Modele_populacyjne_Lopes.pdf

Tutorial: Modelowanieczynno±cineuronówi pewnych aspektówczynno±cimózgu

CotojestsygnaªEEG?

EEGjastzapisemczynno±cielektrycznejmózgu.

EEGmierzypotencjaªpolowywprzestrzeniwokóªneuronów.

EEGjest±redni¡aktywno±ci¡elektryczn¡wieluneuronównaznacznymobszarze.

Ka»dykanaªjonowydziaªajak¹ródªolubzlewpr¡du.Wagaka»dego¹ródªa/zlewuwcaªkowitej

sumiejestodwrotnieproporcjonalnadoodlegªo±cimi¦dzy¹ródªem/zlewemaelektrod¡iwprost

proporcjonalnadocaªkowitegopr¡duprzepªwaj¡cegoprzezkanaª.

GªównywkªaddoEEGwnosz¡potencjaªypostsynaptyczne,gdy»potencjaªyczynno±ciowe

powoduj¡mniejszyprzepªywªadunkuni»potencjaªypostsynaptyczne.Zewzgl¦dunaczastrwania

potencjaªuczynno±ciowego( 1ms)znacznietrudniejjestuzyska¢synchronizacj¦potencjaªów

czynno±ciowychni»postsynaptycznych.

Czymbardziejzsynchronizowanajestdanapopulacjaneuronów,tymwi¦kszywkªaddajedoEEG.

Tutorial: Modelowanieczynno±cineuronówi pewnych aspektówczynno±cimózgu

ZapotrzebowanienamodeleEEG

EEGjestwa»nymsygnaªemwbadaniachklinicznych:

{ madªugatradycj¦wdiagnostycemózgu

{ pomiarjestbezpiecznydlapacjenta

{ odzwierciedlafunkcjionalnystanmózguwodró»nieniuodtechnikobrazowaniatakichjak

(MRI,CT)ukazuj¡cychanatomi¦

{ madobr¡rozdzielczo±¢czasow¡(wodró»nieniuodfMRI)

{ jestwzgl¦dnietanie

Problem:EEGjestsygnaªembardzozªo»onymitrudnojestwydobywa¢zniegoinformacj¦.

Jednozrozwi¡za«poleganabudowaniumodeliukladówgenruj¡cychEEG.Takiemodele

pomagaj¡wdwóchaspektach:

1. umo»liwiaj¡testowaniewpªywuró»nychrodzajówbod¹cówlubzmianparametrówmodeluna

jegozachowanie|wtensposóblepiejrozumiemymechanizmyrz¡dz¡cezachowaniem

modelowanegoukªadu,

2. implikuj¡formuªowanienowychhipotezdotycz¡cychmodelowanegoukªadu,wpªywujego

elementarnychwªasno±cinazachowaniecaªo±ci.

Tutorial: Modelowanieczynno±cineuronówi pewnych aspektówczynno±cimózgu

Modeledystrybuowaneimodelepopulacyjnesiecineuronowych

Abyzbudowa¢modelodpowiednidobadaniazjawiskwidocznychnapoziomieEEGmusimy:

opisa¢dynamik¦pojedynczychneuronów,poª¡czy¢jewprzestrzennierozlegª¡sie¢oarchitekturze

zbli»onejdoanatomicznej.Wci¡»niewykonalnejestzbudowaniemodeluwskali1:1wi¦cmusimy

u»ywa¢rzadkiegopróbkowania"prawdziwejsieci"{jedenneuronwmodelujestreprezentantem

wieluidentycznychneuronów.Musimywi¦cskompensowa¢brakuj¡ceneurony.Najcz¦±ciejrobisi¦

toprzezmodykacj¦siªypoª¡cze«.

Inn¡mo»liwo±ci¡jestmodelwktórympojedynczyelementreprezentujeu±rednion¡odpowied¹

wieluneuronów.Wówczaselementtenodpowiadapopulacjineuronów.

Tutorial: Modelowanieczynno±cineuronówi pewnych aspektówczynno±cimózgu

Modelkoryw¦chowejFreeman'a

Interakcjepomi¦dzypopulacjamineuronówbyªyintensywniebadanewukªadziew¦chowym.

Systemw¦chowyskªadasi¦z3gªównych

cz¦±ci:

nasal mucosa Jest przetwornikiem

sensorycznym, na tym poziomie nie

mawzajemnychpoª¡cze«;

opuszka w¦chowa {olfactory bulb (OB)

koraprzedw¦chowa | prepyriformcortex(PPC)

Tutorial: Modelowanieczynno±cineuronówi pewnych aspektówczynno±cimózgu

Na tym schemacie ró»ne typy neuronów

s¡reprezentowaneprzezpopulacjeponie-

wa»komórkiwchodz¡cewskªadpopulacji

maj¡ podobne wªasno±ci i podobne po-

ª¡czenia. Odziaªywania pomi¦dzy popu-

lacjamitworz¡p¦tlesprz¦»e«zwrotnych.

Podstawowe parametry istotne w mate-

matycznymopisietegosystemuto:

staªeczasowebªony,

staªe odlegªo±ci { zasi¦gi oddziaªy-

wa«

staªe sprz¦»enia { siªy poª¡cze« sy-

naptycznych

Najbardziejzmiennymparametremwta-

kimsystemies¡staªesprz¦»enia.Typypo-

ª¡cze«synaptycznychpomi¦dzyposzcze-

gólnymielementamizostaªyokre±lonena

podstawiepomiarówaktywno±cipojedyn-

czychneuronówipotencjaªówpolowych.

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: