El pensamiento lógico. Parte 5. Las ondas cerebrales Bashny.Net

Por lo tanto, llegamos a la descripción de uno de los principios fundamentales del modelo descrito. Este principio no se ha utilizado en ningún redes neuronales o en la descripción del cerebro. En este sentido, le recomiendo a contactar con la partes anterior . Como mínimo, debe leer cuarta parte sin describen a continuación, será completamente incomprensible.

En el artículo anterior hablamos sobre el hecho de que la actividad de las neuronas dividido en inducida y el fondo. Ecos de la actividad de fondo se observa, teniendo electroencefalograma. Las señales grabadas tienen una forma compleja y la ubicación de la aplicación dependerá de los electrodos a la cabeza, pero, sin embargo, se separan suficientemente ven claramente los componentes armónicos.

Ritmos básicos fueron nombrados:

• ritmo alfa (8-13 Hz);
• ritmo beta (de 15 a 35 Hz);
• ritmo gamma (de 35 a 100 Hz);
• ritmo delta (de 0, 5 a 4 Hz);
• ritmo theta (5-7 Hz);
• sigma ritmo "cabezal" (13 a 14 Hz).
  
  
  
  Estas ecuaciones determinan el proceso Autowave, es decir, prescriben las neuronas generan impulsos. Modelo de Hodgkin-Huxley para el modelado complejo. Por lo tanto, hay una gran cantidad de sus simplificaciones, conservando las propiedades básicas de generación. Los modelos más populares: Fitzhugh-Nagumo (Fitzhugh, 1961), Morris-médico (Morris C., Lecar H., 1981), Hindmarsh-Rose (Hindmarsh JL, y Rose RM, 1984). Muchos modelos, como Hindmarsh-Rose le permite simular cómo estallido actividad y picos aislados (véase la figura más abajo).
  
  
  
  estallar la actividad y los picos que surgen al modelar neurona Hindmarsh-Rose i>
  
  La combinación de las neuronas que generan sus propios impulsos en el diseño, se asemeja a la estructura de la corteza real, es posible reproducir una variedad de efectos que son típicos de la actividad del grupo de neuronas reales. Por ejemplo, es posible lograr la sincronización global de la actividad o causar ondas neuronales. Los modelos más conocidos: Wilson-Cowan (HR Wilson y JD Cowan, 1972) y Kuromoto (Kuramoto, 1984)
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  EEG registra los ecos de la actividad conjunta de las neuronas, pero está claro que esta actividad tiene una organización espacio-temporal específico. Los métodos para el control de la actividad óptica de la corteza le permiten ver en directo. En animales de experimentación revelará corteza parcela y se inyecta un colorante especial que es sensible a cambios en el potencial eléctrico. Bajo la influencia de las fluctuaciones agregadas del potencial de membrana de las neuronas tales colorante cambia sus propiedades espectrales. Aunque estos cambios son muy pequeños, que, sin embargo, se pueden fijar, por ejemplo, con una matriz de diodos, que sirve como una cámara de vídeo de alta velocidad. Los métodos ópticos no nos permiten mirar profundamente en la corteza y un seguimiento de la actividad de las neuronas individuales, pero ellos hacen que sea posible obtener una idea general sobre el curso de los procesos de onda en su superficie.
  
  
  
  El esquema de fijación de la actividad óptica de la corteza (Michael T. Lippert, Kentaroh Takagaki, Weifeng Xu, Xiaoying Huang, Jian-Young Wu, 2007) i>
  
  Resultó que los ritmos del cerebro corresponden a las ondas generadas en el punto de origen y distribuidos bajo la corteza, como círculos en el agua. Sin embargo, el frente de onda en el agua diverge fuertemente en un círculo, y el frente de onda de la actividad neuronal del cerebro puede propagarse más complicado. La siguiente figura muestra el patrón de propagación de las ondas en la parte 5 milímetros de la corteza del cerebro de la rata.
  
  
  
  La imagen de la actividad de la onda en el área de la corteza cerebral de la rata. Muestra gradiente de potencial de azul a rojo. 14 cuadros a intervalos de 6 milisegundos cubren un ciclo de la onda (84 ms - 12 Hz) (Michael T. Lippert, Kentaroh Takagaki, Weifeng Xu, Huang Xiaoying, Jian-Young Wu, 2007) i>
  
  Muy interesante e ilustrativo actividad de las ondas de vídeo se dan en (W.-F. Xu, X.-Y. Huang, K. Takagaki, y J.-Y. Wu, 2007). No se muestra que las olas se pueden sellar, antes de alcanzar el límite de la corteza puede ser reflejada de otras áreas y crear una onda contador puede propagar dobles hélices y crear remolinos.
  
