Нейротехнологии: прикладной интерес
Изучение нейронной организации и психических функций, которые связанны с ней. Улучшение способов записи метаболической и электрической активностей нейронов как в лабораторных условиях, так и в реальной жизни. Особенность управления функциями мозга.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 03.12.2018 |
| Размер файла | 356,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета
НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ: ПРИКЛАДНОЙ ИНТЕРЕС
Сунчалина Алёна Дмитриевна
Прогрессивные системы регистрации мозговой активности
Электрическая активность нейронов показывает наивысшую нервную деятельность мозга, такие как мышление, ориентация во времени и пространстве и другие. Регистрация данной активности имеет возможность происходить непосредственно, то есть с помощью имплантируемых микрочипов. Однако по причине травматичности такового метода в исследованиях человека развитие и продвижение приобрели неинвазивные методы регистрации нейрональной активности, как электрической, так и метаболической. К электрической относится, к примеру, электроэнцефалография и ЭЭГ, а к метаболической функциональная томография, фМРТ. Однако истолкование нейрональных сигналов осложнена присутствием «шума» (активности нецелевых нейрональных групп), а запись этих сигналов - его задержкой и стационарным характером записывающих устройств. Решение проблемы интерпретации активности нейронов может быть достигнуто за счет использования интегрированных вычислительных моделей, используемых технологий обучения с подкреплением - новых статистических подходов к обработке томографических данных.
Интерпретировать конкретные корреляции кластеров нейронной активации и предоставления картирования мозга помогают методы машинного обучения. нейронный метаболический электрический мозг
Новым этапом в разработке систем для прямой записи активности головного мозга стали так называемые нейронная пыль или нейросетевые сенсоры, которые не только могут считывать электрическую активность нейронов, но и транслировать их во внешние, в том числе портативные устройства для записи и декодирования мозговых сигналов.
Технологическая эволюция: регистрация мозговой/нейрональной активности
*1928 - Первые записи ЭЭГ человека, выполненные психиатром Гансом Бергером
*1968 - Физик Дэвид Коэн впервые опубликовал результаты магнитоэнцефалографии
*1992 - Применение фМРТ для визуализации нейрональной активности
*1990-2000 - Широкое распространение протонно-эмиссионной томографии для нейровизуализации
*2008-2010 - Использование томографов нового класса для повышения пространственного разрешения структур мозга
Рис 1. Специалист проводит МРТ-исследование в лаборатории в Швейцарии Гибкое управление функциями мозга
Управление функциями мозга животных, отобранных для исследований, принято опираться на использование имплантируемых металлических электродов. При глубокой стимуляции мозга данные электроды давали возможность неспецифично контролировать активность мозга и у человека, к примеру, если у него имеется заболевание Паркинсона. Несмотря на это, существуют препятствия к распространению данной технологии и ее широкому применению. Эти препятствия связаны с тем, что риск развития реакции иммунного отторжения, формирования рубцовой ткани и активации нейрональных групп высок. Новые разработки в области малоинвазивных гибких электронных устройств записи активности мозга делают возможным успешно решать задачи целевого и продолжительного по времени кодирования нейронного сигнала, а также терапевтической мозговой стимуляции, основываясь на получаемой информации. Однако действительный скачок в изучении мозговых функций и разработке способов контроля над ними должны обеспечить гибридные технологии, основывающиеся на использовании генно-инженерно-модифицированных нейронов, которые в свою очередь чувствительны к свету, ультразвуку и магнитным полям. В данный период времени уже рассматриваются возможности применения вышеперечисленных технологий для контроля активности сердца и восстановления зрения.
Аннотация
Изучение нейронной организации и психических функций, которые связанны с ней- основная отрасль изучения фундаментальных нейронаук, таких как нейробиология, нейроинформатика, нейропсихология. Для того, чтобы он успешно развивался, необходимо улучшение способов записи метаболической и электрической активностей нейронов как в лабораторных условиях, так и в реальной жизни. Развитие нейротехнологий на основе имеющихся данных позволяет решать серьезные проблемы в области управления функциями мозга и расширения возможностей мозга, особенно у пациентов с неврологическими и психическими заболеваниями. Если повреждены структурные элементы мозга (люди, которые перенесли инсульт или травматическое повреждение тканей), возникает другая необходимость - замена нервной ткани. Для реабилитации таких пациентов актуальны разработки нейроинженерии в создании новых тканей путем их моделирования, конструирования и синтеза. В этом разделе представлены технологии регистрации активности нейронов, которые сделали возможным исследование и изучение характеристик когнитивной функции человека на клеточном уровне и причинно-следственных связей исследуемых отношений. Наиболее усовершенствованные нейротехнологии управления функциями головного мозга дозволят вывести на следующий уровень терапию нейродегенеративных заболеваний и развитие интерфейсов взаимодействия человека с окружающей средой.
