Устройство для моделирования нейрона

 

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и может быть использовано в экспериментах при исследовании нейронов и нейронных структур. Цель изобретения - повышение точности моделирования и расширение функциональных возможностей за счет моделирования волновых процессов распространения локальных вызванных постсинаптических потенциалов в дендритных волокнах нейрона с учетом двунаправленности волокна. Локальные потенциалы в виде пульсирующих напряжений поступают с выходов блоков 2 моделирования синапсов на входы блоков 6 моделирования дендритов, являющихся входами сумматоров 7 и 8 прямой и обратной цепи. При этом происходит распространение в проксимальном направлении от каждого активированного синапса положительной прямой волны возбуждения либо торможения по последовательно соединенным чередующимся сумматорам 7 и элементам задержки 9 и обратной волны, распространяющейся по обратной цепи сумматоров 8 и блоков 10 задержки. При этом осуществляется взаимодействие волн согласно знакам по введенным перекрестным связям между прямой и обратной цепями блока 6 моделирования дендрита. Сигнал на выходе блока 6 резко отличается от простой суммы синаптических потенциалов, что имеет место в биологическом объекте. Кроме того, настройка элементов 9 и 10 задержки может отражать особенности индивидуальной морфологии объекта, а именно дендриона реального нейрона, что также отражается на выходном сигнале устройства и значительно повышает точность моделирования. 8 ил.

СОЮЗ СОВЕТСКИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИН

1101 А1 (19) (И) (д)) 4 С 06 С 7/60

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

К ABTOPCKOMY СВИДЕТЕЛЬСТВУ

t t

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР (21) 4247902/31-13 (22) 25.05.87 (46) 15.08.89. Бюл. ¹ 30 (71) Уфимский авиационный институт им. Серго Орджоникидзе (72) H.À. Савельева, А.В. Савельев, А,А. Колесников и А.Г. Жуков (53) 681.333(088.8) (56) Авторское свидетельство СССР

У 746597, кл. G 06 G 7/60, 1978. (54) УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ

НЕЙРОНА (57) Изобретение относится к устройствам аналоговоГо моделирования нерв2 ной системы и может быть использовано в зкспериментах при исследовании нейронов и нейронных структур. Цель изобретения — повынение точности моделирования и раснирение функциональных возможностей за счет моделирования волновых процессов распространения локальных вызванных постсинаптических потенциалов в дендритных во» локнах нейрона с учетом двунаправленности волокна. Локальные потенциалы в виде пульсирующих напряжений поступают с выходов блоков 2 моделирования синапсов на входы блоков 6 моделирования дендритов, являкнцихся вхоЗ дами сумматоров 7 и 8 прямой и обратной цепи. При этом происходит распространение в проксимальном направлении от каждого активированного синап5 са положительной прямой волны возбуждения либо торможения по последовательно соединенным чередующимся сумматорам 7 и элементам задержки 9 и обратной волны, распространяющейся по обратной цепи сумматоров 8 и блоков 10 задержки. При этом осуществляется взаимодействие волн согласно знакам по введенным перекрестным связям между прямой и обратной цепями блока б моделирования дендрита, Сигнал на выходе блока 6 резко отличается от простой суммы. синаптических потенциалов, что имеет место в биологическом объекте. Кроме того, настройка элементов 9 и 10 задержки может отражать особенности индивидуальной морфологии объекта, а именно денцриона реального нейрона, что также отражается на выходном сигнале устройства и значительно повышает точность моделирования. 8 ил.

Изобретение относится к устройст" 20 вам аналогового моделирования нервной системы и может быть использовано в экспериментах при исследовании нейронов и нейронных структур.

Цель изобретения — повышение точности моделирования и расширение функциональных возможностей за счет моделирования волновых-процессов распространения локальных постсинаптических потенциалов в дендритных волок 30 нах нейрона с учетом двунаправленности волокна.

