Caracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona
Una fibra nerviosa posee en el Potencial de Acción, una característica importante en la transmisión de la información. Mediante el intercambio de iones de Sodio y Potasio a través de la membrana celular, la fibra nerviosa cambia desde un estado de reposo, de aproximadamente -100mV, a un estado de ex...
- Autores:
-
Paz Penagos, Hernán
Galindo Cerinza, Gonzalo
Guzmán López, Leandro
Olaya Bello, Leonardo
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/2359
- Acceso en línea:
- https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2359
https://doi.org/10.14483/22487638.6294
https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6294
- Palabra clave:
- Cables coaxiales
Circuito neural
Comunicaciones
Coaxial cables
Neural circuitry
Communication and traffic
Fibra nerviosa
Línea bifiliar
Línea coaxial
Potencial de acción
Ecuación de Nerst
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Una fibra nerviosa posee en el Potencial de Acción, una característica importante en la transmisión de la información. Mediante el intercambio de iones de Sodio y Potasio a través de la membrana celular, la fibra nerviosa cambia desde un estado de reposo, de aproximadamente -100mV, a un estado de excitación de 40mV. La morfología y fisiología de la neurona permite hacer analogías con líneas de transmisión, tanto bifilar, como coaxial, ya que existen parámetros tales como la conductancia, la resistencia y la capacitancia, que se han encontrado en las fibras nerviosas. Sin embargo, hay detalles en la neurona y en el sistema nervioso que no se pueden modelar matemáticamente como líneas de transmisión y, por ende, tampoco se pueden simular para inferir mejoras en los canales de comunicación electrónicos. |
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La morfología y fisiología de la neurona permite hacer analogías con líneas de transmisión, tanto bifilar, como coaxial, ya que existen parámetros tales como la conductancia, la resistencia y la capacitancia, que se han encontrado en las fibras nerviosas. Sin embargo, hay detalles en la neurona y en el sistema nervioso que no se pueden modelar matemáticamente como líneas de transmisión y, por ende, tampoco se pueden simular para inferir mejoras en los canales de comunicación electrónicos.A nervous fiber has in the Action Potential an important characteristic in the transmission of the information. By means of the exchange ions of Sodium and Potassium through the cell membrane, the nervous fiber changes from a normal resting value, approximately -100mV, to a critical threshold of 40mV. Taking into account that there are parameters such as the conducance, the resistance and the capacitance, which they have found in the nervous fibers, the neuron morphology and physiology allows to do analogies with transmission lines, as many bifilar as coaxial. Nevertheless, there are details in the neuron and in the nervous system that they cannot shape mathematically as transmission lines; therefore, they cannot be simulated to infer improvements in the electronic communication channels either.11 páginasapplication/pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasColombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6294Caracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neuronaCharacterization of a two-wire line from the shaped of a neuronArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a851102310012N/ATecnuraJ. Changeux, El hombre neuronal. Espasa Calpe, 1985.H. Guyton, Tratado de fisiología médica, 110a ed. Ed. McGraw-Hill, 2001.R. Montoreano, Manual de fisiología y biofísica para estudiantes de medicina, Universidad de Carabobo, 1992.J. Kraus J. & D. Fleisch, Eletromagnetismo, 5a ed. Ed. McGraw-Hill.H. Guyton, Tratado de fisiología médica. 10a ed. Ed. McGraw-Hill, 2001.A.L. Hodgkin, A. F. Huxley & B. Katz, "Measurement of current-voltage relation in the MEMBRANE of the Giant Axon of Loligo”. J. Physiol. (1952). i i6, 424-448.J. Kraus J. & D. Fleisch. Electromagnetismo. 5a ed. Ed. McGraw-Hill.R.N. Vela, Líneas de transmisión, Ed. McGraw-Hill, 1999.H. Paz & G. Castellanos, Guía para mediciones en comunicaciones electrónicas y prácticas de laboratorio. Edición preliminar, Ed. Escuela Colombiana de Ingeniería. 2008.D. Cheng, Fundamentos de electromagnetismo para Ingeniería. Ed. Única. Addison Wesley Iberoamericana S.A., 1998.M. Sadiku, Elementos de electromagnetismo. 3ª ed. Oxford, 2003.H. Paz Penagos, Sistemas de comunicaciones digitales, 1ª ed. Editorial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2009B. Koepen, M. Levy, B. Stanton, Berne & Levy, Fisiología, 4a ed. Elsevier Musby. 2006.T. Powell, M.F. Valentinuzzi, H.E. Hoff, & L.A. Geddes, "Physicochemical automaticity at a Mercury Electrolyte Interface: Associated Electrical Potential and Impedances Charges”. Experentia. No. 28: 1009-1011.M.H. Sherif, & R.J. Gregor, "Modelling Myoelectric Interference Patters during Movement”. Medical and biological engineering and computing, 1986. Capitulo 24, p. 2-9.B.J. Hammond, 2000 years of therapeutic electricity. Electronics and power (London), June, 1969. p. 190-194.R. Snell, Neuroanatomía Clínica, 4a ed. Editorial Médica Panamericana.Cables coaxialesCircuito neuralComunicacionesCoaxial cablesNeural circuitryCommunication and trafficFibra nerviosaLínea bifiliarLínea coaxialPotencial de acciónEcuación de NerstNervous fiberBifilar lineCoaxial lineAction potentialNernst equationTHUMBNAILCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdf.jpgCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12370https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2359/4/Caracterizaci%c3%b3n%20de%20una%20l%c3%adnea%20bifilar%20a%20partir%20del%20modelamiento%20de%20una%20neurona.pdf.jpgad79f9fcd905e90468fef97e45f151d7MD54open accessTEXTCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdf.txtCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdf.txtExtracted texttext/plain18590https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2359/3/Caracterizaci%c3%b3n%20de%20una%20l%c3%adnea%20bifilar%20a%20partir%20del%20modelamiento%20de%20una%20neurona.pdf.txt2da2d0ecf7e4e8441e2ef3b5d6a00ca8MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81881https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2359/2/license.txt5a7ca94c2e5326ee169f979d71d0f06eMD52open accessORIGINALCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdfCaracterización de una línea bifilar a partir del modelamiento de una neurona.pdfArtículo de revistaapplication/pdf610173https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2359/1/Caracterizaci%c3%b3n%20de%20una%20l%c3%adnea%20bifilar%20a%20partir%20del%20modelamiento%20de%20una%20neurona.pdfe096d2a76f9a895342818dc1f406e265MD51open access001/2359oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/23592023-10-02 16:29:32.81open accessRepositorio Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitorepositorio.eci@escuelaing.edu.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 |