Kybernetika. Vladimír Drozen; Pavel Nádvorník Varianta modelu biologického neuronu podle N. I. Vvedenského

Podobné dokumenty
Kybernetika. Jiří Macků; Pavel Nádvorník Elektronický model neuronu podle N. I. Vvedenského. Terms of use:

Acta Universitatis Palackianae Olomucensis. Facultas Rerum Naturalium. Mathematica-Physica-Chemica

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

PANM 16. List of participants. Terms of use:

Jubilejní almanach Jednoty čs. matematiků a fyziků

Funkcionální rovnice

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Plochy stavebně-inženýrské praxe

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

O nerovnostech a nerovnicích

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Základy teorie grupoidů a grup

Základy teorie matic

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Úvod do neeukleidovské geometrie

Malý výlet do moderní matematiky

Jednota českých matematiků a fyziků ve 150. roce aktivního života

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Jan Sobotka ( )

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

O dynamickém programování

Plochy stavebně-inženýrské praxe

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Základy teorie grupoidů a grup

Kombinatorika. In: Antonín Vrba (author): Kombinatorika. (Czech). Praha: Mladá fronta, pp. 3 [6].

PANM 14. List of participants. Terms of use:

Základy teorie matic

Dějepis Jednoty českých mathematiků

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

O dělitelnosti čísel celých

Acta Universitatis Palackianae Olomucensis. Facultas Rerum Naturalium. Mathematica-Physica-Chemica

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Konvexní útvary. Kapitola 4. Opěrné roviny konvexního útvaru v prostoru

Nerovnosti v trojúhelníku

O dynamickém programování

Několik úloh z geometrie jednoduchých těles

Determinanty a matice v theorii a praxi

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

O dělitelnosti čísel celých

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Kongruence. 1. kapitola. Opakování základních pojmů o dělitelnosti

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Co víme o přirozených číslech

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Aplikace matematiky. Terms of use: Aplikace matematiky, Vol. 3 (1958), No. 5, Persistent URL:

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Aplikace matematiky. Josef Čermák Algoritmy. 27. PSQRT. Řešení soustavy rovnic se symetrickou pozitivně definitní

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

PANM 17. List of participants. Terms of use:

Aritmetické hry a zábavy

Základy teorie grupoidů a grup

Determinanty a matice v theorii a praxi

Zlatý řez nejen v matematice

Matematicko-fyzikálny časopis

Booleova algebra. 1. kapitola. Množiny a Vennovy diagramy

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Úvod do filosofie matematiky

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

PANM 18. List of participants. Terms of use:

Matematicko-fyzikálny časopis

O rovnicích s parametry

Aplikace matematiky. Dana Lauerová A note to the theory of periodic solutions of a parabolic equation

Rozhledy matematicko-fyzikální

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

Aritmetické hry a zábavy

Komplexní čísla a funkce

Faktoriály a kombinační čísla

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

PANM 12. List of participants. Terms of use:

Matematika v 19. století

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Historický vývoj geometrických transformací

Základy teorie grupoidů a grup

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Zlatý řez nejen v matematice

Jaká je logická výstavba matematiky?

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

O náhodě a pravděpodobnosti

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Matematicko-fyzikálny časopis

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Kybernetika. K šedesátinám akademika Jaroslava Kožešníka. Terms of use: Persistent URL:

Shodná zobrazení v konstruktivních úlohách

PANM 15. List of participants. Terms of use:

Základy teorie grupoidů a grup

Nástin dějin vyučování v matematice (a také školy) v českých zemích do roku 1918

O mnohoúhelnících a mnohostěnech

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Transkript:

Kybernetika Vladimír Drozen; Pavel Nádvorník Varianta modelu biologického neuronu podle N. I. Vvedenského Kybernetika, Vol. 1 (1965), No. 2, (180)--183 Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/125212 Terms of use: Institute of Information Theory and Automation AS CR, 1965 Institute of Mathematics of the Academy of Sciences of the Czech Republic provides access to digitized documents strictly for personal use. Each copy of any part of this document must contain these Terms of use. This paper has been digitized, optimized for electronic delivery and stamped with digital signature within the project DML-CZ: The Czech Digital Mathematics Library http://project.dml.cz

KYBERNETIKA ČÍSLO 2, ROČNÍK 1/1965 Varianta modelu biologického neuronu podle N. I. Vvedenského* VLADIMÍR DROZEN, PAVEL NÁDVORNÍK Popsaný model biologického neuronu dovoluje sledovat vztah mezi frekvencí a amplitudou vstupního signálu a jejich vliv na reaktibilitu nervové buňky. Odráží v sobě závislost mezi dvěma vývojovými stupni přenosu informace, tj. mezi stacionárním podrážděním a vzruchovou vlnou, které jsou zahrnuty v teorii Vvedenského. Označení neuronu jako neuron biologický lze pokládat za oprávněné na rozdíl od neuronů logických, které pracují ve dvou hraničních stavech 0 a 1, jak předpisuje zákon vše nebo nic. Funkční charakteristika biologického neuronu je totiž mnohem Obr. 1. Trapezová charakteristika modelu Savinova. PODNĚT - pružnější a podle Vvedenského vyjadřuje nejméně čtyři různé závislosti (útlum, stadium proporcionální, nivelizační, paradoxní) mezí vstupními a výstupními signály. Přitom výslednou reakci buňky na působení většího množství vstupů lze pokládat za elementární způsob zpracování informace nervovou buňkou. Při analýze funkce vstupních synapsí se v obecném pojetí ukazuje pravděpodobné, že frekvenčně modulované impulsy mohou mít různou amplitudu, i když na jednom * Předneseno na Pracovní konferenci o modelu biologického neuronu Kybernetické komise lékařské fakulty KU v Hradci Králové dne 7. května 1964.

