books nervous system models
If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
نماذج الجهاز العصبي (Info)
نموذج الدماغ التطوري
إن "نظرية الدماغ الثلاثي" ماكلين، بي. (2003) هي واحدة من عدة نماذج مستخدمة لتنظير الهيكل التنظيمي للدماغ. أقدم بنية عصبية للدماغ هي جذع الدماغ أو "الدماغ السحلية". المرحلة الثانية هي الدماغ الحوفي أو الثديي، وتؤدي الوظائف الأربع اللازمة لبقاء الحيوان - القتال والتغذية والفرار والزنا. المرحلة الثالثة هي القشرة المخية الحديثة أو دماغ الثدييات الجديدة. الوظائف المعرفية العليا التي تميز البشر عن الحيوانات الأخرى موجودة بشكل أساسي في القشرة. يتحكم دماغ الزواحف في العضلات والتوازن والوظائف اللاإرادية، مثل التنفس وضربات القلب. هذا الجزء من الدماغ نشط، حتى في النوم العميق. يشتمل الجهاز الحوفي على ما تحت المهاد والحُصين واللوزة. يشمل القشرة المخية الحديثة القشرة الدماغية. وهو يتوافق مع دماغ الرئيسيات، وعلى وجه التحديد، الأنواع البشرية. يرتبط كل من العقول الثلاثة بالأعصاب مع الاثنين الآخرين، ولكن يبدو أن كلًا منهما يعمل كنظام دماغه الخاص بقدرات مميزة. (انظر التوضيح في الدماغ الثلاثي. )
نموذج PDP / الاتصالية
تطور نموذج الاتصال من إطار المعالجة الموزعة المتوازية الذي يصوغ ما وراء التاريخ الذي يمكن من خلاله إنشاء نماذج محددة لتطبيقات معينة. نهج PDP (روميلهارت، جي. أل.، ماكلاند، جي. أل.، و مجموعة أبحاث PDP (1998) هو معالجة متوازنة موزعة للعديد من العمليات المترابطة، تشبه إلى حد ما ما يحدث في الجهاز العصبي البشري. يتم تعريف الكيانات الفردية كوحدات والوحدات متصلة لتشكيل شبكة. و لذلك، في التطبيق على الجهاز العصبي، يمكن أن يكون التمثيل واحدًا بحيث تكون الوحدات هي الخلايا العصبية والروابط هي المشابك.
نموذج اتصال الدماغ
هناك ثلاثة أنواع من نماذج التوصيل الدماغي للشبكة (سبورنس، أو. (2007) ). يصف "الاتصال التشريحي (أو الهيكلي)" شبكة ذات روابط تشريحية لها علاقة محددة بين "الوحدات" المتصلة". إذا كانت الخصائص التابعة عشوائية، يتم تعريفها على أنها "الاتصال الوظيفي". "الاتصال الفعال" له تفاعلات عرضية بين الوحدات المتميزة في النظام. كما ذكر سابقًا، يمكن وصف اتصال الدماغ على ثلاثة مستويات. على المستوى الجزئي، يربط الخلايا العصبية من خلال المشابك الكهربائية أو الكيميائية. يمكن اعتبار عمود من الخلايا العصبية كوحدة في المستوى المتوسط ومناطق الدماغ التي تضم عددًا كبيرًا من الخلايا العصبية وأعصاب الخلايا كوحدات في المستوى الكلي. الروابط في الحالة الأخيرة هي المسارات الأقاليمية، لتشكيل اتصال واسع النطاق.
يوضح الشكل 2 الأنواع الثلاثة من الاتصال. تم التحليل باستخدام الرسوم البيانية الموجهة (انظر سبورنس، أو. (2007) و هيلغاغ، سي. سي. (2002) ). في نوع الاتصال الهيكلي للدماغ، يكون الاتصال رسمًا متناثرًا وموجهًا. الاتصال الوظيفي للدماغ لديه رسوم بيانية ثنائية الاتجاه. الاتصال الفعال للدماغ ثنائي الاتجاه مع السبب التفاعلي وعلاقات التأثير. تمثيل آخر للربط هو تمثيل المصفوفة (انظر سبورنس، أو. (2007) ). يصف هيلغاغ، سي. سي. (2002) التحليل الحسابي لاتصال الدماغ.
