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[Clinical Neuroscience] 뇌졸중 (Cerebrovascular Accident; CVA) 뇌졸중 (Cerebrovascular Accident) 뇌의 혈관이 좁아지거나 막히거나 결국 터져 일어나는 증상. 흔히 “입 돌아간다”고 말하는 질병 중 하나. 흔히 "입 돌아간다"고 하는 '구안와사' 증상은 안면마비인데 이는 뇌졸중과 바이러스 감염으로 인한 말초성 안면마비 두 종류 모두 발생할 수 있다. 따라서 입이 돌아간다고 해서 무조건 뇌졸중은 아니다. 또 입만 돌아갔다고 그냥 놔둘 일은 아니다. 고혈압과 당뇨병을 앓는 만성질환자들과 술, 담배 및 기름진 음식을 즐기는 사람들이 심근경색과 함께 특히 주의해야 할 질병. 뇌졸'증 (症)'이 아니라, 뇌졸'중(中)'이다. 자주 틀리는 한자어 중 하나로 뇌 (腦)가 졸도하여 (卒) 중풍 (中風)이 왔다는 뜻이다. 뇌졸중(腦卒中)은 뇌혈류 이상으로 인해 갑.. 2022. 2. 23.
임상신경과학 (Clinical Neuroscience) 임상신경과학 (Clinical Neuroscience) 임상신경과학은 의학과 관련된 신경과학. 마취학, 치매 등의 퇴행성 질환, 약물중독 등 아주 넓은 분야를 포괄한다. 임상신경과학의 전문분야는 뇌졸중, 간질 (수면), 퇴행성질환 (치매), 운동질환 (파킨슨), 말초신경질환으로 크게 나뉜다. https://namu.wiki/w/%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EA%B3%BC%ED%95%99 2022. 2. 23.
[Brian] Example : Spiking model Hodgkin Huxley from brian2 import * num_neurons = 100 duration = 2*second # Parameters area = 20000*umetre**2 Cm = 1*ufarad*cm**-2 * area gl = 5e-5*siemens*cm**-2 * area El = -65*mV EK = -90*mV ENa = 50*mV g_na = 100*msiemens*cm**-2 * area g_kd = 30*msiemens*cm**-2 * area VT = -63*mV # The model eqs = Equations(''' dv/dt = (gl*(El-v) - g_na*(m*m*m)*h*(v-ENa) - g_kd*(n*n*n*n)*(v-EK) + I)/Cm : vol.. 2022. 2. 14.
[Brian] Introduction to Brian part 3 : Simulations Multiple runs # remember, this is here for running separate simulations in the same notebook start_scope() # Parameters num_inputs = 100 input_rate = 10*Hz weight = 0.1 # Range of time constants tau_range = linspace(1, 10, 30)*ms # Use this list to store output rates output_rates = [] # Iterate over range of time constants for tau in tau_range: # Construct the network each time P = PoissonGroup(.. 2022. 2. 14.
[Brian] Introduction to Brian part 2 : Synapses The simplest Synapse start_scope() eqs = ''' dv/dt = (I-v)/tau : 1 I : 1 tau : second ''' G = NeuronGroup(2, eqs, threshold='v>1', reset='v = 0', method='exact') G.I = [2, 0] G.tau = [10, 100]*ms # Comment these two lines out to see what happens without Synapses S = Synapses(G, G, on_pre='v_post += 0.2') S.connect(i=0, j=1) M = StateMonitor(G, 'v', record=True) run(100*ms) plot(M.t/ms, M.v[0], l.. 2022. 2. 14.
[Brian] Introduction to Brian part 1 : Neurons running cell from brian2 import * %matplotlib inline # activate inline plotting Units system # Brian has a system for using quantities with physical dimensions 20*volt --> 20.0V 1000*amp --> 1.0kA 1e6*volt --> 1.0MV 1000*namp --> 1.0000000000000002μA 10*nA*5*Mohm --> 49.99999999999999mV A simple model start_scope() tau = 10*ms eqs = ''' dv/dt = (1-v)/tau : 1 ''' G = NeuronGroup(1, eqs) run(100*m.. 2022. 2. 11.
Brian 2 Brian 2 Brian은 spiking neural network를 위한 시뮬레이터이다. Python 프로그래밍 언어로 작성되었으며 거의 ​​모든 플랫폼에서 사용할 수 있다. # Installation conda install brian2 import brian2 brian2.test() https://brian2.readthedocs.io/en/stable/index.html Brian 2 documentation — Brian 2 2.5.0.3 documentation © Copyright 2012–2022, Brian authors Revision 2098ea0f. brian2.readthedocs.io 2022. 2. 11.
[Computational Neuroscience] Molecular Dynamics : Periodic Boundary Conditions Molecular Dynamics : Periodic Boundary Conditions import random import numpy as np random.seed(10) numAtoms = 10 unitCellLength = 10 positions = np.random.rand(unitCellLength,2)*unitCellLength+unitCellLength #positions of the particles velocities = (np.random.rand(unitCellLength,2)-0.5) #velocities of particles iterations = 600 timestep = 0.1 def check_boundaries(positions, unitCellLength): #Fun.. 2022. 1. 19.
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.
메타인지 (Metacognition) 메타인지 (Metacognition) metacognition 또는 상위인지는 자신의 인지 과정에 대해 관찰 · 발견 · 통제 · 판단하는 정신 작용으로 "인식에 대한 인식","생각에 대한 생각", "다른 사람의 의식에 대해 의식", 그리고 고차원의 생각하는 기술 (higher-order thinking skills)이다. 단어의 어원은 메타에서 왔다. metacognition는 다양한 형태를 취할 수 있다. 배움 혹은 문제해결을 위한 특별한 전략들을 언제 그리고 어떻게 사용하느냐에 관한 지식을 포함한다. 일반적으로 metacognition에는 두 가지의 구성 요소가 있다. 인식에 대한 지식과 인식에 대한 규제이다. 쉽게 말해 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 아는 것을 뜻한다. 연상기호적 전략과 기억.. 2021. 12. 26.
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