  
  
  La compresión y ondas reflejadas en la corteza visual primaria (W.-F. Xu, X.-Y. Huang, K. Takagaki, y J.-Y. Wu, 2007) i>
  
  A continuación se muestra un video de la misma obra (W.-F. Xu, X.-Y. Huang, K. Takagaki, y J.-Y. Wu, 2007):
  
  
  
  Utilizando modelos de neuronas que oscilan pueden y simulaciones por ordenador para obtener el patrón de onda similar. Pero por sí mismo esta ondulación es poco sentido. Es razonable suponer que la actividad de las ondas - es el mecanismo de transporte y procesamiento. Pero los intentos de los modelos tradicionales explican la naturaleza de este mecanismo no ha dado resultados tangibles. Parece lógico suponer que la información se codifica características de frecuencia y fase de las señales neuronales. Pero esto lleva a la necesidad de tener en cuenta los procesos de interferencia y plantea más preguntas de las que aclara.
  
  Hay una hipótesis de que la ola de "escanear" la corteza mediante la lectura de la información de ella para su posterior transmisión (Pitts W., McCulloch WS, 1947). Se ve muy sensiblemente, al menos con respecto a las ondas alfa y la corteza visual primaria. Los autores de esta hipótesis McCulloch y Pitts destacaron que scan ayuda a explicar un fenómeno importante. El hecho de que la información de la corteza visual primaria se proyecta más largo de las fibras a través de los haces de axones de la sustancia blanca claramente insuficiente en volumen para la transmisión simultánea de toda la corteza estado. Así, han concluido, la exploración puede ser utilizado no sólo espacio, sino también el código de tiempo que proporciona una transferencia consistente de la información requerida.
  
  Este problema es existe la estrechez de las vigas que se proyectan no sólo para la corteza visual primaria, sino también para todas las demás áreas del cerebro. El número de fibras en los caminos de proyección es mucho menor que el número de neuronas que forman el patrón espacial de la actividad. La comunicación entre las zonas no está claramente en una posición paralela a transmitir la distribución espacial de la señal, y por lo tanto requiere una comprensión de cómo la compresión y descompresión transmiten información en ellos. La asunción de la exploración, aunque no respondió a la pregunta sobre el mecanismo de codificación, sin embargo, le permite poner en frente de las preguntas correctas.
  
  Nuestro modelo es explicar los ritmos del cerebro basado en la descripción anterior de la naturaleza de la actividad metabotrópico. El uso de la noción de que en el proceso de creación de ritmos que participan no sólo las sinapsis de las neuronas, sino también grupos receptivos metabotrópicos nos permite evaluar cualitativamente diferente de todas las teorías clásicas. Pero antes de proceder a describir esto, quiero hacer una advertencia. Voy a describir modelos idealizados deliberadamente simplificados, colocándolos en cumplimiento de ciertos procesos inherentes en el cerebro real, pero no el argumento de que el cerebro funciona de esa manera. Nuestra tarea - para mostrar los principios básicos, la comprensión de que la evolución ha progresado y su aplicación real es considerablemente más complicado. Usted puede hacer una analogía con el desarrollo de la tecnología informática. El ordenador moderno es bastante complicado, y si empezamos a describir los principios básicos de los dispositivos informáticos clásicos, parece que en su forma pura es casi imposible de encontrar en los sistemas actuales. La idea básica - el procesador lee de la memoria de programa y de datos, realiza acciones sobre los datos de los programas prescritos, y escribe los resultados de vuelta en la memoria. Ahora agregue a esto el uso de los diferentes niveles de caché, multithreading, hyperthreading, computación paralela utilizando locales, de grupo y de memoria compartida y similares. Y resulta que es difícil de encontrar en una adhesión literal ordenador real a las reglas simples. En realidad, todo esto debe ser tenido en cuenta, haciendo coincidir la siguiente descripción de la obra de un cerebro real.
  
