Nadgradnja modela nevronskih mas za simuliranje možganske plastičnostiPrestor, Adam (Avtor) Demšar, Jure (Mentor) Nevrogenezamožganska plastičnostmodel nevronskih masnevronska oscilacijaRaziskovanje in dobro razumevanje možganske plastičnosti ima lahko velik vpliv na zdravljenje raznih možganskih obolenj, oziroma na izboljšanje okrevanja po fizioloških poškodbah možganov. Z modelom nevronskih mas je mogoče simulirati obnašanje velikih nevronskih omrežij, kot so možgani, ter simulirati njihovo plastičnost. Ena od pomanjkljivosti tovrstnih modelov je, da so obstoječi modeli še vedno precej nestabilni. V naši nalogi smo nadgrajevali obstoječi model, ga preučili in poskusili dodatno stabilizirati. Pokazali smo, kako ključni parametri modela vplivajo na njegovo delovanje in kako lahko s primerno kalibracijo teh parametrov dobimo biološko relevantne konektome. Za dodatno stabilizacijo smo se osredotočili na stabilizacijo sinhronizacijske komponente plastičnosti. Uporabili smo tri različne pristope -- prilagajanje časovnega obdobja, uporabo kovariance za izračun sinhronizacijskega faktorja in implementacijo nevronske oscilacije. Pokazali smo, da lahko s prilagajanjem časovnega obdobja dodatno stabiliziramo model in ohranimo biološko relevantnost dobljenega konektoma. Ostali dve metodi sicer ponujata dodatno stabilizacijo, a ne ohranjata biološke relevantnosti.20242024-11-11 10:55:01Magistrsko delo/naloga164766VisID: 37060COBISS_ID: 216966147sl