Топологический анализ модели кортикальной колонки при масштабировании до визуальной коры V3
|
Введение 3
1. Визуальная кора головного мозга 6
1.1. Зрительный анализатор и строение зрительной коры 6
1.2. Первичная зона затылочной коры и элементарная функция зрения 16
1.3. Вторичные отделы в затылочной коре 20
1.4. Топологической анализ визуальной коры V3 24
2. Реализация модели кортикальных колонок визуальной коры V3 32
2.1. Кортикальная колонка 32
2.2. Построение общей структурной схемы кортикальных колонок для
зрительной коры V3 36
2.3. Моделирование структурной схемы кортикальных колонок на
симуляторе «Nest» 39
3. Результаты 44
Заключение 60
Список использованных источников 62
Приложения
1. Визуальная кора головного мозга 6
1.1. Зрительный анализатор и строение зрительной коры 6
1.2. Первичная зона затылочной коры и элементарная функция зрения 16
1.3. Вторичные отделы в затылочной коре 20
1.4. Топологической анализ визуальной коры V3 24
2. Реализация модели кортикальных колонок визуальной коры V3 32
2.1. Кортикальная колонка 32
2.2. Построение общей структурной схемы кортикальных колонок для
зрительной коры V3 36
2.3. Моделирование структурной схемы кортикальных колонок на
симуляторе «Nest» 39
3. Результаты 44
Заключение 60
Список использованных источников 62
Приложения
Нынешнему этапу совершенствования науки и техники характерно интенсивное внедрение новейших достижений в информационных технологиях во все сферы деятельности современного человека. Интеллектуальная деятельность практически любого представителя человечества связана с компьютерными система во всех сферах деятельности. Непрерывный процесс совершенствования, прогрессирующие ресурсы современных информационно - вычислительных комплексов несравнимо возросли и предоставляют неограниченную возможность для достижения различных целей, путем решения сложнейших задач, которые в ближайшие прошлые десятилетия были невозможны для реализации, например, в виде компьютерного моделирования мультиразмерных систем.
Одним из наиболее эффективных методов для исследования является моделирование. В ее состав входит построение и анализ модели реального объекта, изучение комплекса явлений и процессов, которые характерны и специфичны для рассматриваемой системы и позволяющие выявить основные механизмы их функционирования. Также в созданных моделях предусматривается возможность предсказания возможных феноменов как позитивного, так и негативного характера. Использование модельного подхода в перспективных исследованиях предоставляет возможность преодоления ограничений и трудностей, возникающих в процессе постановки лабораторных экспериментов. Возможность проведения численных опытов позволяет исследователю получить отклик изучаемых систем на изменение любого ее параметра и флуктуацию начальных условий.
Перспектива и возможности компьютерного моделирования предоставляют широкий диапазон применения во всех проявлениях естественнонаучных исследований. Нейронаука, которая изучает мозг, предпринимает попытки к решению задач, позволяющих раскрыть таинство функционирования, присущее головному мозгу и нервной системе. Головной мозг является сложнейшим объектом, состоящим из громадного числа клеток различных популяций, которые генерируют и анализируют все сигналы внутренней и внешней среды. К наиболее дифференцированным сигнальным клеткам относятся нейроны, которые способны генерировать и передавать электрические импульсы, организовываться в специфические нейронные сети, активно используя синаптические контакты [5]. Кроме того, для поддержания жизнеспособности нейронных систем в организме задействовано множество различных клеток и их объединений.
Поэтому моделирование подобных систем представляется крайне затруднительным, что обусловлено наличием систем, сложных по внутренним связям и большими - по количеству элементов [59].
В настоящее время исследования по созданию искусственного интеллекта все более активно взаимодействуют с исследованиями в сфере когнитивных наук, создавая биоморфные модели искусственного интеллекта [60]. В этой научной области происходит усиление взаимодействия между программно-прагматическим и нейробионическим подходами (по терминологии Д.А Поспелова [61]). В частности, в Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом университете и ряде других университетов США и Японии ведутся работы по моделированию человеческого сознания и применение этих моделей в поведенческой робототехнике [62].
Развитие интерфейсов «мозг-компьютер» (brain-computer interface, BCI) является чрезвычайно интересной и важной областью исследований. Прогресс в данной области может дать дополнительные возможности взаимодействия человека с миром, в особенности людям с ограниченными сенсорными и моторными функциями [58].
Для осуществления таких проектов необходимо улучшать методы сбора и обработки экспериментальных нейробиологических данных.
Совершенствование таких техник предоставит исследователям возможность глубокого анализа структуры мозга и протекающих в нём процессов. Кроме того, наличие готовых высококачественных реализаций методов крайне важно в повседневной работе научных лабораторий.