a tomtéž vstupu vždy stejnou. Při vlastním modelu jsme se proto snažili postihnout i vliv rozdílů v amplitudách vstupních signálů. Abychom však mohli vymodelovat tuto vlastnost neuronu, vedle základního principu frekvenční modulace, slevili jsme poněkud ze zásady přiblížit se modelem samotné struktuře živé nervové buňky. Otázkou vlivu amplitudy signálu na model biologického neuronu se zabýval již Savinov et al. (1962). K realizaci však přistoupil z jiného hlediska, i když se rovněž -ЗV Obr. 2. Schéma vlastního modelu nervové buňky. Synaptické váhy jsou vyjádřeny vodivostmi, převratnými hodnotami vstupních odporů R^. (Ostatní v textu.) opíral o Vvedenského představu. Snažil se modelovat celkové chování soustavy, která zpracovává signály sinusového tvaru. Jádrem jeho modelu tvoří nelineární zesilovač s lichoběžníkovou idealizovanou charakteristikou (obr. 1). Je zřejmé, že podprahové podněty zesilovač nepřenese, ve vzestupné části charakteristiky vzrůstá výstupní signál se vzrůstem signálu na vstupu, načež následuje vodorovná část, v jejíž oblasti zůstává výstup nezávislý na velikosti vstupu. Sestupná část charakteristiky odpovídá paradoxnímu stadiu, kdy se vzrůstajícím podnětem se reakce zmenšuje, až úplně ustává. Model pracuje vlastně jako modulátor či hradlo, které propouští pomocný sinusový signál podle zmíněné nelineární závislosti na vstupních impulsech. Nejde tedy o model jednotlivého neuronu jako aktivního impulsového zdroje, nýbrž o model celkového chování určitého úseku nervové soustavy. Ve vlastním modelu neuronu jako zdroje impulsů bylo použito multivibrátoru (obr. 2, tranzistory A a B). Činnost multivibrátoru je řízena dvěma antagonisticky působícími vlivy: tranzistor C působí ve smyslu vzrůstající aktivity, kdežto tranzistor D způsobuje útlum. Na našem modelu jsou oba antagonisté napájeni z téhož bodu, jehož napětí je dáno integrovaným součtem podnětů ze všech synapsí R s po

detekci, takže oba pracují s touž časovou konstantou. Bylo by ovsem snadno myslitelné zobecnění tohoto schématu tak, že každý z antagonistů by měl svou vlastní časovou konstantu, která by u útlumového prvku mohla být podstatně delší než u stimulačního. Vzhledem k tomu, že žádoucí průběh charakteristiky neuronu - možno-ii zavést toto označení - se dociluje nikoliv operací na vstupních signálech samotných, nýbrž [њ] 500 5 0 1 SS NAPĚTÍ M Obr. 3. Závislost výstupní frekvence impulsů na stejnosměrném vstupním signálu. až jejich vlivem po detekci a integraci, je možno s modelem pracovat i neimpulsovém režimu. Obr. 3 vyjadřuje závislost výstupní frekvence impulsů na stejnosměrném vstupním signálu. Obr. 4 charakterizuje chování modelu při stimulaci kladnými [Hz].320) 160\ Obr. 4. Závislost mezi napětím vstupních impulsů a frekvencí impulsů na výstupu. (Frekvence vstupních impulsů = 40 Hz.) -ï VSTUP 20 [V] impulsy o délce 1 ms v závislosti na napětí těchto impulsů, přičemž frekvence vstupních impulsů je vyznačena jako parametr. Model je napájen tužkovou baterií o napětí 3 V; amplituda výstupních impulsů je 0,7 V.

Studium závislostí mezi frekvencí a amplitudou signálů na vstupu a tvořením odpovědi na výstupu prokazuje velmi úzkou souvislost obou forem vstupních signálů. Průběh charakteristik připouští domněnku, že amplitudový, neimpulsový režim odpovídá stacionárnímu podráždění, kdežto impulsový způsob přenosu informace se podobá vzruchové vlně. Model tak dokresluje původní Vvedenského představu (Servít 1951), podle níž stacionární podráždění je vývojově starší formou vzrušivosti nervové tkáně, kdežto vzruchová vlna představuje formu přenosu informace fylogeneticky mladou, s předchozí geneticky spjatou. (Došlo dne 22. června 1964.) LITERATURA fl] Savinov G. V., Krušinskij L. V., Fljoss D. A., Valerštejn R. A.: Opyt ispolzovanija matematičeskogo modelirovanija dlja izučenija vzaimootnošenija processov vozbuždenija i tormoženija. Biologičeskie aspetky kibernetiky, Moskva 1962. [2] Servít Z.: Učení N. J. Vvedenského a teorie nervového vzruchu a útlumu. Sov. věda lékařství 5 (1951), 470 485. [3] Wedensky N. E.: Die Erregung, Hemmung und Narkose. Archiv fůr die gesammte Physiologie (Pflúger) 100 (1903), 1 144. SUMMARY A Variant of the Electronic Model of the Neuron according to N. Ye. Vvedenskij VLADIMÍR DROZEN, PAVEL NÁDVORNÍK The described model of biological neuron in transistorized form enables to study the relation between the amplitudě and the frequency of the input signál and their influence on the reactability of the nerve cell. It reflects the dependence between two evolutionary degrees of information transmission,i.e. between the stationary excitation and the excitation wave which are involved in the theory of Vvedenskij. Dr. Vladimír Drozen, Kybernetický kabinet zdravotnických ústavů, Fakultní nemocnice, Hradec Králové, Doc. Dr. Pavel Nádvorník, CSc, Neurochirurgická klinika fakultní nemocnice, Hradec Králové.