Нервове кодування

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук

Нервове кодування — це переробка вхідної сенсорної інформації нейронами і нейронними мережами в нервовій системі. Основна мета вивчення нервового кодування полягає у характеризації залежності між стимулом і відповіддю індивідуальних нейронів або нейронних ансамблів, а також взаємозалежності у відповідях нейронів у нейронних ансамблях.[1] Вважається що нейрони кодують як цифрову так і аналогову інформацію.[2]

Огляд[ред.ред. код]

Нейрони мають виняткову властивість швидко поширювати сигнали на великі відстані. Вони здійснюють це за допомогою генерації потенціалів дії (інша назва - спайки), які поширюються нервовими волокнами. Сенсорні нейрони змінюють свою активність, змінюючи часовий патерн послідовності потенціалів дії, у відповідь на присутність зовнішніх сенсорних стимулів, наприклад світла, звуку, смаку, запаху і дотику. Відомо що інформація про стимул кодується в патерні потенціалів дії і передається в мозок.

Хоч потенціали дії варіюють у часовій протяжності, амплітуді та формі, вони зазвичай розглядаються як ідентичні стереотипні події у вивченні нервового кодування. Якщо ігнорувати тривалість потенціалів дії (зазвичай вона становить 1 мс), послідовність потенціалів дії (ланцюг/серія спайків - англ. spike train) може бути охарактеризована серією подій типу «все-або-нічого» в часі.[3] Тривалість міжспайкових інтервалів (часове кодування) варіює скоріше випадковим чином.[4] Вивчення механізмів нервового кодування включає вимірювання і характеристику того як атрибути стимулу (наприклад інтенсивність світла чи звуку, у випадку рухів це може бути напрямок руху руки) відображаються у потенціалах дії нейрону. Для опису кодування потенціалами дії використовуються статистичні методи, методи теорії ймовірності та теорія випадкових процесів.

Посилання[ред.ред. код]

  1. Brown EN, Kass RE, and Mitra PP. 2004. Multiple neural spike train data analysis: state-of-the-art and future challenges. Nature Neuroscience 7:456-61
  2. Spike arrival times: A highly efficient coding scheme for neural networks, SJ Thorpe — Parallel processing in neural systems, 1990
  3. Gerstner, W. and Kistler, W. 2002. Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity. Cambridge University Press, Cambridge
  4. Stein, R., Gossen, E. and Jones, K. 2005. Neuronal variability: noise or part of the signal? Nature Reviews Neuroscience 6:389-397

Див. також[ред.ред. код]