نماذج وحدات من وظائف المخ
أربيب، أم. أ. (2007) يصف النماذج المعيارية على النحو التالي. "تساعد النماذج المعيارية للدماغ على فهم نظام معقد من خلال تفكيكه إلى وحدات هيكلية (مثل مناطق الدماغ والطبقات والأعمدة) أو وحدات وظيفية (مخططات) واستكشاف أنماط المنافسة والتعاون التي تؤدي إلى الوظيفة العامة." هذا التعريف ليس هو نفس التعريف المحدد في الاتصال الوظيفي. الغرض من النهج المعياري هو بناء النماذج المعرفية وهو، في التعقيد، بين مناطق الدماغ المحددة تشريحيا (التي تعرف على أنها المستوى الكلي في اتصال الدماغ) والنموذج الحسابي على مستوى الخلايا العصبية.
هناك ثلاث طرق عرض للنماذج. وهي (1) وحدات لهياكل الدماغ، (2) وحدات كمخططات، و (3) وحدات كواجهات. يعرض الشكل 3 التصميم المعياري لنموذج للتحكم المنعكس في الحشائش (أربيب، أم. أ. (2007) ). وهي تتضمن وحدتين رئيسيتين، إحداهما للجزيء المتفوق (SC)، والأخرى لجذع الدماغ. يتحلل كل من هذه في وحدات فرعية، مع كل وحدة فرعية تحدد مجموعة من الخلايا العصبية المحددة من الناحية الفسيولوجية. في الشكل 3 (ب)، يتم تضمين نموذج الشكل 3 (أ) في نموذج أكبر بكثير يشمل مناطق مختلفة من القشرة الدماغية (ممثلة في الوحدات Pre-LIP Vis و Ctx. و LIP و PFC و FEF)، المهاد والعقد القاعدية. في حين أنه قد يتم بالفعل تحليل النموذج في هذا المستوى الأعلى من التحلل المعياري، فنحن بحاجة إلى مزيد من تحليل العقد القاعدية، BG، كما هو موضح في الشكل 3 (ج) إذا أردنا تفكيك دور الدوبامين في التعديل التفاضلي (السهامان أظهرت الناشئة من SNc) المسارات المباشرة وغير المباشرة داخل العقد القاعدية (كرولي، م. (1997) ). تم تطوير لغة المحاكاة العصبية (NSL) لتوفير نظام محاكاة للشبكات العصبية العامة واسعة النطاق. يوفر بيئة لتطوير نهج كائني التوجه لنمذجة الدماغ. يدعم NSL النماذج العصبية التي تحتوي على طبقات عصبية بنية بيانات أساسية ذات خصائص متشابهة وأنماط اتصال مماثلة. تم توثيق النماذج التي تم تطويرها باستخدام NSL في قاعدة بيانات تشغيل الدماغ (BODB) كوحدات منظمة بشكل هرمي يمكن أن تتحلل إلى مستويات أقل.
الشبكات العصبية الاصطناعية
كما ذكر في القسم 2.4، بدأ تطوير الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)، أو الشبكة العصبية كما يطلق عليها الآن، كمحاكاة لشبكة الخلايا العصبية البيولوجية وانتهى بها الأمر باستخدام الخلايا العصبية الاصطناعية. تماشت أعمال التطوير الرئيسية في التطبيقات الصناعية مع عملية التعلم. تمت معالجة المشاكل المعقدة من خلال تبسيط الافتراضات. تم تطوير الخوارزميات لتحقيق أداء عصبي مرتبط، مثل التعلم من التجربة. نظرًا لأن الخلفية والنظرة العامة قد تم تناولهما في المراجع الداخلية الأخرى، فإن المناقشة هنا تقتصر على أنواع النماذج. النماذج على مستوى النظام أو الشبكة.
السمات الأربعة الرئيسية لـ ANN هي الطوبولوجيا وتدفق البيانات وأنواع قيم الإدخال وأشكال التنشيط (ميرليس أم. أر. جي (2003)، موناكاتا، تي. (1998) ). يمكن أن تكون الطوبولوجيا متعددة الطبقات أو أحادية الطبقة أو متكررة. يمكن أن يكون تدفق البيانات متكررًا مع التعليقات أو غير متكرر مع نموذج التغذية الأمامية. تكون المدخلات ثنائية أو ثنائية القطب أو مستمرة. التنشيط خطي أو خطوة أو سيني. متعدد الطبقات كبيرسبيترون (MLP) هو الأكثر شعبية من جميع الأنواع، والتي يتم تدريبها بشكل عام مع الانتشار الخلفي لخوارزمية الخطأ. يرتبط كل ناتج للخلايا العصبية بكل خلية عصبية في طبقات لاحقة متصلة في شلال وبدون أي اتصالات بين الخلايا العصبية في نفس الطبقة. يوضح الشكل 4 طوبولوجيا MLP أساسية (ميرليس أم. أر. جي (2003) )، وشبكة اتصالات أساسية (سوبرامانيان، أم. (2010) ) مألوفة لدى معظمهم. يمكننا مساواة أجهزة التوجيه في العقد في شبكة الاتصالات بالخلايا العصبية في تقنية MLP والروابط إلى المشابك.
