Resumen

El manejo de la información sensorial es un proceso esencialmente no estacionario incluso bajo una estimulación periódica. Mostramos cómo la evolución temporal de las crestas en el espectro wavelet de los trenes de espigas puede utilizarse para la cuantificación de la estabilidad dinámica de las respuestas neuronales a un estímulo. Empleamos este método para estudiar las respuestas neuronales en los núcleos del trigémino de la rata provocadas por la estimulación táctil del bigote. Las neuronas de principalis (Pr5) e interpolaris (Sp5i) muestran la máxima estabilidad en la duración intermedia (50 ms) del estímulo, mientras que las células de Sp5o "prefieren" una estimulación más corta (10 ms). También mostramos que las neuronas de los tres núcleos pueden actuar como filtros de frecuencia de estímulo. La estabilidad de la respuesta de aproximadamente el 33% de las células muestra una dinámica de frecuencias de paso bajo. Alrededor del 57% de las células tienen una dinámica de paso de banda con la frecuencia óptima a 5 Hz para Pr5 y Sp5i, y 4 Hz para Sp5o, y el 10% restante no muestra ninguna dependencia prominente de la frecuencia del estímulo. Esto sugiere que el esquema de codificación neural en los núcleos del trigémino no es fijo, sino que se adapta a las características del estímulo.

• Materias:Inteligencia artificial Sistema nervioso Imágenes diagnósticas Neurociencia Cognitiva Trastornos mentales
• Subjects:Artificial intelligence Nervous systems Diagnostic imaging Cognitive Neuroscience Mental disorders
• Palabras claves:núcleo del trigémino, respuesta neuronal, espectro de la espiga, filtro de frecuencia del estímulo, evolución de la cresta, manejo de la información sensorial, estimulación táctil del bigote, dinámica de la frecuencia de paso, estabilidad de la respuesta, estabilidad máxima
• Keywords:trigeminal nucleus, neuronal response, spectrum of spike, stimulus frequency filter, evolution of ridge, sensory information handling, tactile whisker stimulation, pass frequency dynamic, response stability, maximal stability