WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 56 | 57 ||

trajectory coding. 4. The results of model investigations ECI-network informational units exhibit predict a limited life cycle of specialized diverse manifold of phase tuning of the curves, informational unit assemblies: from the start of classifying them into different functional the navigational path integration till their groups. dissociation and transition to the chaotic So if informational units, referred to dynamics. The following periodic transitions to topological or directional assemblies, can be 4-Й МЕЖДУНАРОДНЫЙ СИМПОЗИУМ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ» 12. Rolls E.T. A computational theory of episodic the regularized dynamics are accomplished by memory formation in the hippocampus. Behav. Brain self-organization processes.

Res. 2010. V. 215. P.180–196.

5. The results obtained during our 13. Arleo A., Rondi-Reig L. Multimodal sensory experiments, connected with the existence of integration and concurrent navigation strategies for three phase coherence steps in neural network spatial cognition in real and artificial organisms. J.

Integrat. Neurosci. 2007. V. 6. P. 327–366.

dynamics confirm a conclusion of forming 14. Jacobs J., Kahana M.J., Ekstrom A.D., Mollison spatial hexagonal grids with three symmetry M.V., Fried I. A sense of direction in human entorhinal axes that differ in 60 degrees in entorhinal cortex. PNAS USA. 2010. V. 107. P. 6487–6492.

cortex of rats, primates and humans.

15. Doeller C., Barry C., Burgess N. Evidence for grid The work is supported by A.B. Kogan’s cells in a human memory network. Nature. 2010. V.

463. P. 657–661.

grant from A.B.Kogan Research Institute of 16. Tsukerman V.D., Cheshkov G.N. A base of nonlinear Neurocybernetics SFedU.

sensor cognition dynamics. I. Phase encoding in oscillator even cyclic inhibitory networks References Nejrocomputeri: razrabotka, primenenie 2002. № 7–8. P.

65–72. (in Russian) 1. O'Keefe J., Burgess N. Geometric determinants of the 17. Tsukerman V.D. Nonlinear dynamics of sensor place fields of hippocampal neurons. Nature. 1996. V. cognition, or what and how do the brain code.Rostov-on381. P. 425–428. Don. Rostov State University, 2005. 195 P. (in Russian) 2. O’Keefe J., Burgess N. Dual phase and rate coding in 18. Tsukerman V.D. Mathematical model of event phase hippocampal place cells: theoretical significance and coding in brain. Matematicheskaya biologiya I relationship to entorhinal grid cells. Hippocampus. 2005. bioinformatica. 2006. V.1. №1 P. 97–107. URL:

V. 15. P. 853–866. http://www.matbio.org/downloads/Tsukerman2006 (in 3. Taube J.S., Muller R.U., Ranck J.B.Jr. Head-direction Russian) cells recorded from the postsubiculum in freely moving 19. Tsukerman V.D., Kulakov S.V., Karimova O.V.

rats. I. Description and quantitative analysis. J. Pulsing codes of event sequences. Цукерман В.Д., Neurosci. 1990. V. 10. P. 420–435. Matematicheskaya biologiya i bioinformatica. 2006. V.1.

4. Taube J.S., Muller R.U., Ranck Jr.J.B. Head-direction №1. P. 108–122. URL:

cells recorded from the postsubiculum in freely moving http://www.matbio.org/downloads/Tsukerman2006. (in rats. II. Effects of environmental manipulations. J. Russian) Neurosci. 1990. V. 10. P. 436–447. 20. Tsukerman V.D., Karimova O.V., Kulakov S.V., 5. Hafting T., Fyhn M., Molden S., Moser M.B., Moser Sazykin A.A. Modern neurobiological data and new E.I. Microstructure of a spatial map in the entorhinal things in neurodynamics of navigational behavior.

cortex. Nature. 2005. V. 436. P. 801–806. Neyrocomputery: razrabotka, primenenie. 2010. № 2. P.

6. Barry C., Hayman R., Burgess N., Jeffery K.J. 17–27. (in Russian) Experience-dependent rescaling of entorhinal grids. Nat. 21. Tsukerman V.D. Neuirodynamic base of navigational Neurosci. 2007, V.10, P. 682-684. behavior. Nelineynie volni. 2010. Gaponov-Grehov A.

7. Zhang K. Representation of spatial orientation by the V, Nekorkin V.I. N. Novgorod: IPF RAS, 2011. P. 396– intrinsic dynamics of the head-direction cell ensemble: a 411. (in Russian) theory. J. Neurosci. 1996. V. 16. P. 2112–2126.