نماذج الخلايا العصبية الحاسوبية
علم الأعصاب الحسابي هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الهندسة والبيولوجيا وأنظمة التحكم ووظائف الدماغ والعلوم الفيزيائية وعلوم الكمبيوتر. لديها نماذج تطوير أساسية تتم في المستويات الأدنى من الأيونات والخلايا العصبية والمشابك، وكذلك نشر المعلومات بين الخلايا العصبية. وقد أنشأت هذه النماذج التكنولوجيا التمكينية لتطوير نماذج عالية المستوى. وهي تعتمد على الأنشطة الكيميائية والكهربائية في الخلايا العصبية التي يتم إنشاء دوائر كهربائية مكافئة لها. نموذج بسيط للخلايا العصبية مع أيونات البوتاسيوم في الغالب داخل الخلية وأيونات الصوديوم في الخارج يؤسس إمكانات كهربائية على الغشاء تحت التوازن، أي لا يوجد نشاط خارجي، حالة. وهذا ما يسمى جهد الغشاء الباقي، والذي يمكن تحديده بواسطة معادلة نرنست (نيرنست، دبليو. (1888) ). يظهر الشكل 5 دائرة كهربائية مكافئة لرقعة الغشاء، على سبيل المثال محور عصبي أو التغصن. E K و E Na هي الإمكانات المرتبطة بقنوات البوتاسيوم والصوديوم على التوالي و R K و R Na هي المقاومة المرتبطة بها. C هي سعة الغشاء و I هو مصدر التيار، والذي يمكن أن يكون مصدر الاختبار أو مصدر الإشارة (عمل محتمل). تبلغ طاقة الراحة لقنوات الصوديوم والبوتاسيوم في الخلايا العصبية حوالي -65 ملي فولت.
نموذج الغشاء يمثل قسم صغير من غشاء الخلية. بالنسبة للأقسام الأكبر، يمكن توسيعها عن طريق إضافة أقسام مماثلة، تسمى المقصورات، مع قيم المعلمات نفسها أو مختلفة. تتالي المقصورات بمقاومة تسمى المقاومة المحورية. يوضح الشكل 6 نموذجًا مجزأًا لخلايا عصبية تم تطويره فوق نموذج الغشاء. التشعبات هي المستقبلات ما بعد المشبكية التي تتلقى مدخلات من الخلايا العصبية الأخرى ؛ وينقل المحوار الذي يحتوي على طرف محوري واحد أو أكثر الناقلات العصبية إلى الخلايا العصبية الأخرى.
لبنة البناء الثانية هي نموذج هودجلين_هاكسلي (HH) لإمكانات العمل. عندما يتجاوز احتمال الغشاء من التشعبات إمكانات الغشاء الباقي، يتم إنشاء نبض بواسطة خلية الخلايا العصبية وانتشاره على طول المحور العصبي. يُطلق على هذا النبض جهد العمل ونموذج HH عبارة عن مجموعة من المعادلات التي تم إجراؤها لتناسب البيانات التجريبية من خلال تصميم النموذج واختيار قيم المعلمات.
يمكن اشتقاق نماذج الخلايا العصبية الأكثر تعقيدًا التي تحتوي على أنواع أخرى من الأيونات عن طريق إضافة بطارية إضافية وأزواج مقاومة لكل قناة أيونية إلى الدائرة المكافئة. يمكن أن تكون القناة الأيونية سلبية أو نشطة لأنها يمكن أن تكون موصولة بالجهد أو تكون روابط. تم تطوير نموذج HH الموسع للتعامل مع حالة القناة النشطة.
على الرغم من وجود خلايا عصبية مرتبطة من الناحية الفسيولوجية ببعضها البعض، يتم نقل المعلومات في معظم المشابك العصبية عن طريق العملية الكيميائية عبر الشق. كما تم تصميم المشابك العصبية بطريقة حسابية. المستوى التالي من التعقيد هو مستوى إمكانات دفق العمل، التي يتم إنشاؤها، والتي يحتوي نمطها على معلومات التشفير للإشارة المرسلة. هناك نوعان أساسيان من إمكانات العمل، أو المسامير كما يطلق عليها، التي يتم إنشاؤها. أحدهما هو "الاندماج والنار" (الذي تناولناه حتى الآن) والآخر قائم على المعدل. هذا الأخير هو تيار يختلف معدله. يمكن نمذجة الإشارة التي تمر عبر المشابك العصبية إما على أنها عملية حتمية أو عشوائية بناءً على التطبيق (انظر القسم 3.7). هناك تعقيد تشريحي آخر هو عندما يحتاج عدد من الخلايا العصبية، مثل عمود من الخلايا العصبية في النظام البصري، إلى التعامل معها. يتم ذلك من خلال النظر في السلوك الجماعي للمجموعة (كوتر، ر.، نيلسون، بي. داهيرفلجد-جانسون، جي،. سومر، أف. تي.، و نورث أوف، جي. (2002) ).
نماذج الخلايا العصبية المتصاعدة
إمكانات العمل أو السنبلة لا تحمل نفسها أي معلومات. إنه تيار من المسامير، يسمى قطار المسامير، الذي يحمل المعلومات في عدد ونمط المسامير وتوقيت المسامير. يمكن أن تكون إمكانات ما بعد المشبك إما إيجابية أو المشبك الاستثنائي أو المشبك السلبي المثبط. في النمذجة، يتم دمج إمكانات ما بعد المشبكية التي يتلقاها التشعبات في العصبون بعد المشبكي وعندما تتجاوز الإمكانات المتكاملة إمكانات الراحة، يطلق العصبون إمكانات عمل على طول محوره. هذا النموذج هو نموذج التكامل والنار (IF) المذكور في القسم 2.3. يرتبط نموذج IF ارتباطًا وثيقًا بنموذج يسمى الاستجابة المسمارية (SRM) (جريستنر، ، دبليو. (1995) الصفحات 738-758) والذي يعتمد على استجابة وظيفة الاندفاع الملتفة مع إشارة تحفيز الإدخال. هذا يشكل قاعدة لعدد كبير من النماذج التي تم تطويرها لتضخم الشبكات العصبية.
يحدث نموذج IF و SR لقطار السنبلة في الخلايا العصبية من النوع الأول، حيث يزداد معدل السنبلة أو تكرار السنبلة للحدث بسلاسة مع الزيادة في تيار التحفيز بدءًا من الصفر. تحدث ظاهرة أخرى لتوليد قطار ارتفاع في الخلايا العصبية من النوع الثاني، حيث يحدث إطلاق النار عند عتبة المحتملة الباقية، ولكن مع قفزة كمية إلى تردد غير صفري. تم تطوير النماذج باستخدام معدل (تردد) قطار السنبلة وتسمى النماذج القائمة على المعدل.
الأمر المهم لفهم وظائف الجهاز العصبي هو كيفية ترميز الرسالة ونقلها من خلال إمكانات الفعل في العصبون. هناك نظريتان حول كيفية ترميز الإشارة التي يتم نشرها في المسامير حول ما إذا كان رمز النبض أو رمز المعدل. في السابق، فإن التأخير الزمني للارتفاع الأول من وقت التحفيز كما يراه المستقبل بعد المشبكي هو الذي يحدد الترميز. في رمز المعدل، هو متوسط معدل الارتفاع الذي يؤثر على الترميز. ليس من المؤكد ما هي الظاهرة الفسيولوجية الفعلية في كل حالة. ومع ذلك، يمكن نمذجة كلتا الحالتين حسابيا وتختلف المعلمات لتتناسب مع النتيجة التجريبية. وضع النبض أكثر تعقيدًا للنمذجة والعديد من النماذج العصبية التفصيلية والنماذج السكانية موصوفة من قبل جريستنر و كيستلر في الأجزاء I و II من جريتنر، دبليو.، و كيستلر، دبليو.، (2002) والفصل 8 من ستيرات، دي.، جراهام، بي.، جيليز، أ.، و ولشاو، دي. (2011). خاصية أخرى مهمة مرتبطة بنموذج SR هي اللدونة التي تعتمد على السنبلة. ويستند إلى فرضية هيب حول اللدونة المشبكية، التي تنص على أن "الخلايا العصبية التي تطلق سوية معًا". هذا يتسبب في أن يكون المشبك تقويماً طويل الأمد (LTP) أو اكتئاب طويل الأمد (LTD). الأول هو تقوية المشبك بين اثنين من الخلايا العصبية إذا كان الارتفاع بعد المشبكية يتبع مؤقتًا مباشرة بعد الارتفاع قبل المشبكي. لاحقًا هو الحال إذا كان معكوسًا، أي أن الارتفاع المشبكي يحدث بعد الارتفاع المشبكي. جريستنر، دبليو.، كيستلر، دبليو. (2002) في الفصل 10 و ستيرات، دي.، جراهام، بي.، جيليز، أ.، و ولشاو، دي. (2011) في الفصل 7 مناقشة نماذج مختلفة تتعلق بنماذج هيبي حول المرونة والترميز.
