Aprèn - Gemma Huguet Casades

Les xarxes d'oscil·ladors no lineals acoblats poden exhibir una àmplia gamma de comportaments emergents segons la matriu de connectivitat. En aquest projecte, investiguem la dinàmica de xarxes dirigides modulars i homogènies d'oscil·ladors descrites per les equacions fase-amplitud. Emprem una tècnica de reducció de dimensions recentment desenvolupada (Vegué et al., 2023) per analitzar diversos règims de sincronització, com la sincronització completa, la sincronització per clusters i la desincronització. El nostre objectiu és adaptar aquesta tècnica a una xarxa d'oscil·ladors governada per les equacions fase-amplitud i avaluar la precisió del model reduït mitjançant simulacions numèriques.

Las redes de osciladores no lineales acoplados pueden exhibir una amplia gama de comportamientos emergentes dependiendo de la matriz de conectividad. En este proyecto, investigamos la dinámica de redes dirigidas modulares y homogéneas de osciladores descritas por las ecuaciones fase-amplitud. Empleamos una técnica de reducción de dimensiones recientemente desarrollada (Vegué et al., 2023) para analizar varios regímenes de sincronización, como la sincronización completa, la sincronización en clústeres y la desincronización. Nuestro objetivo es adaptar esta técnica a una red de osciladores gobernada por las ecuaciones fase-amplitud y evaluar la precisión del modelo reducido mediante simulaciones numéricas.

Networks of coupled nonlinear oscillators can exhibit a wide range of emergent behaviors depending on the connectivity matrix. In this project, we investigate the dynamics of modular and homogeneous directed networks of oscillators described by the phase-amplitude equations. We employ a recently developed dimension reduction technique (Vegué et al., 2023) to analyze various synchronization regimes, such as complete synchronization, cluster synchronization, and desynchronization. Our goal is to adapt this technique to a network of oscillators governed by the phase-amplitude equations and to assess the accuracy of the reduced model through numerical simulations.

Interactions of multiple rhythms in oscillatory neural networks and their phase-locking properties

Projecte Final de Màster Oficial

Cunill Carreras, Aïda

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma; Vegué Llorente, Marina

Data de publicació: 2025

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

El cervell humà és un sistema altament complex, on milions de neurones interactuen a través de patrons de comunicació intricats per sustentar la cognició, la percepció i el comportament. Entre aquests patrons, les oscil·lacions macroscòpiques —fluctuacions rítmiques en l'activitat neuronal— són crucials per a diversos processos cognitius, com ara l'atenció, la memòria i la percepció. Aquesta tesi s'endinsa en la teoria de la Comunicació a través de la Coherència (CTC), que proposa que una comunicació neuronal efectiva depèn de la sincronització de fase entre xarxes oscil·latòries. Per explorar aquest concepte, utilitzem un model neuronal de camp mitjà per investigar les oscil·lacions gamma generades pel mecanisme Pyramidal-Interneuron Gamma (PING). Analitzem com les perturbacions externes, amb freqüències, amplituds i coherències variables, afecten el phase-locking i l'eficiència de la comunicació. En aquest estudi, fem servir un model de reducció de fase per derivar les regions de sincronització (llengües d'Arnold) en un model excitador-inhibidor (E-I) amb una sola perturbació. Posteriorment, ampliem aquesta anàlisi per explorar l'impacte d'afegir una perturbació inhibitòria o introduir una segona població inhibitòria, examinant com aquests canvis influeixen en la sincronització neuronal i la comunicació.