Поставленная цель достигается тем, что в каждый из блоков моделирования дендритного волокна введены прямая и обратная цепи, состоящие из последовательно включенных чередующихся между собой трехвходовых сумматоров по первому неинвертирующему входу и элементов задержки, причем обратная 40 цепь начинается с сумматора, а выход ее последнего элемента задержки соединен через инвертор с входом первого элемента задержки прямой цепи, вторые неинвертирующие входы сумматоров пря- 45 мой цепи соединены с инвертирующими входами смежных с ними сумматоров обратной цепи и являются входами блока моделирования дендрита, выход каждого элемента задержки прямой цепи со0 единен с .вторым неинвертирующим входом соответствующего сумматора обратной цепи и является выходом блока моделирования дендрита, который, в свою очередь, является дендритным выходом устройства, а выход каждого элемента задержки обратнбй цепи соединен с третьим неинвертирующим входом соот- 1 ветствующего сумматора прямой цепи, прямая цепь оканчивается элементом задержки, выход которого является выходом блока моделирования дендрита, который соединен с входами аддитивного сумматора, а входы каждого из . блоков моделирования дендритов соединены с выходами соответствующей группы блоков моделирования синапсов, к входам которых подключены выходы упавляемых резистивных элементов, вхоы которых являются синаптическимн входами устройства °

Введение дополнительных элементов сумматоров, элементов задержки и инверторов, соединенных определенным образом, позволяет значительно повысить точность моделирования реальных нейронов, в особенности кортикальных, за счет обеспечения возможности воспроизведения волновых эффектов распространения и взаимодействия локальных вызванных постсинаптических потенциалов в дендритах, не учитываемых в известных устройствах. Указанное соединение дополнительно введенных элементов позволяет образовать дендритные выходи устройства, что значительно расширяет его функциональные возможности за счет представления нейрона как многовходово-многовыходового элемента, причем их число индивидуально в отличие от известных устройств с одним выходом, Предлагаемое устройство для моделирования нейронов, содержащее блоки моделирования дендритов, позволяет моделировать волновые процессы распространения локальных постсинаптических потенциалов в дендритных волокнах нейрона с учетом двунаправленнос150110 ти волокна, что осуществляется в устройстве благодаря определенному соединению дополнительно введенных элементов.

На фиг. 1 изображена функциональная схема устройства для моделирования нейрона; на фиг. 2 — временные диаграммы работы блока моделирования дендрита; на фиг. 3 — контрольные 10 точки двухсинаптического блока моделирования дендрита; на фиг. 4 — вид локальных постсинаптических потенциалов (возбуждающих, тормозящие аналогичны, но инвертированы); на фиг. 5 — 15 функциональная схема (до уровня стандартных функциональных элементов) блока формирования порога; на Аиг. 6 принципиальная схема формирователя выходных импульсов; на фиг. 7 — фун- 20 кциональная схема блока обратной связи; на фиг. 8 — функциональная схема блока синхронизации.

Устройство для моделирования ней- 25 рона (фиг. 1) содержит управляемые резистивные элементы 1, блоки 2 моделирования синапсов, согласующие усилители 3, накопительные элементы 4, элементы 5 задержки, соединенные по- З0 следовательно и образующие блоки моделирования синапса, блоки 6 модели.рования дендритов, состоящие из трехвходовых сумматоров 7 и 8 и элементов 9 и 10 задержки, образующих прямую и обратную цепи, соответственно, и имеющие дендритные выходы 12, аддитивный сумматор 13, входы которого подключены к выходам блоков 6, пороговый блок 14, включенный на выход 40 сумматора 13, блок 14 состоит из элемента 15 сравнения, вход которого служит входом блока 14, блока 16 Аормирования порога, выход которого ,включен на второй вход блока 15, фор- 45 мирователя 17 выходных импульсов, подключенного к выходу блока, 15, блока 18 обратной связи, выход которого подключен к входу блока 16, а вход соединен с выходом устройства, которым является выход блока 17, блок 19 синхронизации, вход которого соединен с выходом устройства, выходы блока синхронизации соединены с управля ющими входами рези.:тивннх элементов 1.

Устройство для моделирования нейрона работает следующим образом, 1 6

Входные сигналы в виде частоты следования спайков подаются с входов устройства через управляемые резистивные элементы 1, где происходит их масштабирование по амплитуде в соответствии с весом каждого синаптического контакта, на входы блоков 2 моделирования возбуждающих и тормозящих синапсов, которыми являются входы соответствующих согласующих усилителей 3, с выходов которых импульсные последовательности поступают на накопительные элементы 4, где происходит изменение формы и длительности импульсов, причем знак их зависит от наличия или отсутствия инвертирования в элементах 4 (возбуждающий или тормозящий синапс).

