علوم الأعصاب الحاسوبية

الموسوعة الحرة

علم الأعصاب الحسابي (المعروف أيضًا باسم علم الأعصاب النظري أو علم الأعصاب الرياضي ) هو فرع من فروع  علم الأعصاب  يستخدم الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والتحليل النظري والتجريدات للدماغ لفهم المبادئ التي تحكم تطور الجهاز العصبي وبنيته وعلم وظائف أعضائه وقدراته المعرفية . [ 1 ] [2] [3] [4]

يستخدم علم الأعصاب الحسابي المحاكاة الحسابية [5] للتحقق من صحة النماذج الرياضية وحلها، وبالتالي يمكن اعتباره مجالًا فرعيًا لعلم الأعصاب النظري؛ ومع ذلك، غالبًا ما يكون المجالان مترادفين. [6] يُستخدم مصطلح علم الأعصاب الرياضي أيضًا في بعض الأحيان، للتأكيد على الطبيعة الكمية للمجال. [7]

يركز علم الأعصاب الحاسوبي على وصف الخلايا العصبية المعقولة بيولوجيًا ( والأنظمة العصبية ) وعلم وظائف الأعضاء وديناميكياتها، وبالتالي فهو لا يهتم بشكل مباشر بالنماذج غير الواقعية بيولوجيًا المستخدمة في الاتصالية ونظرية التحكم والسيبرانيتك وعلم النفس الكمي والتعلم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية والذكاء الاصطناعي ونظرية التعلم الحاسوبي ؛ [8] [9] [10] على الرغم من وجود الإلهام المتبادل وأحيانًا لا يوجد حد صارم بين المجالات، [ 11] [12] [13] مع تجريد النموذج في علم الأعصاب الحاسوبي اعتمادًا على نطاق البحث والحبيبات التي يتم بها تحليل الكيانات البيولوجية.

تهدف النماذج في علم الأعصاب النظري إلى التقاط السمات الأساسية للنظام البيولوجي على مقاييس مكانية وزمنية متعددة، من التيارات الغشائية، والاقتران الكيميائي عبر تذبذبات الشبكة ، والهندسة المعمارية العمودية والطوبوغرافية، والنوى، وصولاً إلى القدرات النفسية مثل الذاكرة والتعلم والسلوك. تضع هذه النماذج الحسابية فرضيات يمكن اختبارها مباشرة من خلال التجارب البيولوجية أو النفسية.

تاريخ

تم تقديم مصطلح "علم الأعصاب الحاسوبي" بواسطة إريك إل شوارتز ، الذي نظم مؤتمرًا، عقد في عام 1985 في كارمل، كاليفورنيا ، بناءً على طلب مؤسسة تطوير الأنظمة لتقديم ملخص للحالة الحالية لمجال كان يُشار إليه حتى تلك النقطة بمجموعة متنوعة من الأسماء، مثل النمذجة العصبية ونظرية الدماغ والشبكات العصبية. نُشرت وقائع هذا الاجتماع التعريفي في عام 1990 ككتاب علم الأعصاب الحاسوبي . [14] تم تنظيم أول الاجتماعات الدولية المفتوحة السنوية التي تركز على علم الأعصاب الحاسوبي من قبل جيمس إم باور وجون ميلر في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا في عام 1989. [15] تم تنظيم أول برنامج تعليمي للدراسات العليا في علم الأعصاب الحاسوبي كبرنامج دكتوراه في الأنظمة الحاسوبية والعصبية في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا في عام 1985.

يمكن إرجاع الجذور التاريخية المبكرة للمجال [16] إلى أعمال أشخاص بما في ذلك لويس لابيك ، وهودجكين وهكسلي ، وهوبل وويزل ، وديفيد مار . قدم لابيك نموذج التكامل والإطلاق للخلية العصبية في مقال رائد نُشر عام 1907، [17] وهو نموذج لا يزال شائعًا لدراسات الشبكات العصبية الاصطناعية بسبب بساطته (انظر مراجعة حديثة [18] ).

بعد حوالي 40 عامًا، طور هودجكين وهكسلي المشبك الجهدي وأنشأوا أول نموذج فيزيائي حيوي لإمكانات الفعل . اكتشف هوبل وويزل أن الخلايا العصبية في القشرة البصرية الأولية ، وهي أول منطقة قشرية تعالج المعلومات القادمة من شبكية العين ، لها حقول استقبالية موجهة ومنظمة في أعمدة. [19] ركز عمل ديفيد مار على التفاعلات بين الخلايا العصبية، مما يشير إلى مناهج حسابية لدراسة كيفية تفاعل المجموعات الوظيفية من الخلايا العصبية داخل الحُصين والقشرة الحديثة وتخزينها ومعالجتها ونقل المعلومات. بدأت النمذجة الحسابية للخلايا العصبية والتغصنات الواقعية فيزيائيًا مع عمل ويلفريد رال ، مع أول نموذج متعدد المقصورات باستخدام نظرية الكابلات .