22. Tsukerman V.D., Yeremenko Z.S., Karimova O.V., 8. Samsonovich A., McNaughton B.L. Path integration Sazykin A.A., Kulakov S.V. Mathematical model of and cognitive mapping in a continuous attractor neural spatial encoding in hippocampal formation, I.

network model. J. Neurosci. 1997. V. 17. P. 5900–5920. Nerodynamics of grid cells. Matamaticheskaya biologiya 9. Battaglia F.P., Treves A. Attractor neural networks i bioinformatica. Pushino, RAS, 2012, V. 7, №1, P. 87– storing multiple space representations: a model for 124. (in Russian).

hippocampal place fields. Physical Review E. 1998. V. 23. Bragin A., Jando G., Nadasdy Z., Hetke J., Wise K., 58. P. 7738–7753. Buzsirki G. Gamma (40–100 Hz) oscillation in the 10. Stringer S.M., Trappenberg T.P., Rolls E.T., Araujo hippocampus of the behaving rat. J. Neurosci. 1995. V.

I.E.T. Self-organizing continuous attractor networks and 15. P. 47–60.

path integration: one-dimensional models of head 24. Senior T.J, Huxter J.R., Allen K., O’Neill J., direction cells. Network: Comp. Neur. Syst. 2002. V. 13. Csicsvari J. Gamma oscillatory firing reveals distinct P. 217–242. populations of pyramidal cells in the CA1 region of the 11. Rolls E.T, Stringer S.M, Trappenberg T.P. A unified hippocampus. J. Neurosci. 2008. V. 28. P. 2274–2286.

model of spatial and episodic memory. Proceed. Royal 25. Fyhn M., Hafting T., Treves A., Moser M.B, Moser Soc. London B. 2002. V. 269. P. 1087–1093. E.I.. Hippocampal remapping and grid realignment in entorhinal cortex. Nature, 2007, v. 446. P.190–194.

Материалы XVI Международной конференции по нейрокибернетике ВОЗМОЖНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ПЕРЕРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КОЛОНКАХ ЗРИТЕЛЬНОЙ КОРЫ МОЗГА Л.Н. Подладчикова НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана Южного федерального университета lnp@nisms.krinc.ru Possible mechanisms of information processing того, обсуждаются возможные подходы к inside the visual cortex columns. Properties of the изучению нерешенных проблем visual cortex columns revealed at testing of Kogan`s колончатой организации нейронов.

assembly hypothesis and unsolved problems of its functioning have been considered. The idea about several relatively independent information flows inside Свойства колонок, обнаруженные при the columns and multiple regimes of its functioning has тестировании гипотезы ансамблевой been presented. The possible approaches to verify this организации нейронов idea have been discussed.

Эти исследования имели ряд Введение особенностей. Важнейшей из них является метод идентификация колонок. В отличие Во многих областях мозга показано от доминирующего подхода, состоящего в наличие локальных структурно– оценке сенсорной настройки нейронов [1, функциональных групп нейронов 2, 6], нейронные ансамбли (НА) в ЗК (колонок), выявленных с помощью детектируются с помощью оценки различных методических подходов [1-7].

пространственного распределения Однако, ряд проблем колончатой возбуждающихся и тормозящихся организации остаются нерешенными, в нейронов в условиях диффузной световой первую очередь - механизмы стимуляции (аналог белого шума, функционирования колонок и применяемого при исследовании систем с динамические операции внутри них [2, 3, неизвестной организацией). При этом для 8]. Большинство экспериментальных и корректной оценки функциональной теоретических исследований в этой принадлежности данного микроучастка ЗК области исходят из представления о необходимым условием является синхронизации и осцилляторной динамике тестирование не менее 8-10 нейронов в как одного из возможных механизмов одном вертикальном треке.

интеграции активности нейронов в колонке [9-11]. Вместе с тем, на Основные результаты исследования современном этапе складываются и колонок в ЗК:

другие представления и подходы к изучению механизмов кооперативного 1. Идентифицированы НА как функционирования нейронов колонок [12устойчивые пространственные структуры 17]. Кроме того, в ряде работ (группы возбуждающихся нейронов, рассматриваются данные, указывающие на охватывающие все слои ЗК и имеющие необходимость пересмотра некоторых около 200 мкм в диаметре), как при постулатов концепции колончатой различных видах стимуляции, так и в организации [14].

условиях фоновой активности. Они могут В данной работе рассматриваются быть рассмотрены как функциональные свойства колонок в первичной зрительной аналоги структурных колонок Дж.

коре (ЗК), обнаруженные при Сентаготаи [3].