Далее сигналы поступают на входы элементов 5 задержки, моделирующих зазадержку выделения медиатора в соответствующем синапсе, выходы которых являются выходами блоков 2 моделирования синапсов, объединенных в группы, каждая иэ которых моделирует синапсы, расположенные на одном дендрите.

Полученные сигналы локальных возбуждающих и тормозящих постсинаптических потенциалов (ПСП) с выходов блоков 2 моделирования синапсов одной группы поступают на входы одного блока 6 моделирования дендрита соответственно их расположению на дендрите реального нейрона. Сигналы локального ПСП от каждого синапса поступают с входов блоков 6 моделирования дендритов на вторые неинвертирующие входы сумматоров 7 прямой цепи, образуя прямую волну дендритного потенциала со знаком плюс, распространяющуюся в прямом направлении по прямой цепи, и на инвертирующие входы сумматора 8 обратной цепи, образуя волну дендритного потенциала со знаком минус, распространяющуюся в обратном направлении по обратной цепи. На каждом сумматоре 7 блока 6 происходит суммирование входного сигнала с выхода соответствующего блока 2 моделирования синапса с прямой волной дендритного потенциала, распространяющейся по прямой цепи в соответствии с декрементом затухания, задаваемым коэфАициентом передачи элементов 9 задержки, от синапсов, расположенньм левее, и "оступающей на первые неинвертирующие входы сумматоров 7 с выходов элементов 9 задержки, и вычитание обрат15О1101 ной волны, распространяющейся по обратной цепи от синапсов, расположенных правее, и поступающей на третьи неинвертируищие входы сумматоров 7.

Результирующие сигналы распространяются в прямом (проксимальном) направлении к выходу блока 6 моделирования дендрита через элементы 9 задержки и правые сумматоры 7 и представляют со- 1> бой прямую волну дендритного потенциала. На каждом с„ 6 моделирования дендрита происходит суммирование инвертированного входного сигнала, приходящего на инвертирующий вход с выхода соответствующего блока 2 моделирования синапса 2, и инвертированной обратной волны, поступающей на первый неинвертирующий вход сумматора 8 с выхода элемента 10 задержки и вычитание их из неинвертированной прямой волны, поступающей на второй неинвертируищий вход (так как последняя имеет противоположный положительный знак). Результирующие сиг- 25 ,налы распространяются в обратном направлении (дистальном), пока не достигают инвертора 11, где, изменяя знак, поступают с его выхода на вход элемента 9 задержки прямой цепи, т,е. преобразуются в прямую волну, что моделирует отражение обратных волн дендритного потенциала от дистального конца дендрита.

Таким образом, сигнал с выхода блока 6 моделирования дендрита отражает

35 сложные взаимодействия прямых и обратных волн дендритного потенциала. и, как в реальном нейроне, не эквивалентен простой сумме задержанных сигналов с выходов блоков моделирования синапсов, что значительно повышает точность моделирования тонких нейрофиэиологических явлений в дендритных. структурах.

Кроме того, выходы элементов 9 задержки прямой цепи являются дендритными выходами 12 устройства, что позволяет, подключая их на входы других блоков 6 моделирования дендритов

50 (вместо блоков 2 моделированйя синапсов), моделировать электрические синапсы дендриона нервной клетки, что черезвычайно распространено в нейронах с развитым дендрионом.

На фиг. 3 изображены. контрольные точки на функциональной схеме блока 6 моделирования дендрита, для простоты приведен двухвходовый блок моделирования дендрита с двумя блоками 2 моделирования возбуждающих синапсов; на фиг. 2 изображены временные диаграммы в контрольных точках отклика блока 6 моделирования дендрита на скачки напряжения по двум входам; на фиг, 4 представлена временная диаграмма единичного локального ПСП на выходе блока 2 моделирования синапса.

Б данном случае статические коэффициенты передачи элементов 9 и 10 задержки равны 0,5.

На схеме по фиг. 3 можно наблюдать (в точке Н вЂ” выход блока 6, а также в точках D и Л вЂ” дендритные выходы блока 6) неоднократность передачи скачка напряжения, в результате происходит взаимодействие реакций от двух и более синаптических входов (А, В) во времени с последствием и распространение этого комплексного сигнала в обе стороны по дендриту.

Распространение моделируется дискретизацией по времени межсинаптических интервалов путем соединения точек контакта синапсов линиями задержки в прямую и обратную стороны.

