Neuropsicologia Cognitiva

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos elementares de Neuropsicologia, Psicologia Experimental Cognitiva, Álgebra Linear, Análise Matemática e Biologia neuronal.

Métodos de Ensino

Aulas expositivas, apresentação e discussão de trabalhos individuais sobre análise de dados electroenfalográficos, com uso do algoritmo sLORETA e síntese de artigos científicos sobre temas do programa.

Resultados de Aprendizagem

Objetivos:

Conhecer as complementaridades e especificidades da neuropsicologia experimental cognitiva e clínica.

Conhecer os principais dados relativos às relações entre estruturas cerebrais e módulos funcionais da atenção, linguagem e memória episódica; Conhecer os principais dados respeitantes à relação entre a dinâmica temporal de processos e marcadores de actividade cerebral.

Conhecer modelos elementares de redes neuronais aplicadas à modelização de processos cognitivos.

 

Competências:

Ser capaz de articular dados provenientes da neuropsicologia experimental cognitiva e da neuropsicologia clínica.

Ser capaz de analisar informação sobre estruturas cerebrais associadas a processos de atenção, linguagem e memória episódica e respetivos marcadores cerebrais.

Ser capaz de perceber a topologia de redes neuronais simples e o efeito produzido na informação pelas referidas redes neuronais.

Estágio(s)

Não

Programa

Neuropsicologia Experimental Cognitiva e Clínica: especificidades e complementaridades. Modelos cognitivos e Neuropsicologia: estratégias de investigação e tipos de dados (“lesion studies”, RM e RMf, TEP, EEG e técnicas derivativas – ERP, sLORETA). Neuropsicologia da Atenção e da Linguagem.

Sistema de memória episódica: características comuns e distintivas relativamente à memória semântica, estruturas cerebrais envolvidas, modelo HERA, resultados de estudos de neuroimagem funcional sobre recuperação mnésica com êxito, modelo sinergético da ecforia, especificidade da codificação.

Modelos neuronais: dendrites, axónios e sinapses. Regra de Hebb. Introdução à Álgebra linear (e.g., produto interno, produto cruzado, comprimento de um vector, pesos de sinapses). Perceptrões de uma camada e limitações. Introdução a redes não lineares. Aprendizagem localizada e não localizada. Modelos de redes neuronais: memória associativa de padrões. Conceitos de representação distribuída, esparsa e local.

Métodos de Avaliação

Avaliação
Dois trabalhos de síntese de artigos científicos : 50.0%
análise de dados electroenfalográficos, com uso do algoritmo sLORETA: 50.0%

Bibliografia

Cannon, R.(2012)Low resolution brain electromagnetic tomography (LORETA): Basic concepts and clinical applications. Corpus Christi, TX: BMED Press LLC.

Code, C. (Ed.). (2006). The representation of language in the brain. Hove: Psychology Press.

Kolb, B., & Whishaw, I. (2003). Fundamentals of human Neuropsychology. New York: Worth Publishers.

Nyberg, L.(2008). Structural basis of episodic memory. In H. Eichenbaum (Ed.), Learning and memory: A comprehensive reference (vol. 3, pp. 99-112). San Diego, CA: Academic Press.

Rolls, E. T. (2008). Memory, attention and decision-making. Oxford: OUP.

Squire, L. R., & Schacter, D. L.(2003) (Eds.), Neuropsychology of memory (3rd edition, pp. 166-173). New York: Guilford.

Tulving, E.(2005). Episodic memory and autonoesis: Uniquely human? S. Terrace & J. Metcalfe (Eds.), The missing link in cognition (pp. 4-56). New York: OUP.

Vidyasagar,M. (2010). Learning and generalization: With applications to neural networks (2nd edition). New York: Springer.