المواضيع الرئيسية

يمكن تصنيف البحث في مجال علم الأعصاب الحاسوبي بشكل تقريبي إلى عدة خطوط من البحث. يتعاون معظم علماء الأعصاب الحاسوبيين بشكل وثيق مع التجريبيين في تحليل البيانات الجديدة وتوليف نماذج جديدة للظواهر البيولوجية.

نمذجة الخلايا العصبية الفردية

حتى الخلية العصبية الواحدة لها خصائص بيوفيزيائية معقدة ويمكنها إجراء عمليات حسابية (على سبيل المثال [20] ). استخدم نموذج هودجكين وهكسلي الأصلي تيارين حساسين للجهد فقط (قنوات الأيونات الحساسة للجهد هي جزيئات جليكوبروتين تمتد عبر الطبقة الدهنية الثنائية، مما يسمح للأيونات بالمرور في ظل ظروف معينة عبر غشاء المحور العصبي)، الصوديوم سريع المفعول والبوتاسيوم المصحح للداخل. وعلى الرغم من نجاحه في التنبؤ بالتوقيت والسمات النوعية لإمكانات الفعل، إلا أنه فشل مع ذلك في التنبؤ بعدد من السمات المهمة مثل التكيف والتحويل . يعتقد العلماء الآن أن هناك مجموعة واسعة من التيارات الحساسة للجهد، وأن آثار الديناميكيات المختلفة والتعديلات وحساسية هذه التيارات هي موضوع مهم في علم الأعصاب الحسابي. [21]

كما تخضع الوظائف الحسابية للتشعبات العصبية المعقدة للتحقيق المكثف. وهناك مجموعة كبيرة من الأدبيات حول كيفية تفاعل التيارات المختلفة مع الخصائص الهندسية للخلايا العصبية. [22]

هناك العديد من حزم البرامج، مثل GENESIS و NEURON ، التي تسمح بإنشاء نماذج حاسوبية سريعة ومنهجية للخلايا العصبية الواقعية. يهدف مشروع Blue Brain ، الذي أسسه هنري ماركرام من المدرسة الفيدرالية المتعددة التقنيات في لوزان ، إلى إنشاء محاكاة مفصلة بيوفيزيائيًا لعمود قشري على حاسوب Blue Gene العملاق .

إن نمذجة ثراء الخصائص البيوفيزيائية على مقياس الخلية العصبية الفردية يمكن أن توفر آليات تعمل ككتل بناء لديناميكيات الشبكة. [23] ومع ذلك، فإن الأوصاف التفصيلية للخلايا العصبية مكلفة حسابيًا ويمكن أن تحد تكلفة الحوسبة هذه من متابعة التحقيقات الواقعية للشبكة، حيث يلزم محاكاة العديد من الخلايا العصبية. ونتيجة لذلك، فإن الباحثين الذين يدرسون الدوائر العصبية الكبيرة يمثلون عادةً كل خلية عصبية ومشبك بنموذج بسيط بشكل مصطنع، متجاهلين الكثير من التفاصيل البيولوجية. وبالتالي، هناك دافع لإنتاج نماذج عصبية مبسطة يمكنها الاحتفاظ بدقة بيولوجية كبيرة بتكلفة حسابية منخفضة. تم تطوير خوارزميات لإنتاج نماذج عصبية بديلة دقيقة وأسرع تشغيلًا ومبسطة من نماذج عصبية مفصلة ومكلفة حسابيًا. [24]

نمذجة تفاعلات الخلايا العصبية والخلايا الدبقية

تشارك الخلايا الدبقية بشكل كبير في تنظيم النشاط العصبي على مستوى الخلية والشبكة. يسمح نمذجة هذا التفاعل بتوضيح دورة البوتاسيوم ، [25] [26] المهمة جدًا للحفاظ على التوازن الداخلي ومنع النوبات الصرعية. يكشف النمذجة عن دور النتوءات الدبقية التي يمكن أن تخترق في بعض الحالات الشق المشبكي للتدخل في النقل المشبكي وبالتالي التحكم في الاتصال المشبكي. [27]

التطوير والأنماط المحورية والتوجيه

تهدف علوم الأعصاب الحاسوبية إلى معالجة مجموعة واسعة من الأسئلة، بما في ذلك: كيف تتشكل المحاور العصبية والتغصنات العصبية أثناء النمو؟ كيف تعرف المحاور العصبية أين تستهدف وكيف تصل إلى هذه الأهداف؟ كيف تهاجر الخلايا العصبية إلى الموضع المناسب في الأنظمة المركزية والطرفية؟ كيف تتشكل المشابك العصبية؟ نعلم من علم الأحياء الجزيئي أن أجزاء مختلفة من الجهاز العصبي تطلق إشارات كيميائية مميزة، من عوامل النمو إلى الهرمونات التي تعدل وتؤثر على نمو وتطور الاتصالات الوظيفية بين الخلايا العصبية.