Таким образом, предлагаемое устройство в отличие от известных моделирует неэквивалентнОсть сигнала на выходе дендрита простой алгебраической сумме ПСП от отдельных синапсов аналогично реальному нейрону путем учета волновых процессов в дендритах, реализованного так согласно описанному.

Результирующие сигналы с выходов блоков 6 моделирования дендритов поступают на входы аддитивного сумматора 13, в котором осуществляется их алгебраическое и временное суммирование. Суммарный сигнал с выхода сумматора 13 поступает на вход порогового блока 1ч, т.е. на первый вход элемента 15 сравнения, на второй вход которого поступает сигнал, равный величине порога с формирователя порога 16.

Если суммарный сигнал с выхода сумматора 13 не превышает некоторую начальную величину порога, задаваемую по второму входу элемента 15 сравнения с выхода формирователя 16 порога, то напряжение на выходе формирователя 17 выходных импульсов отсутствует.

При превышении суммарным сигналом с сумматора 13 величины порога в элементе сравнения на выходе последнего появляется напряжение, причем величи1501 l

На фиг. 5-8 изображены функциональные до уровня стандартных элементов и принципиальные схемы блоков 16-19 соответственно.

Блок 16 формирования порога (фиг.5) может состоять из сумматора 20 и источника 21 постоянного опорного напряжения, причем выход сумматора является выходом блока 16, первый вход сумматора 20 — его входом, а второй вход сумматора 20 соединен с выходом

55 на его пропорциональна напряжению с выхода сумматора 13. Напряжение с выхода элемента сравнения поступает на вход формирователя 17 выходных им5 пульсов, генерирующего при этом импульсы, близкие по форме к спайкам реального нейрона, а частота следования их пропорциональна напряжению, поступающему на вход формирователя 17 выходных импульсов..

Адаптивная подстройка модели нейрона осуществляется аналогично прототипу при помощи блока 18 обратной связи, формирователя 17 порога и бло- 15 ка 19 синхронизации. При этом с появлением импульсации на выходе устройства сигнал обратной связи поступает на вход блока 18 обратной связи, на выходе которого появляется сигнал, поступающий на вход формирователя 17 порога, в результате чего увеличивается величина порога, подаваемая в виде напряжения на второй вход элемента 15 сравнения. Кроме того, сиг- 25 нал с выхода формирователя 17 выходных импульсов поступает также на вход блока 19 синхронизации, на i-й из оставшихся входов поступает сигнал с

i-го входа устройства..

В зависимости от удовлетворения этими сигналами заданных условий с блока 19 синхронизации поступает управляющий сигнал, изменяющий сопротивление i-го управляемого резистив35 ного элемента 1. Настройка устройст— ва осуществляется подбором коэффициентов передачи (всегда меньше единицы) и постоянных времени элементов 9 и 10 задержки, попарно равных. Таким 40 образом, параметры прямьгх 9 и обратных 10 элементов задержки одинаковы между собой попарно и отличаются в общем случае от соседней пары, что соответствует различным удаленностям синапсов друг от друга и неоднородности волокна.

01

10 источника опорного напряжения (ИОН)

21.

Блок 17 формирования выходных импульсов (фиг ° 6) может быть выполнен на операционном усилителе (Ov) 22, полевом транзисторе 23, конденсаторах 24 и 25, резисторах 26-29, диоде 30, триггере Имидта 31 и ключе 32.

ОУ 22, транзистор 23, конденсаторы 24 и 25 и резисторы 26-29 образуют генератор 33 импульсов, управляемый напряжением, а транзистор 23, конденсатор 25 и резисторы 28 и 29 — управляемый резистивный элемент 34 времязадающей цепи генератора импульсов.

Блок 17 работает следующим образом. Если на вход блока подается отрицательное напряжение, диод 30 закрыт, напряжение на входе и, соответственно, выходе триггера 31 равно нулю, ключ 32 находится в разомкнутом состоянии и импульсация на выходе блока 17 отсутствует. Если напряжение на входе блока 17 становится больше нуля, диод 30 открывается и на входе триггера появляется напряжение, равное входному, что приводит переключение его в состояние логической единицы, которое, поступая на управляющий вход ключа 3?, замыкает его, в связи с чем к входу блока подключается выход ОУ 22, являющийся выходом генератора 33 импульсов, Генератор 33 импульсов представляет собой обычный релаксационный генератор, частота колебаний которого определяется емкостью конденсатора 24 и сопротивлением сток-исток транзистора 23: f

2,2К д С . При возрастании в положительнун сторону напряжения на входе блока 17, т.е. напряжения на затворе транзистора 23, сопротивление канала последнего уменьшается линейно, что приводит к линейному увеличению частоты импульсов на выходе блока 17. Резисторы ?8 и 29 и конденсатор 25 необходимы для увеличения линейности характеристики управляемого реэистивного элемента 34. 1!ри необходимости диапазоны изменения частот могут быть подогнаны подачей отрицательного смещения на затвор транзистора 23 (при этом необходима развязка диода 30 и генератора 33, например, подключение диода 30 к резистору 29 через эмиттерный повторитель).

Блок 18 обратной связи (фиг. 7) состоит иэ последовательно соединен11 150 ных согласующего элемента 35,,усредняющего фильтра 36 нижних частот и масштабирующего усилителя 37. Входом блока янляется вход согласующего эле мента 35, а выходом — выход масштабирующего усилителя 37.

При появлении импульсов на выходе блока 17 появляется напряжение на выходе фильтра 36, причем пропорциональное частоте следования импульсов.

Зто напряжение масштабируется усилителем 37 н зависимости от адаптивных свойств конкретного нейрона и поступает на вход блока 16, где, складываясь в сумматоре 20 с напряжением

ИОН 21, преобразуется в напряжение порога, Данный блок 18 обратной связи реализует линейный закон адаптации нейрона. При необходимости в зависимости от конкретного биологического аналога в обратную связь усилителя 37 может быть введена нелинейность, учитивающая свойства конкретного типа нейрона.

Блок 19 синхронизации (фиг. 8) состоит из N+1 согласующих элементов 38 (N — число синаптических входов), N сумматоров 39, N+1 фильтров 40 нижних частот, N логических схем 41, управляющих N ключами 42, и накопительных конденсаторов 43.

N согласующих элементов 38 являются входами (синаптическими) блока 19, подключаемыми к синаптическим входам устройства, выходы этих элементов 38 подключены через фильтры 40 нижних частот к первым входам сумматоров 39, выходы которых через ключи 42 соединены с выходами блока 19, параллельно которым подключены накопительные конденсаторы 43, вторые входи объединены и подключены к выходу фильтра 40 .нижних частот, вход которого соединен через согласующий элемент 38 с входом (аксонным) блока 19, соединяемым с аксонным выходом устройства, выходы фильтров 40 нижних частот синаптических входов блока 19 подключены к первым входам логических схем 41, выход фильтра 40 аксонного входа блока 19 соединен с вторыми входами логических схем 41, выходы которых соединены с управляющими входами соответствующих ключей 42 °

Логическая схема 41 содержит два дифференциатора 44, два триггера

Шмидта 45, схему И 46, причем входы дифференциаторон являются первыми и

1101 12 вторым вхоцами логической схемы 41, а их ныходи соединены через триггеры 45 с двумя входами схемы И 46, 5

KOTOPOH HBJIRPTCR ческой схемн 41.

Блок 19 обеспечивает воспроизведение адаптивных реакций нейрона на такие изменения частот входных импульсных последовательностей, поступающих по синаптическим входам, которые приводят к изменениям частоты выходных импульсов, блок 10 реализует сопротивление нейрона изменению его состояния, т.е. реакцию привыкания.

Напряжение на -м виходе блока где К,,К,К вЂ” константы;

f, — частота входной импульЬх1

20 сной последовательности на i-м входе;

f — частота импульсной noeblx следовательности на аксонном выходе.

25 Средние значения частот выделяются фильтрами 40 и подаются на сумматоры 39 в виде напряжений, пропорциональных значениям частот.

В блоке 19 синхронизации сигналы

gp с выходов фильтров 40 нижних частот (преобразователей частоты в напряжение) поступают в виде напряжений, пропорциональных частотам входных и выходного сигналов, на блоки 34 дифференцирования логических схем 41, причем на каждую логическую схему 4 1 поступает напряжение, пропорциональное частоте входной импульсной последовательности, поступающей на со4О ответствующий синаптический вход (возбуждающий или тормозящий), и напряжение, пропорциональное частоте выходного сигнала устройства. Если эти частоты постоянны, напряжения на

