Ознакомьтесь с Условиями пребывания на сайте Форнит Игнорирование означет безусловное согласие. СОГЛАСЕН
ВХОД
 
 

Короткий адрес страницы: fornit.ru/5104
или fornit.ru/ax1-21-102

Разделение общей сети на подсети 2

Использовано в предметной области:
Системная нейрофизиология (nan)
  • раздел: Нейронные сети (nan)
  • раздел: Распознавание образов (nan)


  • Все нейроны, активность которых регистрировалась одним и тем же полумикроэлектродом, находились в тесных функциональных взаимоотношениях, выражающихся в кроссинтервальных связях в исследованном нами диапазоне задержек до 100 мс. Совокупность близлежащих нейронов, объединенных тесными функциональными связями, мы называем локальными сетями коры.

    И у интактных животных при разных уровнях пищевой мотивации, и у обученнвх животных распределение межнейронных связей, которые обнаруживал нейрон в кросскорреляционных парах с другими нейронами внутри локальной сети, четко зависело от амплитуды импульсов данного нейрона. нейроны локальных сетей делились на две подгруппы: у нейронов с большими амплитудами спайков преобладали выходные (дивергентные) связи (нейрон в кросскорреляционной паре являлся «пресинаптическим»), у нейронов с малыми амплитудами спайков преобладали входные (конвергентны) связи (нейрон в кросскорреляционной паре являлся «постсинаптическим»).

    Функциональные связи нейронов внутри локальной сети делились на относительно стабильные моносинаптические, с короткими (0-2мс) задержками, и более вариабельные поздние, с задержками свыше 2 мс.

    Основой локальных сетей являлись мощные моносинаптические связи (с задержкой до 2 мс) между большими и малыми нейронами. 24-часовая пищевая депривация преимущественно влияла на поздние (с задержкой 2-100 мс) кросскорреляционные межнейронные отношения.

    В наших опытах по изучению функциональной организации локальных сетей моторной области коры у собак, обученных условному рефлексу избегания, сетевые характеристики нейронов, выявленные кросскорреляционным анализом фоновой МНА в межсигнальные периоды, сопоставляли с вызванной активностью этих же нейронов на включение условного звукового раздражителя и при выполнении животными сложного условнорефлекторного двигательного акта удержания конечности в зоне безопасности [Dolbakyan, 1996]. Нам удалось показать четкую внутрисетевую афферентную специализацию: нейроны с большими амплитудами спайков участвовали в анализе сигнальной информации. Иными словами, подгруппа больших нейронов выполняла функцию входных элементов локальной сети в моторной коре. Практически все нейроны локальной сети моторной коры проявляли активность, связанную с инициацией и выполнением выработанного сложного движения - подъема конечности, ее установления в зоне безопасности, длительного удерживания ее в этой зоне и последующего опускания. То есть в локальной сети моторной коры имеет место также и эфферентная специализация.

    Таким образом, мы приходим к заключению, что корковые локальные сети – морфофункциональные микромодули коры, имеют четкую внутреннюю структуру, с относительно стабильными моносинаптическими и реактивными длиннолатентными внутренними связями и разной афферентной и эфферентной специализацией входящих в них нейронов.



    Источник: Локальные нейронные сети неокортекса
    Дата создания: 18.03.2008
    Последнее редактирование: 25.08.2014

    Относится к аксиоматике: Системная нейрофизиология.

    Оценить cтатью >>

    Другие страницы раздела "Нейронные сети":
  • Разделение общей сети на подсети
  • Образование новых нейронов и связей в зрелом возрасте
  • Искусственные нейронные сети, сборник материалов
  • Для принятия решений бывает достаточно всего двух нервных клеток
  • Исследование колончатой организации коры
  • Колончатая организация коры больших полушарий
  • Кортикальные колонки
  • Кортикальные колонки и модули
  • Про кортикальные колонки
  • Слои новой коры, последовательность развития
  • Слои коры больших полушарий
  • Зрительный путь
  • Кортикальная проекция сетчатки
  • Последовательность развития коры большого мозга
  • На что способна нейросеть GPT-3

    Чтобы оставить комментарии нужно авторизоваться:
    Авторизация пользователя