Целью нашей работы было изучение влияния различных ритмов головного мозга (тета, бета, гамма ритмы в диапазоне частот от 5 до 80 Гц) на ультрамедленные колебания (с частотой 0.5 Гц и ниже), проявляющиеся в чередовании состояний с высокой и низкой активностью. Эти ультрамедленные колебания обычно наблюдаются при нервной деятельности в человеческом мозге и, в частности, в префронтальной коре во время отдыха. Считается, что они генерируются локальными кортикальными сетями при наличии импульсных входов и нейронного шума.
Цель настоящей работы состоит в построении системы резервуарных вычислений, которая содержит сеть модельных нейронов с дискретным временем, и изучении характеристик системы при её обучении автономно генерировать гармонический целевой сигнал. Методы работы включают в себя подходы нелинейной динамики (анализ фазового пространства в зависимости от параметров), машинного обучения (резервуарные вычисления, контролируемая минимизация ошибки) и компьютерного моделирования (реализация численного алгоритма, построение характеристик и диаграмм). Результаты.
Цель данной работы – определить, как меняется характерное время (лаг), отвечающее за сохранение в сигнале локальных потенциалов мозга информации о прошлом состоянии с началом, во время течения и с окончанием пикволновых разрядов – основного энцефалографического признака абсансной эпилепсии. Это время необходимо для построения предсказательных моделей с целью оценки связанности между структурами мозга, а также детектирования и предсказания эпилептиформной активности. Методы.
Цель данной работы — определить, как меняется характерное время (лаг), отвечающее за сохранение в сигнале локальных потенциалов мозга информации о прошлом состоянии с началом, во время течения и с окончанием пик-волновых разрядов — основного энцефалографического признака абсансной эпилепсии. Это время необходимо для построения предсказательных моделей с целью оценки связанности между структурами мозга, а также детектирования и предсказания эпилептиформной активности.
Цель. В головном мозге млекопитающих и человека есть несколько обширных нейронных сетей, способных генерировать спонтанную ритмическую активность. Среди них выделяется таламо-кортикальная сеть, объединяющая нейроны таламуса (область промежуточного мозга) и коры больших полушарий головного мозга и имеющая сложную иерархическую организацию. Таламо-кортикальная сеть генерирует т.н. семейство альфа-ритмов с частотой около 8-14 Гц. Многие неврологические и психические заболевания сопровождаются сходными нарушениями таламо-кортикальных ритмов, т.е.
Целью данной работы являлось изучение влияния различных ритмов мозга (тета, бета, и гамма диапазонов с частотами от 5 до 80 Гц) на ультранизкочастотные осцилляции (ultra slow oscillations, USO, частота 0.5 Гц и ниже), заключающиеся в переключениях между состояниями с высокой и низкой активностью. Такие осцилляции обычно наблюдаются в мозге человека, и в частности, префронтальной коре, в состоянии отдыха.
Цель настоящей работы состоит в построении системы резервуарных вычислений, которая содержит сеть модельных нейронов с дискретным временем, и изучении характеристик системы при её обучении автономно генерировать гармонический целевой сигнал.
Методы работы включают в себя подходы нелинейной динамики (анализ фазового пространства в зависимости от параметров), машинного обучения (резервуарные вычисления, контролируемая минимизация ошибки) и компьютерного моделирования (реализация численного алгоритма, построение характеристик и диаграмм).
Обсуждаются понятия «образ» и «символ», а также их функции в «мыслящей» системе связанных нейропроцессоров. Показано, что образная подсистема играет ведущую роль в записи и хранении информации. Введение символьной подсистемы обеспечивает переход к условной семантической информации и коммуникации с окружающей средой. Парадигма внимания в рассматриваемом подходе обеспечивается за счет параметрического влияния символьной подсистемы на образную. Показано, что эффект пециализации нейронов естественно воспроизводится за счет самоорганизации системы.
Предлагается вариант построения конструкции из нейропроцессоров, которая потенциально способна решать задачи, традиционно относимые к творческим. Обсуждается роль условной информации, предлагается конструкция блока образования символа. Выделена подсистема, способная решать логические задачи. Продемонстрировано, что при распознавании процесса и его прогнозировании в символьной подсистеме возможна интерполяция и экстраполяция, что приводит к понятию континуального времени.