4 выходе дифференциаторов 44 равны нулю. При этом напряжения на выходах триггеров 45 также равны логическому нулю. В случае изменения,частоты входной импульсной последовательнос50 ти на каком-либо синаптическом входе на выходах дифференциаторов 44, соединенных с входами блока 19 через блоки 38 и 40, поянляется напряжение, что приводит к срабатыванию соединен55 Hblx с ними триггеров 45 подключенных к первым входам схем И 46. Триггеры 45, соединенные с вторыми входами схем И 46, срабатывают (на выходе появляются сигнал единицы) аналогичным

14

13

1501101 образом в случае, если изменяется . частота выходных импульсов устройства, Сигнал логической единицы появляется на выходах схем И 4b только тех логических схем 41, которые соответствуют тем синаптическим входам, частота входных сигналов которых в данный момент изменяется при условии изменения выходного сигнала устройства. Это приводит к замыканию ключей 42, соответствующих этим синапсам, и подаче суммарных сигналов с выходов сумматоров 39 через ключи 42 и конденсаторы 43 на входы управляемых резистив» 15 ных элементов 1, изменяя их сопротивление в сторону уменьшения уровня соответствующих входных сигналов, частота которых не постоянна, Это сниснижает вклад изменяющихся по частоте 2р входных воздействий в формирование выходного сигнала, что приводит также к снижению его изменений частоты, т.е. к ее стабилизации. Таким образом, блок 19 моделирует привыкание 25 нейрона к переменным по частоте входным сигналам, реализуя параметрическую стабилизирующую отрицательнун обратную связь ° Блок 19 одинаково работает как для возбуждающих, так и для Зр тормозящих сигналов, В данном случае имеет значение изменение частоты входного сигнала независимо от его знака.

Технически это реализуется тем, что блоки 38, подключаемые к возбуждающим входам, неинвертирунщие, а к тормозящим — инвертирующие, В качестве управляющих реэистивных элементов 1 могут быть использованы обычные полевые транзисторы.При 4р этом управляющие сигналы с конденсаторов 43 (фиг. 8) подаются на их затворы, что приводит к изменению сопротивления исток-сток, При этом сопротивление исток-сток практически 4> линейно зависит от управляющего сигнала. Транзисторы могут включаться как последовательно, так и параллель.но в виде делителя напряжения, Конденсаторы 43 служат для сохранения остаточного напряжения (а следовательно, и сопротивления резистивных элементов 1) при отключении ключей 42.

Таким образом, предлагаемое устройство благодаря введению дополнительных элементов, соединенных определенным образом, обеспечивает возможность моделирования волновых про. цессов, протекающих в дендритах реальных нейронов. Это особенно важно при моделировании нейронов с развитым диндрионом, таких, например, как пирамидные нейроны новой коры головного мозга, клеток Пуркинье мозжечка и др,, так как при развитом дендрионе основная переработка информации происходит именно в дендритных волокнах.

Благодаря выполнению блоков моделирования дендритов в виде связанных между собой прямой и обратной цепей, состоящих из чередующихся трехвходовых сумматоров и элементов задержки, обеспечивается возможность моделирования волновых процессов распространения локальных ПСП по дендритному волокну как в проксимальном, так и в дистальном направлениях, а также возможность воспроизведения сложных взаимодействий распространяющихся волн и влияния синапсов друг на друга в зависимости от их взаимного расположения при относительно небольшOM количестве однотипных элементов, что значительно повышает точность моделирования тонких нейрофизиологических процессов в реальном нейроне.

Простота отведения сигнала с любой точки вдоль блока моделирования дендрита позволяет использовать эти точки в качестве выходов и моделировать дендро-дендритные синапсы как химичес" кого, так и электрического типа, т.е. представить модель нейрона не только как многовходовую (традиционное представление), но и как многовыходовун, что значительно расширяет функциональные возможности как отдельной модели нейрона, так и при моделировании нейронных сетей.

Благодаря тому, что путем попарного изменения параметров элементов задержки прямой и обратной цепей в блоках моделирования дендритов легко учитываются морфологические особенности взаимного расположения (а следовательно, их взаимного влияния) синапсов на дендрите, значительно увеличивается гибкость модели нейрона.

Расширение функциональных возможностей, а также повышенные точность, гибкость и универсальность предлагаемого устройства позволяют моделировать более широкий класс тонких нейрофизиологических явлений. Это позволяет осуществить моделирование нейронных сетей различных отделов мозга, индивидуальность которых отражается

15 1501 соответствующей коммутацией входоввыходов устройства и надстройкой параметров элементов задержки, следовательно, дает B09MoEHOcTb исйользо" вать в экспериментах одну модель нейрона для достаточно широкого класса задач, снижая затраты на создание новых моделей нейронов для каждого частного случая.

