[en] This Bachelor Thesis approaches the optimized design of electronic neurons with a wide dynamic range use in the temporary calibration of hybrid experiments with living neurons and neural models in bidirectional interaction. The electronic hardware neuron has been implemented in PCB as a version of the Hindmarsh Rose's model that reproduces the neuronal, subthreshold behaviour, tonic spiking and bursting. This electronic neuron with a wide dynamic range can be synchronized with other living neurons or implemented in software in an electrophysiology laboratory. The optimized design of the hardware neuron is used for the calibration of software models, that employs strict real-time technology, and also in the implementation of hybrid circuits to characterize the dynamics of information processing in the nervous system. As part of the introduction and state of art, the basic characteristics of biological neurons and the detail of mathematical models of neuronal activity are explained, including the characteristics of electronic neurons and their use in hybrid circuits. The work begins by analysing previous hardware implementations and proposing a new version of hardware neuron implemented in PCB capable of reproducing states of rest, subthreshold oscillations, regular or irregular tonic spiking and bursting modes. Once the hardware design and components are selected, the software simulations of the final circuit made and the PCB design of the layers printed and soldered, the complete hardware neuron is obtained. The new hardware neuron model has been validated in isolation, verifying the correct functioning of the entire dynamic range. Then by using a computational synapse model the hardware neuron has been connected to a software neuron model and then to a living neuron. In all the tests, the effectiveness of the model in the synchronization with the software neurons and living neurons has been analysed by making hybrid models, as well as the temporary calibration of the software neurons. Finally, there is a discussion of the results and a proposal for future work.

[es] Este Trabajo Fin de Grado aborda el diseño optimizado de neuronas electrónicas con un rango dinámico amplio para su uso en la calibración temporal de experimentos híbridos con neuronas vivas y modelos neuronales en interacción bidireccional. Para ello se elige realizar la neurona electrónica de tipo hardware en placa PCB mediante el modelo Hindmarsh Rose que reproduce el comportamiento neuronal, subumbral, de disparo tónico y de disparo en ráfagas, creando así una neurona electrónica hardware que podrá ser sincronizada con otras neuronas vivas o implementadas en software en un laboratorio de electrofisiología. El diseño optimizado de la neurona hardware favorece su uso para la calibración de modelos software que utilizan tecnología de tiempo real estricto, y que se emplean en la implementación de circuitos híbridos para caracterizar la dinámica de procesamiento de información en el sistema nervioso. Como parte de introducción y estado del arte, se pone en situación al lector primeramente de las características básicas de las neuronas biológicas para después entrar en el detalle de los modelos matemáticos de actividad neuronal y finalizar con las características de las neuronas electrónicas y de su uso en circuitos híbridos. En particular, se ha analizado el modelo matemático de Hindmarsh-Rose para realizar su implementación con componentes analógicos de forma que exhiba un amplio rango de comportamientos neuronales. Se comienza el trabajo analizando implementaciones hardware anteriores y proponiendo una nueva versión de neurona hardware implementada en PCB capaz de reproducir los estados de reposo, oscilaciones sub-umbrales, modo de disparo tónico y de comportamiento en ráfagas, regular e irregular. Una vez escogido el diseño hardware, seleccionados los componentes y realizadas las simulaciones software del circuito final, mediante herramientas de creación de diseño PCB se implementan e imprimen las placas y se sueldan los componentes para obtener finalmente la neurona hardware completa. El nuevo modelo de neurona hardware se ha validado de forma aislada comprobando el correcto funcionamiento en la totalidad del rango dinámico. A continuación, conectándolo a un modelo de neurona implementada en software y posteriormente mediante sinapsis software se ha realizado la conexión con una neurona viva. En todas las pruebas se ha analizado la efectividad del modelo en cuanto a la sincronización con las neuronas software y neuronas vivas realizando modelos híbridos, así como su uso para realizar la calibración temporal de las neuronas software. El trabajo termina con una discusión de los resultados y una propuesta de trabajo futuro.