728x90 반응형 SMALL Natural Intelligence/Computational Neuroscience17 계산신경과학 (Computational Neuroscience) 계산신경과학 (computational neuroscience) 이론신경과학 또는 수학신경과학은 신경과학의 한 갈래로서, 뇌에 대한 수학적 모델, 이론적인 분석, 추상화 등을 통해 발달신경과학, 신경해부학, 신경생리학, 인지과학에 걸쳐진 신경계의 원리를 이해한다. 엄밀하게 말하자면, 계산신경과학은 수학적 모델을 검증하고 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 이론신경과학의 하위 분야이다. 그러나 신경과학에서 생물학적인 조건들을 생명계의 복잡도로 모사한 수학적 모델은 분석적으로 풀기에 너무 복잡한 경우가 많기 때문에, 두 용어는 사실상 동의어이다. 또한 수학신경과학이라는 용어는 때때로 연구분야의 양적 특성을 강조하기 위해 사용된다. 계산신경과학의 수학적 모델은 막전위, 단백질, 뇌파, 국소해부학적 구조.. 2022. 1. 19. [Computational Neuroscience] Adaptive Exponential Integrate and Fire model (AdEx) Adaptive Exponential Integrate and Fire model (AdEx) good neuron model이 되기 위한 조건 - Can predict spike times - Can predict subthreshold voltage - Can interpret easily (not a ‘black box’) - Can account flexibly for a variety of phenomena - Can optimize parameters for systematic procedure 1-dimensional (nonlinear) integrate and fire 모델에서는 다양한 dynamics를 표현할 수 없다. 따라서, best choice 𝑓 : linear + exponen.. 2021. 12. 9. [Computational Neuroscience] Leaky Integrate and Fire Model (LIF) Leaky Integrate and Fire (LIF) leaky integrate and fire 모델에서는 membrane을 resistor-capacitor (RC) 회로화 그리고 cell로 external current가 injecting하는 것을 모델링 한다. Kirchhoff’s rule에 의해 모든 전류의 합은 0이 됨을 안다. 이것은 external current이 resistive current와 capactive current의 합임을 의미한다. cell은 외부에 대해 음전하를 띠고 있고 membrane이 매우 얇기 때문에 음전하가 membrane 내부를 따라 축적되고 외부에서 양전하를 끌어당긴다. 이것은 membrane이 capacitor 역할을 한다는 것을 의미한다. membrane.. 2021. 12. 9. [Computational Neuroscience] Dendrites and Synapses (2) Spatial Structure : The Dendritic Tree 피질과 뇌의 다른 영역에 있는 뉴런은 종종 수백 미크론 이상 확장될 수 있는 고도로 발달된 수지상 나무를 나타낸다. 뉴런에 대한 시냅스 입력은 대부분 수지상 나무에 있다. NMDA 또는 칼슘 기반 전기 발생 '스파이크'를 무시하면 축삭 언덕 근처의 체세포에서 활동 전위가 생성된다. 지점 뉴런의 전기적 특성은 시냅스 전류와 막에 걸친 다른 가로 이온 전류에 의해 충전되는 커패시터로 설명된다. 수지상 나무와 체세포에서 막 전위의 불균일한 분포는 수상 돌기를 따라 추가적인 종방향 전류를 유도한다. Spatial Structure : Axons 주어진 뉴런에는 시냅스 접촉을 만들기 위해 체세포를 떠나는 단일 축삭이 있다. 수상 돌기와 마찬가지.. 2021. 12. 9. [Computational Neuroscience] Dendrites and Synapses (1) Dendrites and Synapses 뉴런은 복잡한 형태를 가지고 있다. 세포의 중앙 부분은 유전 정보와 분자 기계의 많은 부분을 포함하는 체세포이다. 체세포에서 두 가지 다른 긴 철사 모양의 확장이 시작된다. 첫째, 수상돌기는 시냅스가 위치하는 다수의 작거나 큰 가지를 형성한다. 시냅스는 다른 뉴런 (즉, '시냅스 전' 세포)의 정보가 도착하는 접점이다. 둘째, 체세포에서 뉴런이 목표 뉴런에 활동 전위를 보내는 데 사용하는 축삭도 시작된다. 전통적으로 체세포와 축삭 사이의 전이 영역은 스파이크를 보낼지 여부를 결정하는 중요한 영역으로 간주된다. Synapses 두 종류의 이온 채널, 즉 전압 활성화 이온 채널과 칼슘 활성화 이온 채널을 접한다. 다루어야 하는 세 번째 유형의 이온 채널 시냅스 전달과.. 2021. 12. 9. [Computational Neuroscience] Hodgkin-Huxley model (HH model) Hodgkin-Huxley model (HH model) Hodgkin과 Huxley는 Cambridge University 학부생으로, giant axon of the squid에 대한 실험을 수행했고 세 가지 다른 유형의 ionic current인 sodium current, potassium current 및 Cl(−) ion으로 구성된 leak current를 발견했다. 이에 action potential 모델에 필요한 정보를 도출할 수 있었다. Hodgkin과 Huxley는 action potential를 정확하게 예측하고 묘사할 수 있는 방정식을 개발했다. 우리가 직접 관찰할 수 없는 뉴런의 생물학적 특성을 모방하는 데 사용될 수 있는 계산 모델링의 초석이 되었다. 실제, Hodgkin-Hux.. 2021. 12. 9. [Computational Neuroscience] Neuronal Dynamics Neurons and Mathematics Computational neuroscience는 수학, 철학, 컴퓨터 과학의 원리를 적용하여 뇌의 내부 작용을 연구하는 분야이다. computer model은 고도로 제어되고 복제 가능한 방식으로 실험을 수행할 수 있기 때문에 계산 신경과학에 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 "model"은 (시뮬레이션된) 현실 세계에서 어떻게 작동할지 추측하기 위해 단순화되고 시뮬레이션을 위한 시스템이다. 전형적인 neuron은 dendrites (수상돌기), soma (체세포), axon (축삭돌기)라고 하는 기능적으로 구별되는 세 개로 나눌 수 있다. dendrite는 다른 neuron으로부터 신호를 수집하여 soma에 전달하는 '입력 장치'의 역할을 한다. soma는 중.. 2021. 12. 9. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