Формула изобретения

Устройство для моделирования нейрона, содержащее .блоки моделирования дендритов, блоки моделирования синапсов, состоящие из последовательно включенных согласующего усилителя, накопителя и элемента задержки, выход которого представляет собой выход блока моделирования синапса, а вход последнего - вход согласующего элемента, управляемые резистивные элементы, входы которых являются входами устройства, выходы подсоединены к входу блока моделирования синапсов, аддитивный сумматор, входы которого соединены с выходами блока моделирования дендритов, а выход — с входом порогового блока, состоящего из последовательно соединенных блока обратной связи, блока формирования порога, элемента сравнения и формирователя выходных импульсов, выход которого является выходом порогового блока и выходом устройства и подключен через блок обратной связи и блок формирования порога ко второму входу элемента сравнения, и блок синхронизации, выходы которого соединены с управляющими входами резистивных элементов, а входы — с входами и выхо101 16 дом устройства, о т л и ч а ю щ е ес я тем, что, с целью повышения точности и расширения функциональных

5 возможностей в каждый из блоков моЭ делирования дендрита введены прямая и обратная цепи, состоящие из последовательно включенных чередующихся между собой трехвходовых сумматоров О и элементов задержки, причем в каждой из цепей выход предыдущего сумматора соединен с входом последующего элемента задержки, выход которого подключен к первому неинвертирующему

15 входу следующего сумматора, при этом обратная цепь начинается с сумматора, а выход ее последнего элемента задержки соединен через инвертор с входом первого элемента задержки пря2р мой цепи, вторые неинвертирующие входы сумматоров прямой цепи соединены с инвертирующими входами смежных с ними сумматоров обратной цепи и являются входами блока моделирования

25 дендрита, выход каждого элемента задержки прямой цепи соединен с вторым неинвертирующим входом соответствующего сумматора обратной цепи и является выходом блока моделирования денар дрита, представляющим собой дейдритный выход устройства, а выход каждого элемента задержки обратной цепи соединен с третьим неинвертирующнм входом соответствующего сумматора

З5 прямой цепи, оканчивающейся элемен" том задержки, выход которого является выходом блока моделирования дендрита, подключенным к аддитивному сумматору, а входы каждого из блоков мо4п делирования дендритов соединены с выходами соответствующей группы блоков моделирования синапсов.

150l101

1501101

Составитель Н, Ардыбашева

Техред Л.Олийнык . КорректорЛ.Бескид

Редактор А. Огар

Заказ 4871/47 Тираж 668 Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Москва, Ж-35, Раушская наб., д. 4/5

Производственно-издательский комбинат "Патент", г. Ужгород, ул. Гагарина, 101

Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области моделирования нейронных структур, осуществляющих анализ изображений в зрительной системе, и может найти применение при разработке технических систем автоматического анализа изобретений и в системах технического зрения

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при исследования деятельности мозга методами аналогового моделирования

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов в устройствах обработки, анализа и распознования образов, а также в качестве элемента параллельных вычислительных структур для решения задач цифровой обработки сигналов, систем алгебраических уравнений, краевых задач теории поля

Изобретение относится к облас1 медицинской техники и может быть использовано при исследовании механизмов мозга методами аналогового моделирования, а также в нейрофизиологических зкспериментах

Изобретение относится к области моделирования функциональных свойств нервной системы и может быть использовано в нейрофизиологических экспериментах , а также для создания систем искусственного интеллекта

Изобретение относится к устройствам моделирования нервной системы и может быть использовано в вычислительной технике, нейробионике и нейрокибернетике

Изобретение относится к бионике и биокибернетике и может быть использовано при исследовании процессов нервной системы

Изобретение относится к медтехнике и может быть использовано в бионике и при исследовании механизмов памяти

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и процессов нервной деятельности и может быть использовано, в частности, при изучении адаптивных процессов памяти в нейрофизиологических экспериментах, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к электронному моделированию свойств биологических нейронов и может быть использовано при изучении на моделях нейронньтх механизмов переработки информации в зрительной и слуховой системах , в системе увеличения точности моделирования афферентного нейрона

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх