کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863011 | 1439402 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Neural electrical activity and neural network growth
ترجمه فارسی عنوان
فعالیت الکتریکی عصبی و رشد شبکه عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رشد عصبی، فعالیت عصبی، الگوهای فعالیت شبکه، پلاستیک ساختاری،
ترجمه چکیده
توسعه سیستم عصبی مرکزی و محیطی بسته به ظهور اتصال صحیح عملیاتی در مسیر ورودی و خروجی آن بستگی دارد. در حال حاضر به طور کلی پذیرفته شده است که عوامل مولکولی، نورون ها را برای ایجاد یک داربست اولیه که تحت تأثیر پتانسیل وابسته به فعالیت قرار می گیرد، برای ساخت یک مدار کاملا کاربردی، مورد استفاده قرار می دهد. با این حال، تعدادی از نتایج تجربی که به تازگی به دست آمد، نشان می دهد که فعالیت الکتریکی عصبی نقش مهمی در ایجاد ارتباطات بین لنفونی اولیه دارد. با این وجود، این فرآیند به علت فقدان توصیف نظری و پارامترهای کمی برای برآورد تأثیر فعالیت نورون بر رشد در شبکه های عصبی، بسیار دشوار است. در این کار، یک چارچوب کلی برای توصیف نظری رشد شبکه عصبی وابسته به فعالیت پیشنهاد می کنیم. شرح نظری شامل یک مدل رشد حلقه بسته است که در آن فعالیت عصبی می تواند بر رشد عصبی تاثیر گذارد، که به نوبه خود می تواند بر فعالیت های عصبی اثر بگذارد. ما تجزیه و تحلیل کمی از الگوهای فعالیت فضایی زمان را انجام دادیم و رابطه بین سلول های فردی و شبکه را به طور کلی بررسی کردیم تا رابطه بین توسعه ارتباطات و الگوهای فعالیت را بررسی کنیم. مدل توسعه یافته در این کار به ما امکان می دهد تکنیک های تجربی جدیدی را برای مطالعه و اندازه گیری تاثیر فعالیت های عصبی بر روی فرایندهای رشد در شبکه های عصبی ایجاد کنیم و ممکن است منجر به تکنیک های نوین برای ساخت شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ توسط خودسازمان شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The development of central and peripheral neural system depends in part on the emergence of the correct functional connectivity in its input and output pathways. Now it is generally accepted that molecular factors guide neurons to establish a primary scaffold that undergoes activity-dependent refinement for building a fully functional circuit. However, a number of experimental results obtained recently shows that the neuronal electrical activity plays an important role in the establishing of initial interneuronal connections. Nevertheless, these processes are rather difficult to study experimentally, due to the absence of theoretical description and quantitative parameters for estimation of the neuronal activity influence on growth in neural networks. In this work we propose a general framework for a theoretical description of the activity-dependent neural network growth. The theoretical description incorporates a closed-loop growth model in which the neural activity can affect neurite outgrowth, which in turn can affect neural activity. We carried out the detailed quantitative analysis of spatiotemporal activity patterns and studied the relationship between individual cells and the network as a whole to explore the relationship between developing connectivity and activity patterns. The model, developed in this work will allow us to develop new experimental techniques for studying and quantifying the influence of the neuronal activity on growth processes in neural networks and may lead to a novel techniques for constructing large-scale neural networks by self-organization.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 101, May 2018, Pages 15-24
Journal: Neural Networks - Volume 101, May 2018, Pages 15-24
نویسندگان
F.M. Gafarov,