural basada en ciertos estímulos de entrada sensoriales y en una matriz de conectividad neural. Usando técnicas similares a las que relacionan los estados propios espacialmente extendidos y localizados en la mecánica cuántica, han mostrado que la compleja dinámica puede ser reducida a una representación basada en el muestreo de unos modos propios dominantes en puntos localizados (los ROIs). Los resultados explican por qué las dinámicas en los ROIs por si solos proporcionan una buena aproximación del comportamiento cerebral y sugieren una manera de seleccionar ROIs sobre una base de principios básicos, lo cual puede llevar a mejorar los modelos cerebrales.

Via Physics.aps

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