Using Neural Networks to Simulate the Alzheimer's Disease

Monteiro, Julio L.R.; Lobo Netto, Marcio; Andina de la Fuente, Diego y Ropero Peláez, Javier (2008). Using Neural Networks to Simulate the Alzheimer's Disease. En: "World Automation Congress. WAC 2008", 28/09/2008-02/10/2008, Waikoloa, Hawaii, EEUU. ISBN 978-1-889335-38-4. pp. 1-6.

Descripción

Título: Using Neural Networks to Simulate the Alzheimer's Disease
Autor/es:
  • Monteiro, Julio L.R.
  • Lobo Netto, Marcio
  • Andina de la Fuente, Diego
  • Ropero Peláez, Javier
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: World Automation Congress. WAC 2008
Fechas del Evento: 28/09/2008-02/10/2008
Lugar del Evento: Waikoloa, Hawaii, EEUU
Título del Libro: Automation Congress, 2008. WAC 2008. World
Fecha: 2008
ISBN: 978-1-889335-38-4
Materias:
Palabras Clave Informales: Artificial neural networks, computer simulation, alzheimer's disease, calcium hypothesis, neural plasticity, MatLAB.
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Making use of biologically plausible artificial neural networks that implement Grossberg’s presynaptic learning rule, we simulate the possible effects of calcium dysregulation in the neuron’s activation function, to represent the most accepted model of Alzheimer's Disease: the calcium dysregulation hypothesis. According to Cudmore and Turrigiano calcium dysregulation alters the shifting dynamic of the neuron’s activation function (intrinsic plasticity). We propose that this alteration might affect the stability of synaptic weights in which memories are stored. The results of the simulation supported the theoretical hypothesis, implying that the emergence of Alzheimer's disease's symptoms such as memory loss and learning problems might be correlated to intrinsic neuronal plasticity impairment due to calcium dysregulation.

Más información

ID de Registro: 3695
Identificador DC: http://oa.upm.es/3695/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3695
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?reload=true&punumber=4681917
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 13 Jul 2010 08:00
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 13:11
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