科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
26期
19-25
,共7页
初级视觉皮层%广义线性模型%稀疏编码%小世界网络%光栅刺激
初級視覺皮層%廣義線性模型%稀疏編碼%小世界網絡%光柵刺激
초급시각피층%엄의선성모형%희소편마%소세계망락%광책자격
V1%GLM%sparse coding%small-world network%grating
通过构建神经元发放模型实现对视觉系统刺激编码方式的解析是计算神经生理学领域的研究热点.在传统线性-非线性-泊松(LNP)模型的基础上,采用稀疏编码模型训练的基函数作为模型的刺激滤波器,进一步利用小世界网络优化神经元集群的连接结构,构建了一种新型初级视皮层(V1区)神经元发放模型,用于预测神经元在特定刺激模式下的响应活动.利用在LE大鼠V1区采集的多通道发放数据拟合模型参数,进一步验证模型的有效性.实验结果表明,与传统未选择基函数作为刺激滤波器以及未经过小世界网络优化的对照模型相比,该模型能更准确地预测大鼠V1区神经元在不同朝向光栅刺激下的响应.该研究表明,经小世界网络优化后,模型中神经元的连接结构具有更强的生物相似性,能更真实地反映初级视觉皮层神经元群的响应机制.
通過構建神經元髮放模型實現對視覺繫統刺激編碼方式的解析是計算神經生理學領域的研究熱點.在傳統線性-非線性-泊鬆(LNP)模型的基礎上,採用稀疏編碼模型訓練的基函數作為模型的刺激濾波器,進一步利用小世界網絡優化神經元集群的連接結構,構建瞭一種新型初級視皮層(V1區)神經元髮放模型,用于預測神經元在特定刺激模式下的響應活動.利用在LE大鼠V1區採集的多通道髮放數據擬閤模型參數,進一步驗證模型的有效性.實驗結果錶明,與傳統未選擇基函數作為刺激濾波器以及未經過小世界網絡優化的對照模型相比,該模型能更準確地預測大鼠V1區神經元在不同朝嚮光柵刺激下的響應.該研究錶明,經小世界網絡優化後,模型中神經元的連接結構具有更彊的生物相似性,能更真實地反映初級視覺皮層神經元群的響應機製.
통과구건신경원발방모형실현대시각계통자격편마방식적해석시계산신경생이학영역적연구열점.재전통선성-비선성-박송(LNP)모형적기출상,채용희소편마모형훈련적기함수작위모형적자격려파기,진일보이용소세계망락우화신경원집군적련접결구,구건료일충신형초급시피층(V1구)신경원발방모형,용우예측신경원재특정자격모식하적향응활동.이용재LE대서V1구채집적다통도발방수거의합모형삼수,진일보험증모형적유효성.실험결과표명,여전통미선택기함수작위자격려파기이급미경과소세계망락우화적대조모형상비,해모형능경준학지예측대서V1구신경원재불동조향광책자격하적향응.해연구표명,경소세계망락우화후,모형중신경원적련접결구구유경강적생물상사성,능경진실지반영초급시각피층신경원군적향응궤제.