  Por lo tanto, tomar el modelo de la corteza, lo que creará un modelo compacto de la actividad evocada. Si bien la cuestión es cómo hizo este patrón. Simplemente, se supone que hay elementos en los que existe una señal de pulso constante. La siguiente figura neuronas que forman un patrón, marcada en rojo. En realidad, esto corresponde a los axones de la corteza de transmisión de la actividad de ruptura, es decir, la emisión de una serie de picos con alta frecuencia. Estos axones pueden pertenecer a las mismas neuronas en áreas corticales en un estado de excitación causada por, o pueden ser fibras de proyección que se extienden desde las otras partes del cerebro.
  
  
  
  La actividad evocada patrón i>
  
  Ahora hacen las neuronas libres generan impulsos aleatorios raras. En este caso, imponemos la condición de que para un pico al azar requiere un cierto nivel de actividad ambiental. Esto significa que los picos aleatorios pueden ocurrir sólo en las proximidades de las neuronas ya activos. En nuestro caso, aparecen en las proximidades de la actividad patrón evocado. La siguiente figura muestra los puntos aleatorios en verde.
  
  Típicamente, la totalidad de la actividad de las neuronas que no es causado por, llamados espontánea o de fondo. Esto no es muy bueno, como conjuntos sobre la percepción de toda esta actividad como al azar. A continuación, se muestra que, en general, la actividad de fondo está estrictamente predeterminado y no coincidencia. Y sólo una pequeña parte de ella - es realmente picos bastante aleatorios. Estos picos aleatorios de los que ahora se han creado alrededor del patrón activo.
  
  
  
  El primer paso de la simulación. La actividad espontánea en el fondo causado por la actividad i>
  
  Simular nuestras neuronas formales grupos receptivos metabotrópicos. Para ello, dará la oportunidad de guardar las neuronas, en su caso, una imagen de la actividad séquito. Y no nos limitamos a una imagen de una neurona, como lo sería, recordamos a las sinapsis, y permitimos que cada neurona para almacenar una pluralidad de tales pinturas.
  
  Hazlo para que la presencia de su propio pico de azar y la actividad ambiental sea lo recordará cada vez que la imagen de base que rodea pulso (figura de abajo). A continuación vamos a dar neuronas picos individuales cada vez que se repita una de estas pinturas locales almacenados. A fin de no confundirlos con los puntos aleatorios, llamamos estos picos de onda.
  
  
  
  Provincia actividad se establecen, para una de las neuronas que emitieron el pico espontáneo (que está en el centro de la plaza). Al modelar para una fácil campos receptivos uso cuadrados que aunque no coincide con los campos en busca de las neuronas reales, no afecta cualitativamente el resultado i>
  
  Como resultado, el siguiente paso de la simulación (ver figura siguiente), se obtiene la imagen, que será el mismo que antes, con la actividad inducida de neuronas (rojo), las neuronas respondían a almacenada en las imágenes locales paso anterior (blanco), y las neuronas generan pico espontáneo (verde).
  
  
  
  El segundo paso de la simulación. Red - actividad, blanco evocado - actividad de las ondas, verde - actividad espontánea i>
  
  Repita los pasos de simulación, se obtiene de multiplicación en la actividad de la corteza con un cierto patrón generado aleatoriamente único.
  Ahora introducimos la condición de las neuronas de fatiga. Hazlo para que después de varios metabotrópicos (onda) clava neuronas pierden el tiempo necesario para la relajación, la capacidad de generar nuevos impulsos. Esto conducirá al hecho de que la actividad se distribuirá zona no continua y las ondas pulsantes divergentes de su fuente.
  
  Para evitar que la "obstrucción" bloquear la actividad espontánea en las zonas donde gran número de neuronas relajante. Como resultado, se obtiene un anillo de neuronas con actividad de las ondas, dispersada por la actividad patrón evocado (ver figura abajo).
  
  
  
  La propagación del frente de onda. Azul - neuronas, en un estado de relajación i>
  
  La onda resultante es la distancia desde el centro perderá frente densidad y tarde o temprano morirá abajo. En la siguiente figura, se puede rastrear el primer ciclo de su vida.
  
  
  
  El primer ciclo del identificador de onda i>
  
  Tras los pasos de época relajación, iniciar una nueva ola. Ahora va a ser recogido por las neuronas, ya formados, y se extendió un poco más lejos. Con cada ciclo de la onda será empujar los límites de su distribución, hasta llegar a los bordes de la zona. Para prevenir el crecimiento ilimitado de la densidad del frente de onda, se introduce otra limitación:. La prohibición de la actividad espontánea de las neuronas para cuando la actividad total de alrededor de ellos supera un cierto umbral
  
  Después de un tiempo conseguimos una corteza, aprender a distribuir único en su patrón de onda de la actividad correspondiente a un modelo predeterminado actividad inducida originalmente (figura de abajo).
  