тестировании гипотезы ансамблевой 2. Получены четкие количественные организации А.Б. Когана [18-22], критерии идентификации центра и представление об относительно периферии колонок по пространственному независимых каналах переработки распределению нейронных ответов и информации в колонках и множественных усредненным гистограммам активности режимах их функционирования. Кроме клеток, зарегистрированных в каждом 4-Й МЕЖДУНАРОДНЫЙ СИМПОЗИУМ «НЕЙРОИНФОРМАТИКА И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ» микроэлектродном треке. Полученные межнейронных взаимодействиях по силе и факты указывают на относительную временной динамике внутри центра и дискретность колонок и подтверждают периферии колонки. В частности, предположение [3] о роли тормозных получены факты, указывающие на более интернейронов в формировании выраженную кооперативную природу функциональной обособленности колонок. межнейронных взаимодействий на 3. Обнаружено, что эти две части периферии колонок.

колонок имеют различные внешние и 8. Показано, что нейроны периферии внутренние связи, свойства динамики колонок получают более мощное активности нейронов и остроту возбуждение по внутрикорковым связям, в ориентационной избирательности. Так, на том числе – от соседних колонок. Они центральных частях колонок могут быть рассмотрены как части конвергируют различные афферентные колонок, выполняющие вторичную входы (специфические, неспецифические внутрикорковую интеграцию.

и ассоциативные). По-видимому, в 9. Нейроны центра колонок имеют более центральных частях колонок реализуется низкую остроту ориентационной начальная интеграция входной избирательности по сравнению с информации. нейронами периферии. Эти факты могут 4. Получены факты о том, что каждый быть сопоставлены с известными данными афферентный вход адресован нейронам [1, 6] о низкой ориентационной различных слоев колонок. Эти факты избирательности нейронов колонок, указывают на возможность расположенных в областях высокой многоконтурного управления активностью активности цитохромоксидазы.

корковых колонок. 10. Выявлен переход от синхронизации 5. Обнаружены преимущественно активности при простых стимулах к активирующие воздействия от локальных десинхронизации при более сложных.

и дистантных внутрикорковых входов на 11. Показано, что внутрикорковые нейроны верхних и нижних слоев колонок, взаимодействия избирательно в то время как нейроны 4-ого слоя активируются при коротких получают тормозные влияния. Эти данные межимпульсных интервалах в отличие от согласуются с результатами активации общего входа при большей экспериментальных исследований и длительности интервала. На основании моделирования о возможности этих фактов можно полагать, что блокирования сенсорных входов колонки синхронизация активности нейронов в при активации top-down механизмов [23]. колонке в низкочастотной области 6. Показана существенная определяется в большей мере активацией гетерогенность нейронов, образующих общего входа, в высокочастотной – НА. В отличие от известных методов активацией внутрикорковых связей.

идентификации нейронов различных 12. При тестировании модельных типов [6], основанных на анализе элементов, имитирующих диапазон временной динамики активности в ответ длительностей импульсов «быстрых» и на ступеньку тока и использовании других «медленных» нейронов, специальных экспериментальных зарегистрированных в эксперименте, приемов, в разработанных методах обнаружено, что степень синхронизации анализируется текущая активность их активности зависит от частоты и силы нейронов (длительность ПД, параметры входных воздействий: она максимальна абсолютной и относительной при высокой частоте сверхпороговых рефрактерности и следовых потенциалов, входных сигналов, что согласуется с а также характерные паттерны активности известными фактами [6] о величине и переходные состояния между ними). межимпульсных интервалов в афферентах 7. Обнаружены принципиальные от НКТ (2...4 мс).

различия во внутрикорковых Материалы XVI Международной конференции по нейрокибернетике Возможные механизмы переработки (внутренней структуры); идентификация информации в колонках входных и выходных элементов и В свете перечисленных выше и исследование преобразования информации известных фактов корковая колонка от входа к выходу по системе может быть рассмотрена как внутрикорковых связей; идентификация распределенная система с сильных и слабых внутрикорковых множественными относительно межнейронных взаимодействий и независимыми параллельными каналами исследование их природы и переработки информации, функциональной роли; исследование различающимися по скорости, связям, сетевых свойств по временной динамике частотной и сенсорной настройке с активности отдельных нейронов и поиск множественными входами и выходами. переходных состояний в динамике Результаты их функционирования могут активности.

проявляться в совместной активности (в В копилку фактов при том числе в фазовых отношениях) формализации непротиворечивых нейронов разного типа (быстрые, экспериментальных данных в усредненной промежуточные и медленные клетки), функциональной колонке с которые формируют диктантные выходы определенностью должны войти колонки. Возможно, что результаты об организации локальных идентифицированные по временной взаимодействий, связей, опосредованных динамике активности нейроны ЗКМ электрическими синапсами, и сведения о соответствуют известным [6] возможности несинаптической интеграции морфофункциональным типам нейронов активности нейронов в колонке как (X, Y и W), обнаруженным на всех относительно обособленной, за счет уровнях зрительной сенсорной системы системы внутрикоркового торможения, (от сетчатки до коры головного мозга). единице структурно-функциональной организации коры мозга.

Pages:     | 1 |   ...   | 56 | 57 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.