El cerebro humano es un sistema altamente complejo, donde millones de neuronas interactúan a través de patrones de comunicación intrincados para sustentar la cognición, la percepción y el comportamiento. Entre estos patrones, las oscilaciones macroscópicas —fluctuaciones rítmicas en la actividad neuronal— son cruciales para diversos procesos cognitivos, incluyendo la atención, la memoria y la percepción. Esta tesis se adentra en la teoría de la Comunicación a través de la Coherencia (CTC, por sus siglas en inglés), que sugiere que una comunicación neuronal efectiva depende de la sincronización de fase entre redes oscilatorias. Para explorar este concepto, utilizamos un modelo neuronal de campo medio para investigar las oscilaciones gamma generadas por el mecanismo Pyramidal-Interneuron Gamma (PING). Analizamos cómo perturbaciones externas, con frecuencias, amplitudes y coherencia variables, afectan a la sincronización de fase y la eficiencia de la comunicación. En este estudio, empleamos un modelo de reducción de fase para derivar las regiones de phase-locking (lenguas de Arnold) en un modelo excitador-inhibidor (E-I) con una sola perturbación. Posteriormente, ampliamos este análisis para explorar el impacto de añadir una perturbación inhibitoria o introducir una segunda población inhibitoria, examinando cómo estos cambios influyen en la sincronización neuronal y la comunicación.

The human brain is a highly complex system, where billions of neurons interact through intricate communication patterns to support cognition, perception, and behavior. Among these patterns, macroscopic oscillations—rhythmic fluctuations in neural activity—are crucial for various cognitive processes, including attention, memory, and perception. This thesis delves into the Communication Through Coherence (CTC) theory, which suggests that effective neural communication relies on phase synchronization between oscillatory networks. To explore this concept, we use a mean-field neural model to investigate gamma oscillations generated by the Pyramidal-Interneuron Gamma (PING) mechanism. We analyze how external inputs, with varying frequencies, amplitudes, and coherence, affect phase-locking and communication efficiency. In this study, we employ a phase reduction model to derive the phase-locking regions (Arnold tongues) for an excitatory-inhibitory (E-I) model with a single input. We then expand this analysis to explore the impact of adding an inhibitory input or introducing a second inhibitory population, examining how these changes influence neural synchronization and communication.

Estudi de la dinàmica del model neuronal de Jansen-Rit i la seva incorporació en models de cervell a gran escala

Treball Final de Grau

Guivernau Roses, Daniel

Tutor/a - Director/a: Clusella Coberó, Pau; Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2025

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

EQUACIONS DIFERENCIALS (Examen parcial 1r quadrimestre) Restricted access to the UPC academic community

Examen

Huguet Casades, Gemma; Lázaro Ochoa, José Tomás; Mancebo Sevilla, Antonio; Ollé Torner, Mercè; Susín Sánchez, Antonio

Data de publicació: 2024

Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB)

EQUACIONS DIFERENCIALS - 240131

Accés al text complet

Analysis of clustering and synchronization in oscillatory neural networks

Projecte Final de Màster Oficial

Vila Miñana, Meritxell

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma; Vegué Llorente, Marina

Data de publicació: 2024

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

MODELS MATEMÀTICS EN BIOLOGIA | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Casanellas Rius, Marta; Fernández Sánchez, Jesús; Huguet Casades, Gemma; Ponce Álvarez, Adrián Fernando