  
  
  La propagación de la onda ya entrenado corteza (después de 200 ciclos de formación) i>
  
  A continuación se muestra un video del proceso de aprendizaje de la ola:
  
  
  
  Nota: cuando la corteza ya está entrenado en la propagación de una onda a partir de un cierto patrón, picos espontáneos (al azar) desaparecen. Esta ola "piloto" formado por las ondas, picos no aleatorias. Picos azar aparecen sólo durante el entrenamiento, cuando el frente de onda alcanza territorios aún sin entrenamiento o mal entrenados. En este momento, los impulsos espontáneos crean continuación aleatoria de la forma de onda se almacena inmediatamente en la superficie de las neuronas implicadas en esta onda. Pero tan pronto como termine el entrenamiento, el patrón de onda de la corteza de un amigo comienza a extenderse ya crea un patrón de onda, cada ciclo se repite exactamente en su camino es el mismo patrón ya no aleatoria.
  
  Corteza educación no tiene que ser gradual. En el modelado de la elección de los parámetros se puede asegurar que se originó la onda era autosuficiente. Es decir que no se atenúa en el primer ciclo, e inmediatamente se extendió a todo el espacio (figura siguiente).
  
  
  
  Ejemplo persistente en el primer ciclo de la propagación de la onda de aprendizaje i>
  
  Dado que la anchura del frente de onda es constante, el área superficial aumenta con la distancia desde la fuente. Esto corresponde a lo que está involucrado activamente en la difusión de más neuronas. Si rastreamos el potencial total creado por ellos, entonces obtenemos los gráficos, similar a lo que vemos en entsifologrammah (abajo).
  
  
  
  Programación patrones de actividad rítmica con una sola fuente i>
  
  Tenga en cuenta que la aparición de ritmos observados en tales "electroencefalogramas" - este no es el ritmo de la "respiración" de la corteza. Que no está sincronizada ráfagas conjuntos de actividad, como debería ser en la mayoría de los modelos existentes, y el cambio en el número de neuronas implicadas en la distribución de las ondas salientes. Si las nuevas olas se emiten incluso antes de que los frentes de onda anteriores desaparecen, su adición dará una imagen más suave. En un determinado elección de los parámetros en el modelo reproducido una situación en la propagación de ondas es acompañada por la actividad rítmica casi total. Esto puede estar relacionado con el hecho de que alrededor del 10 por ciento de personas en la actividad de las ondas electroencefalograma no puede ser rastreada.
  
  Si ahora tomamos una actividad nueva pauta evocado, la corteza creará ondas que se propagan de él. Por otra parte, esta corteza está capacitado para crear ondas para cualquier actividad evocada patrón sostenible. Debido al hecho de que la misma neurona puede almacenar una pluralidad de imágenes locales, puede ser directamente parte de la pluralidad de diferentes ondas correspondientes a diferentes patrones. Si queremos que las ondas más únicos, es suficiente para la acumulación de neurona almacenada local para ellos reduce la probabilidad de pico espontánea.
  
  Para las imágenes almacenadas de marcas locales sentido introducir un mecanismo de consolidación. Esto no quiere fijar la imagen en el siglo derecha, y establecer el tiempo durante el cual la imagen se debe repetir varias veces. Desde el aprendizaje de la propagación de las ondas y la formación de patrones estables de actividad evocada - procesos paralelos, la consolidación puede permitir a borrar las huellas del fracaso educativo
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  Pero lo más importante de todo esto - es la singularidad de cada una de la onda resultante de historias. En cualquier momento, a través del cual la onda, se crea una única, característica sólo para su figura. Esto significa que si la superficie de la corteza han evocado patrón de actividad que codifica cualquier caso, la onda causada por ellos, difundir información acerca de este sobre todo el espacio de la corteza. En cada lugar, esta ola creará su propio patrón único que es único sólo para este evento. Cualquier otro evento que va a crear un patrón de sitio diferente, con su onda asociada.
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  Referencias
  
  
  Partes anteriores:
  Parte 1. Neurona
  Parte 2. Factores
  Parte 3: Perceptrón, red de convolución
  actividad Parte 4. Antecedentes
  
  Alex Redozubov (2014)