Исходя из вышеизложенного, проблема исследования определена следующим образом: каковы содержание, специфика и особенности взаимосвязей элементов модели зрительной коры V3 головного мозга при анализе визуальных стимулов.
Целью данного проекта является создание прототипа программной системы для анализа и визуализации данных, полученных в ходе нейробиологических экспериментов. В частности, в моей дипломной работе требуется выявить активность нейронных клеток по сигналу в экстрастриарной зрительной коре, а именно - в зрительной коре V3.
Объектом исследования является процесс обработки сигнала в визуальной коре V3.
Предмет исследования: принципы работы зрительной коры V3.
Для достижения цели поставленной в дипломной работе, необходимо решить следующие задачи:
- изучить зрительную кору, а именно зону V3 в этой области (ее строение и функции);
- построить структурную схему зрительной коры V3;
- построенную схему смоделировать на симуляторе «Nest»;
- проанализировать полученные результаты;
- полученные графики зрительной коры V3 предоставить нейробиологам для дальнейшего усовершенствования.
Одним из наиболее эффективных методов для исследования является моделирование. В ее состав входит построение и анализ модели реального объекта, изучение комплекса явлений и процессов, которые характерны и специфичны для рассматриваемой системы и позволяющие выявить основные механизмы их функционирования. Также в созданных моделях предусматривается возможность предсказания возможных феноменов как позитивного, так и негативного характера. Использование модельного подхода в перспективных исследованиях предоставляет возможность преодоления ограничений и трудностей, возникающих в процессе постановки лабораторных экспериментов. Возможность проведения численных опытов позволяет исследователю получить отклик изучаемых систем на изменение любого ее параметра и флуктуацию начальных условий.
Перспектива и возможности компьютерного моделирования предоставляют широкий диапазон применения во всех проявлениях естественнонаучных исследований. Нейронаука, которая изучает мозг, предпринимает попытки к решению задач, позволяющих раскрыть таинство функционирования, присущее головному мозгу и нервной системе. Головной мозг является сложнейшим объектом, состоящим из громадного числа клеток различных популяций, которые генерируют и анализируют все сигналы внутренней и внешней среды. К наиболее дифференцированным сигнальным клеткам относятся нейроны, которые способны генерировать и передавать электрические импульсы, организовываться в специфические нейронные сети, активно используя синаптические контакты [5]. Кроме того, для поддержания жизнеспособности нейронных систем в организме задействовано множество различных клеток и их объединений.
Поэтому моделирование подобных систем представляется крайне затруднительным, что обусловлено наличием систем, сложных по внутренним связям и большими - по количеству элементов [59].
В настоящее время исследования по созданию искусственного интеллекта все более активно взаимодействуют с исследованиями в сфере когнитивных наук, создавая биоморфные модели искусственного интеллекта [60]. В этой научной области происходит усиление взаимодействия между программно-прагматическим и нейробионическим подходами (по терминологии Д.А Поспелова [61]). В частности, в Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом университете и ряде других университетов США и Японии ведутся работы по моделированию человеческого сознания и применение этих моделей в поведенческой робототехнике [62].
Развитие интерфейсов «мозг-компьютер» (brain-computer interface, BCI) является чрезвычайно интересной и важной областью исследований. Прогресс в данной области может дать дополнительные возможности взаимодействия человека с миром, в особенности людям с ограниченными сенсорными и моторными функциями [58].
Для осуществления таких проектов необходимо улучшать методы сбора и обработки экспериментальных нейробиологических данных.
Совершенствование таких техник предоставит исследователям возможность глубокого анализа структуры мозга и протекающих в нём процессов. Кроме того, наличие готовых высококачественных реализаций методов крайне важно в повседневной работе научных лабораторий.
Исходя из вышеизложенного, проблема исследования определена следующим образом: каковы содержание, специфика и особенности взаимосвязей элементов модели зрительной коры V3 головного мозга при анализе визуальных стимулов.
Целью данного проекта является создание прототипа программной системы для анализа и визуализации данных, полученных в ходе нейробиологических экспериментов. В частности, в моей дипломной работе требуется выявить активность нейронных клеток по сигналу в экстрастриарной зрительной коре, а именно - в зрительной коре V3.
Объектом исследования является процесс обработки сигнала в визуальной коре V3.
Предмет исследования: принципы работы зрительной коры V3.
Для достижения цели поставленной в дипломной работе, необходимо решить следующие задачи:
- изучить зрительную кору, а именно зону V3 в этой области (ее строение и функции);
- построить структурную схему зрительной коры V3;
- построенную схему смоделировать на симуляторе «Nest»;
- проанализировать полученные результаты;
- полученные графики зрительной коры V3 предоставить нейробиологам для дальнейшего усовершенствования.