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

MODELS MATEMÀTICS EN BIOLOGIA - 34960

Accés al text complet

Neural network dynamics underlying stimulus categorization and estimation

Projecte Final de Màster Oficial

Donderis De Vicente, Miguel

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Accés al text complet

An integrative model for perceptual decision-making and movement

Projecte Final de Màster Oficial

Garcia-Duran Castilla, Alexandre

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2023

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Actuar en el món natural requereix no només decidir entre diverses opcions, sinó també convertir les decisions en comandaments motors. La relació entre la dinàmica de la formació de decisions i la cinemàtica del moviment de la resposta associada segueix sent desconegut. En aquest projecte investigo com l'acumulació d'evidència de la decisió dona forma a les trajectòries de rates en una tasca on es poden moure lliurement i combinen expectatives prèvies i informació acústica per seleccionar entre dues possibles respostes. Les trajectòries de les rates s'han extret mitjançant l'anàlisi de vídeo automàtica, on vaig descobrir que la rapidesa dels moviments de les rates s'estableix inicialment per les expectatives prèvies i incorpora la informació de l'estímul després de l'inici de la resposta accelerant la resposta si l'estímul recolza la seva elecció i frenant-la si no. Quan l'estímul era fortament incongruent amb l'elecció inicial, les rates sovint revertien les seves trajectòries inicials. Vaig trobar un comportament notablement similar en humans realitzant una tasca anàloga sota pressió temporal. He encapsulat aquest comportament en un model computacional que descriu la relació entre la dinàmica de l'acumulació d'evidència i la trajectòria de la resposta associada. El model replica les eleccions de les rates, els seus moviments i explica les condicions amb les que es produeixen les reversions de trajectòria. A més, he descobert que les trajectòries de les rates es poden aproximar minimitzant el “jerk” del seu moviment. En conjunt, els resultats mostren la relació directa i graduada entre l'evidència acumulada durant les decisions perceptuals i la cinemàtica de les trajectòries descrites per les rates i els humans per dur a terme les seves eleccions.

Acting in the natural world requires not only deciding among multiple options but also converting decisions into motor commands. The link between the dynamics of decision formation and the kinematics of response movement remains poorly understood. Here I investigate how the accumulation of decision evidence shapes response trajectories in a task where freely-moving rats combine prior expectations and acoustic information to select between two possible responses. Rats' trajectories were extracted using automatic video analysis and I found that the vigor of rats' movements is initially set by the prior expectations, and incorporates the stimulus information after the response onset by speeding their response if the stimulus supports their choice, slowing it otherwise. In trials for which the stimulus was strongly incongruent with the initial choice, rats often reversed their initial trajectories to head to the alternative port. A remarkably similar behavior was found in humans performing an analogous task under time pressure. I encapsulated this behavior in a computational model that describes the mapping between the dynamics of evidence accumulation and the full response trajectory. The model replicates the rat choices, response trajectories and explains the conditions yielding trajectory reversals. Moreover, I have found that rats' trajectories can be approximated by minimizing the jerk of their movement. Together, the results show the tight and graded relationship between the evidence accumulated during perceptual decisions and the kinematics of the response trajectories described by rats and humans to execute their choices.

Oscillatory dynamics with applications to cognitive tasks

Projecte Final de Màster Oficial

Suárez Segarra, Andrea

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

SISTEMES DINÀMICS | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Huguet Casades, Gemma; Puig Sadurní, Joaquim

Data de publicació: 2022

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

SISTEMES DINÀMICS - 200213

Accés al text complet

SISTEMES DINÀMICS | FINAL Restricted access to the UPC academic community

Examen

Puig Sadurní, Joaquim; Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2021

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)

SISTEMES DINÀMICS - 200213

Accés al text complet

Study of epidemic waves in a SEIR model

Treball Final de Grau

Feu Basilio, Teresa

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma; Lázaro Ochoa, José Tomás

Data de publicació: 2021

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Communication through coherence in a realistic neuronal model

Projecte Final de Màster Oficial

Reyner Parra, David

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2020

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Population modelling for dormancy cancers

Treball Final de Grau

Juan Meroño, Marcel

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma; Lázaro Ochoa, José Tomás

Data de publicació: 2020

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Modelització de l'activitat neuronal amb adaptació usant models de camp mitjà

Treball Final de Grau

Reyner Parra, David

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2019

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

Estudi de models de neurociència amb eines de sistemes dinàmics

Treball Final de Grau

Amado Vicente, Enric

Tutor/a - Director/a: Huguet Casades, Gemma

Data de publicació: 2019

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)

Veure detall Accés al text complet

SISTEMES DINÀMICS Restricted access to the UPC academic community

Examen

Huguet Casades, Gemma; Puig Sadurní, Joaquim

Data de publicació: 2019

Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME)
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB)

SISTEMES DINÀMICS - 200213

Accés al text complet