Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/82892
Title: Computational model of the effect of alpha oscillatory phase on the timing of neuronal activations and resulting motor responses
Other Titles: Modelo computacional do efeito da fase das ondas alfa no tempo das activações neuronais e respostas motoras
Authors: Velez, Lea Cristele Rosa 
Orientador: Ribeiro, Maria José Braga Marques
Branco, Miguel Sá Sousa Castelo
Keywords: tempo de reacção; oscilações alfa; modelo computacional; neurociências; processamento sensorial; reaction time; alpha oscillations; computational model; neuroscience; sensory processing
Issue Date: 28-Sep-2017
Serial title, monograph or event: Computational model of the effect of alpha oscillatory phase on the timing of neuronal activations and resulting motor responses
Place of publication or event: IBILI, FMUC
Abstract: O comportamento humano varia de um momento para o outro. Na realidade, quando uma tarefa sensório-motora é repetida várias vezes, os tempos de reacção de um sujeito variam ao longo da tarefa. Esta alta variabilidade, para cada sujeito, que existe no tempo de resposta comportamental humana, tem motivado investigadores a estudar os mecanismos que estão por trás da cognição e processamento de estímulos sensoriais. Os modelos de tempo de reacção actuais atribuem como causa desta variabilidade a variabilidade no processo de acumulação de evidência, antes da formulação de uma resposta. No entanto, descobertas recentes sugerem que a fase de oscilação das ondas alfa no cérebro modulam o tempo de activação das populações neuronais, abrindo a possibilidade de esta variabilidade nos tempos de reacção surgir da variabilidade nos tempos de transmissão de informação no cérebro. Aqui propomos um modelo computacional focado neste mesmo aspecto, simulando os mecanismos neurais por trás da transmissão de informação durante o processamento sensorial no cérebro, e assumindo uma activação de populações neuronais dependente da fase das ondas alfa. Notavelmente, o nosso modelo conseguiu prever associações importantes entre a frequência das ondas alfa e os tempos de reacção. Para além disso, conseguimos fazer o ajuste, com sucesso, de dados de tempo de reacção simulados a dados de tempo de reacção empíricos obtidos usando duas tarefas experimentais (“simple RT” e “go/no-go”), com sujeitos de dois grupos etários (jovens adultos e adultos seniores). Nesta análise, obtivemos diferenças nos parâmetros do modelo que aparentam estar de acordo com o que se sabe da literatura sobre as diferenças de processamento neuronal nestes dois tipos de tarefas experimentais.
Human behaviour presents high moment-to-moment variability. In fact, when repeatedly performing the same sensorimotor task, subjects’ response times vary from one moment to the next. This high within-subject variability in human behavioural response timing has long encouraged researchers to uncover the underlying mechanisms of cognition and sensory stimulus neural processing. Current reaction time (RT) models attribute the source of this variability to variability in the evidence accumulation process, before making a response. Yet, recent findings suggest that the phase of alpha oscillations in the brain modulates the timing of neuronal population activity, opening the possibility that, in alternative to current models, reaction time variability arises from variability in the timing of information transmission in the brain. We propose a computational model focusing on this very aspect, by simulating the neural mechanisms behind information transmission during sensory processing in the brain, while focusing on an alpha oscillatory phase-dependent neuronal population activation. Notably, our model was able to predict important associations between alpha oscillations and response times. Furthermore, we were able to successfully fit our simulated data to empirical RT data from two auditory tasks (simple RT and go/no-go), with subjects from two different age groups (young and older adults), and obtained differences in the model’s parameters that appear to align with what is known from the literature.
Description: Trabalho de Projeto do Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/82892
Rights: openAccess
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