Разработки в области создания систем искусственного интеллекта являются в настоящее время одним из приоритетных направлений в науке. Ученые со всего мира пытаются создать человекоподобные роботы, чтобы облегчить человеческую жизнь. В нынешнее время роботы умеют общаться с людьми, управлять автомобилем, играть в умственные игры; в каких-то областях промышленности они заменяют человеческий труд, помогают проводить сложнейшие операции по хирургии. Но все же они не способны думать, чувствовать, действовать как живой человек.
Проект, в котором я принимал участие, после окончательной разработки, будет воспроизводить человеческие эмоции, такие как страх, радость, на вычислительной машине исходя от типа входной информации.
Моей задачей было построение и реализация модели кортикальных колонок, находящихся в визуальной зоне V3, для того, чтобы вычислительная машина, анализируя входную зрительную информацию, смогла сделать правильные действия, «чувствовать» правильные по отношению к входной информации эмоции.
В ходе работы была изучена зрительная кора V3, построена структурная схема колонки (Рис. 2.3), и реализована модель этой колонки (Приложения 1-1) на фреймворке NEST. Были получены результаты работы колонок зрительной коры V3 в виде графиков нейронной активности (спайков) и мембранного потенциала нейронов, а также графическое представление всех полученных результатов на теплокарте. (Рис. 3.1-3.10)
Эксперимент проводился с незначительным количеством нейронов по сравнению с реальной корой V3. Но этого достаточно, чтобы понять суть работы этой коры. Для получения более реалистичных результатов, требуются более мощные компьютеры.
Анализируя полученные результаты можно сделать вывод, что модель работает правильно согласно структурной схеме колонки. (Рис. 2.3).
Так как моделирование зрительной коры V3 является частью проекта Neocogar, то эту модель можно смело использовать при проведении общего эксперимента.
В качестве направления дальнейшей работы первоочередной целью является связывание модели зрительной коры V3 с моделями других визуальных зон. Чтобы посмотреть общую картину работы всей зрительной системы.
Рассматривая полученные знания в ходе дипломной работы, можно сделать вывод, что зрительная кора V3 является важной неотъемлемой частью визуальной коры. Она обрабатывает первично и вторично отработанные визуальные сигналы и дальше передает в другие высокоуровневые зрительные зоны.
Опыт и знания, полученные в работе над этим проектом, в дальнейшем помогут мне, без боязни перед неизвестностью, приступить к новым научным работам. По возможности я и в будущем буду развиваться в этом направлении. И возможно, когда то, смогу внести свой значительный вклад в эту область.
Проект, в котором я принимал участие, после окончательной разработки, будет воспроизводить человеческие эмоции, такие как страх, радость, на вычислительной машине исходя от типа входной информации.
Моей задачей было построение и реализация модели кортикальных колонок, находящихся в визуальной зоне V3, для того, чтобы вычислительная машина, анализируя входную зрительную информацию, смогла сделать правильные действия, «чувствовать» правильные по отношению к входной информации эмоции.
В ходе работы была изучена зрительная кора V3, построена структурная схема колонки (Рис. 2.3), и реализована модель этой колонки (Приложения 1-1) на фреймворке NEST. Были получены результаты работы колонок зрительной коры V3 в виде графиков нейронной активности (спайков) и мембранного потенциала нейронов, а также графическое представление всех полученных результатов на теплокарте. (Рис. 3.1-3.10)
Эксперимент проводился с незначительным количеством нейронов по сравнению с реальной корой V3. Но этого достаточно, чтобы понять суть работы этой коры. Для получения более реалистичных результатов, требуются более мощные компьютеры.
Анализируя полученные результаты можно сделать вывод, что модель работает правильно согласно структурной схеме колонки. (Рис. 2.3).
Так как моделирование зрительной коры V3 является частью проекта Neocogar, то эту модель можно смело использовать при проведении общего эксперимента.
В качестве направления дальнейшей работы первоочередной целью является связывание модели зрительной коры V3 с моделями других визуальных зон. Чтобы посмотреть общую картину работы всей зрительной системы.
Рассматривая полученные знания в ходе дипломной работы, можно сделать вывод, что зрительная кора V3 является важной неотъемлемой частью визуальной коры. Она обрабатывает первично и вторично отработанные визуальные сигналы и дальше передает в другие высокоуровневые зрительные зоны.
Опыт и знания, полученные в работе над этим проектом, в дальнейшем помогут мне, без боязни перед неизвестностью, приступить к новым научным работам. По возможности я и в будущем буду развиваться в этом направлении. И возможно, когда то, смогу внести свой значительный вклад в эту область.
Подобные работы
- Топологический анализ модели кортикальной колонки при масштабировании до визуальной коры V5
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4270 р. Год сдачи: 2016