نماذج شبكة الجهاز العصبي
التحدي الذي ينطوي عليه تطوير نماذج للشبكات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة هو الحد من التعقيد من خلال عمل افتراضات مبسطة صالحة في نموذج العصبون هودكين -هوكسلي وتوسيعه بشكل مناسب لتصميم تلك النماذج (انظر الفصل 9 من ستيرات، دي.، جراهام، بي.، جيليز، أ.، و ولشاو، دي. (2011)، و كوتر، ر.، نيلسون، بي. داهيرفلجد-جانسون، جي،. سومر، أف. تي.، و نورث أوف، جي. (2002)، والفصل 9 من جريستنر، دبليو.، كيستلر، دبليو. (2002) ). يمكن تصنيف نماذج الشبكات إما على أنها شبكة من الخلايا العصبية تنتشر من خلال مستويات مختلفة من القشرة أو مجموعات الخلايا العصبية المترابطة على أنها خلايا عصبية متعددة المستويات. يمكن أن يكون الموقع المكاني للخلايا العصبية 1 أو 2 أو 3 الأبعاد ؛ تسمى الأخيرة شبكات العالم الصغير لأنها مرتبطة بالمنطقة المحلية. يمكن أن يكون العصبون إما مثيرًا أو مثبطًا، لكن ليس كلاهما. يعتمد تصميم النمذجة على ما إذا كان الخلايا العصبية الاصطناعية أو الخلايا العصبية البيولوجية للنموذج العصبي. يجب إجراء اختيار النوع الأول أو النوع الثاني لوضع إطلاق النار. يمكن أن تكون الإشارة في الخلايا العصبية هي الخلايا العصبية القائمة على المعدل، أو الخلايا العصبية ذات الاستجابة المرتفعة، أو تحفيز الدماغ العميق. يمكن تصميم الشبكة كنوع تغذية أو متكرر. يجب تحجيم الشبكة وفقًا لقدرات الموارد الحسابية. يتم التعامل مع أنظمة المهاد القشرية واسعة النطاق بطريقة مشروع الدماغ الأزرق (مركم، أتش. (2006) ).
نماذج تطوير الجهاز العصبي
لا توجد مفاهيم النمذجة المعممة لنمذجة تطوير علم وظائف الأعضاء التشريحية والمورفولوجية المشابهة لتلك السلوكية للشبكة العصبية، والتي تقوم على نموذج HH. يصف شانكل، دبليو. أر.، هارا، جاي.، فالون، جاي. أتش، و لاندنج، بي. أتش. (2002) تطبيق البيانات التشريحية العصبية للقشرة الدماغية البشرية النامية على النماذج الحسابية. يناقش سترات، د.، جراهام، ب.، جيليس، أ.، وويلشو، د. (2011) جوانب الجهاز العصبي للنمذجة الحسابية في تطوير مورفولوجيا الخلايا العصبية، فسيولوجيا الخلية، زخرفة الخلية، الأنماط هيمنة العين، والعلاقة بين الخلايا العصبية والعضلات، والخرائط الشبكية. يتعامل كاريرا-بيربيران، أم أ و جودهيل، جي. جاي. (2002) مع تحسين النماذج المحوسبة للقشرة البصرية.
مع العدد الهائل من النماذج التي تم إنشاؤها، تم تطوير أدوات لنشر المعلومات، وكذلك منصات لتطوير النماذج. تتوفر العديد من الأدوات المعممة، مثل GENESIS و NEURON و XPP و NEOSIM وتتم مناقشتها بواسطة هوكا، أم. (2002).
