La actividad cerebral en reposo presenta una estructura espacio-temporal intrínseca robusta caracterizada por patrones de actividad neuronal correlacionados. El estudio del cerebro en estados alterados de conciencia o estados bajo influencia de drogas ha revelado alteraciones locales y globales de esta actividad así como cambios en los patrones de correlación. Sin embargo, los mecanismos de la dinámica subyacente no han sido revelados del todo. En esta disertación se aplicarán modelos computacionales de actividad cerebral a gran escala para intentar a esclarecer los procesos dinámicos que dominan dichos estados cerebrales. Se mostrará como las alteraciones de las dinámicas locales pueden ser aplicadas para diferenciar estados cerebrales distintos así como para proporcionar una caracterización mecanística de cada estado. Finalmente, se revelará como un único marco teórico puede ser utilizado para describir e identificar de manera efectiva estados cerebrales completamente diferentes.
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