OBAVIJEST
Javna obrana teme doktorskog rada studentice doktorskog studija BIOFIZIKA
SANJE KAPETANOVIĆ, mag. math. et phys.
pod naslovom
“Model zasnovan na agentima za simulaciju prijenosa signala u neuronskim mrežama na temelju biofizičkih parametara”
održat će se u petak, 19. prosinca 2025., u 13.00 sati u predavaonici B3-17 na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu pred članovima Stručnog povjerenstva:
- izv. prof. dr. sc. Damir Kovačić, Prirodoslovno-matematički fakultet u Splitu – predsjednik,
- prof. dr. sc. Marija Raguž, Medicinski fakultet u Splitu – članica,
- prof. dr. sc. Mila Radan, Kemijsko-tehnološki fakultet u Splitu – članica,
- izv. prof. dr. sc. Sanja Tipurić-Spužević, Kemijsko-tehnološki fakultet u Splitu – članica,
- doc. dr. sc. Jadranko Batista, Fakultet prirodoslovno-matematičkih i odgojnih znanosti, Sveučilište u Mostaru, Bosna i Hercegovina – član.
Mentor i komentorica:
prof. dr. sc. Mile Dželalija – Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu i prof. dr. sc. Nine Bijedić – Fakultet informacijskih tehnologija, Univerzitet „Džemal Bijedić“ u Mostaru, Bosna i Hercegovina.
Pozivaju se svi zainteresirani da prisustvuju javnoj obrani teme doktorskog rada.
Naslov: Model zasnovan na agentima za simulaciju prijenosa signala u neuronskim mrežama na temelju biofizičkih parametara
Sažetak: Prijenos informacija unutar neuronskih mreža predstavlja temeljni neurofiziološki proces i ključni je predmet suvremenih teorijskih i računalnih modeliranja u području biofizike. Predloženo istraživanje ima za cilj razvoj modela temeljenog na agentima koji će doprinijeti dubljem razumijevanju mehanizama prijenosa signala u mozgu, s posebnim naglaskom na interakcije unutar velikih populacija neurona. Kao polazna osnova poslužit će modificirana verzija Hodgkin–Huxleyjeva modela, prilagođena dinamičkom ponašanju neuronskih sustava. Model se strukturira oko dvije vrste agenata: agenta Neuron, definiranog parametrima poput praga pobude, broja dendrita, vremena oporavka i osjetljivosti na dolazne signale, te agenta Signal, opisanog snagom, frekvencijom, početnom prostornom pozicijom i dometom utjecaja.
Metodološki pristup obuhvata konfiguraciju i provjeru modela korištenjem slikovnih (MRI) i/ili EEG podataka, kao i izvođenje numeričkih simulacija s kontroliranim variranjem odabranih parametara. Cilj istraživanja je analiza generiranih šiljak-obrazaca i rekonstruiranih putanja prijenosa signala. Razvijeni model bi trebao omogućiti realističnu simulaciju neuronske aktivnosti kako u fiziološkim, tako i u patološkim stanjima, uključujući moždani udar. Dobiveni rezultati trebali bi doprinijeti razvoju biološki utemeljenih računalnih modela i poslužiti kao osnova za dalja znanstvena istraživanja i potencijalne terapijske strategije.
Title: An Agent-Based Model for Simulating Signal Transmission in Neuronal Networks Based on Biophysical Parameters
Abstract: The transmission of information within neural networks represents a fundamental neurophysiological process and is a key subject of contemporary theoretical and computational modeling in the field of biophysics. The proposed research aims to develop an agent-based model that will contribute to a deeper understanding of signal transmission mechanisms in the brain, with special emphasis on interactions within large populations of neurons. The modified version of the Hodgkin–Huxley model, adapted to the dynamic behavior of neural systems, will serve as a starting point. The model is structured around two types of agents: the Neuron agent, defined by parameters such as excitation threshold, number of dendrites, recovery time and sensitivity to incoming signals, and the Signal agent, described by power, frequency, initial spatial position and range of influence.
The methodological approach includes the configuration and verification of the model using imaging (MRA) and/or EEG data, as well as the performance of numerical simulations with controlled variation of selected parameters. The goal of the research is the analysis of the generated spike patterns and reconstructed signal transmission paths. The developed model should enable a realistic simulation of neuronal activity in both physiological and pathological conditions, including stroke. The obtained results should contribute to the development of biologically based computational models and serve as a basis for further scientific research and potential therapeutic strategies.