Ключевые слова: нейротехнологии
The study of neural organization and mental functions, which are related to it, is the main branch of the study of fundamental neurosciences, such as neuroscience, neuroinformatics, neuropsychology. In order for it to successfully develop, constantly improve its knowledge in the field of laboratory research, as well as in real life. The development of neurotechnologies on the basis of available data allows solving serious problems in the field of combating neurological and mental diseases. If the damaged elements of the brain (people who have suffered a stroke or traumatic tissue damage), there is another need - the replacement of nervous tissue. For the rehabilitation of such patients, they develop neuroengineering in their creativity through their modeling, design and synthesis. In this section, technologies of activity registration that allow to study and study the characteristics of a person's cognitive function at the cellular level and cause-effect relationships of the studied relationships are considered. The most advanced neurotechnologies for managing brain functions allow us to bring to the next level the therapy of neurodegenerative diseases and the development of interfaces between human interaction and the environment.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.
лабораторная работа [238,7 K], добавлен 05.10.2010Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014Особенности способов описания языков программирования. Язык программирования как способ записи программ на ЭВМ в понятной для компьютера форме. Характеристика языка Паскаль, анализ стандартных его функций. Анализ примеров записи арифметических выражений.
курсовая работа [292,0 K], добавлен 18.03.2013Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация [98,6 K], добавлен 16.10.2013Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015Рассмотрение способов присоединения атрибутов к графическим объектам. Знакомство с функциями геоинформационной системы. Пространственный анализ как группа функций, обеспечивающих анализ связей и иных пространственных отношений пространственных объектов.
курсовая работа [4,2 M], добавлен 18.12.2014Теоретические и практические аспекты решения прикладных задач с применением функций и процедур структурного (модульного) программирования. Особенности разработки схемы алгоритма и программы для вычисления массива z на языке Turbo Pascal 7.0, их описание.
курсовая работа [241,7 K], добавлен 11.12.2009Модель и задачи искусственного нейрона. Проектирование двуслойной нейронной сети прямого распространения с обратным распространением ошибки, способной подбирать коэффициенты ПИД-регулятора, для управления движения робота. Комплект “LEGO Mindstorms NXT.
отчет по практике [797,8 K], добавлен 13.04.2015Нейронные сети и оценка возможности их применения к распознаванию подвижных объектов. Обучение нейронной сети распознаванию вращающегося трехмерного объекта. Задача управления огнем самолета по самолету. Оценка экономической эффективности программы.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 07.02.2013Математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, их программные или аппаратные реализации. Разработка нейронной сети типа "многослойный персептрон" для прогнозирования выбора токарного станка.
курсовая работа [549,7 K], добавлен 03.03.2015Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Изучение и реализация системы, использующей возможности Microsoft Azure для распределенного обучения нейронной сети. Рассмотрение функционирования распределенных вычислений. Выбор задачи для исследования; тестирование данного программного ресурса.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 20.07.2015Редакторы аудиофайлов как программы, которые позволяют изменять медиаданные. Сравнительный анализ Adobe Audition и Sony Sound Forge как самых используемых и функциональных редакторов: обзор их функций и возможностей, основные достоинства и недостатки.
реферат [1,9 M], добавлен 22.01.2013Рассмотрение правил записи, способов ввода и вывода, использования функций обработки символьных данных в Pascal. Описание алгоритмизации и программирования файловых структур данных, проектирования структуры файла. Ознакомление с работой данных массива.
курсовая работа [336,2 K], добавлен 27.06.2015Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013Твердотельный накопитель SSD, его виды: на основе микросхем памяти и флеш-памяти. Сравнение производительности HDD и SDD в рабочих условиях. Способы записи информации на винчестер. Технология структурированного носителя. Суперпарамагнитный предел.
курсовая работа [53,3 K], добавлен 15.05.2012Изучение в реальных условиях способов представления знаний во Всемирной сети. Представления данных в интернет и способы эффективной публикации данных. Конфигурация Web-сервера на виртуальном хостинге. Настройка и отладка работы сайтов на разных CMS.
отчет по практике [947,2 K], добавлен 09.02.2012Ознакомление с особенностями применения функций в языке Си++. Рассмотрение понятия прототипа, определение областей его применения. Изучение сущности автоматических, статистических и регистровых переменных, их использование при составлении программ.
лабораторная работа [24,0 K], добавлен 15.07.2010Ввод, чтение и запись передаточных функций. Бинарные операции над передаточными функциями. Вычисление аналитического выражения переходного процесса. Расчет настроек регулятора. Построение переходных процессов и частотных характеристик по управлению.
учебное пособие [1,3 M], добавлен 23.02.2014Обзор программных средств компьютерного моделирования. Изучение реакции электрической цепи на внешнее воздействие средствами MathCad: расчет значения функций u(t), построение графика зависимости напряжения по времени, нахождение аппроксимирующей функции.
курсовая работа [269,9 K], добавлен 07.03.2013