لا تزال التحقيقات النظرية في تكوين وتشكيل الاتصال المشبكى وشكلها في مراحلها الأولى. إحدى الفرضيات التي حظيت مؤخرًا ببعض الاهتمام هي فرضية التوصيل الأدنى ، والتي تفترض أن تكوين المحاور والتغصنات العصبية يقلل بشكل فعال من تخصيص الموارد مع الحفاظ على الحد الأقصى لتخزين المعلومات. [28]

المعالجة الحسية

تُنسب النماذج المبكرة للمعالجة الحسية المفهومة ضمن إطار نظري إلى هوراس بارلو . وعلى نحو مشابه إلى حد ما لفرضية التوصيلات الدنيا الموصوفة في القسم السابق، فهم بارلو أن معالجة الأنظمة الحسية المبكرة هي شكل من أشكال الترميز الفعال ، حيث تقوم الخلايا العصبية بترميز المعلومات التي تقلل من عدد الأشواك. ومنذ ذلك الحين، دعم العمل التجريبي والحسابي هذه الفرضية بشكل أو بآخر. بالنسبة لمثال المعالجة البصرية، يتجلى الترميز الفعال في أشكال الترميز المكاني الفعال، والترميز اللوني، والترميز الزمني/الحركي، والترميز المجسم، ومجموعات منها. [29]

على طول المسار البصري، حتى المعلومات البصرية المشفرة بكفاءة تكون أكثر من اللازم بالنسبة لقدرة عنق الزجاجة المعلوماتي، عنق الزجاجة الانتباهي البصري. [30] تم تطوير نظرية لاحقة، فرضية بروز V1 (V1SH) ، حول الاختيار الانتباهي الخارجي لجزء من المدخلات البصرية لمزيد من المعالجة، بتوجيه من خريطة بروز من الأسفل إلى الأعلى في القشرة البصرية الأولية. [31]

تنقسم الأبحاث الحالية في مجال المعالجة الحسية بين النمذجة البيوفيزيائية للأنظمة الفرعية المختلفة والنمذجة الأكثر نظرية للإدراك. تشير النماذج الحالية للإدراك إلى أن الدماغ يقوم ببعض أشكال الاستدلال البايزي ودمج المعلومات الحسية المختلفة في توليد إدراكنا للعالم المادي. [32] [33]

التحكم في المحرك

لقد تم تطوير العديد من النماذج التي توضح كيفية تحكم الدماغ في الحركة. وهذا يشمل نماذج المعالجة في الدماغ مثل دور المخيخ في تصحيح الأخطاء، وتعلم المهارات في القشرة الحركية والعقد القاعدية، أو التحكم في رد الفعل الدهليزي العيني. وهذا يشمل أيضًا العديد من النماذج المعيارية، مثل نماذج التحكم البايزي أو الأمثل والتي تعتمد على فكرة أن الدماغ يحل مشاكله بكفاءة.

الذاكرة والمرونة المشبكية

تعتمد النماذج السابقة للذاكرة في المقام الأول على فرضيات التعلم الهيبي . وقد تم تطوير نماذج ذات صلة بيولوجية مثل شبكة هوبفيلد لمعالجة خصائص أسلوب الذاكرة الترابطي (المعروف أيضًا باسم "الذاكرة القابلة للتوجيه بالمحتوى") التي تحدث في الأنظمة البيولوجية. تركز هذه المحاولات في المقام الأول على تكوين الذاكرة المتوسطة والطويلة المدى ، والتي توجد في الحُصين .

إن إحدى المشاكل الرئيسية في الذاكرة العصبية الفسيولوجية هي كيفية صيانتها وتغييرها عبر مقاييس زمنية متعددة. فمن السهل تدريب المشابك العصبية غير المستقرة ولكنها أيضًا عرضة للاضطراب العشوائي. والمشابك العصبية المستقرة تنسى بشكل أقل سهولة، ولكن من الصعب أيضًا ترسيخها. ومن المرجح أن تساهم الأدوات الحسابية بشكل كبير في فهمنا لكيفية عمل المشابك العصبية وتغيرها فيما يتعلق بالتحفيز الخارجي في العقود القادمة.

سلوكيات الشبكات

ترتبط الخلايا العصبية البيولوجية ببعضها البعض بطريقة معقدة ومتكررة. هذه الاتصالات، على عكس معظم الشبكات العصبية الاصطناعية ، متفرقة ومحددة عادةً. من غير المعروف كيف تنتقل المعلومات عبر مثل هذه الشبكات المترابطة بشكل متفرق، على الرغم من فهم مناطق معينة من الدماغ، مثل القشرة البصرية ، ببعض التفاصيل. [34] ومن غير المعروف أيضًا ما هي الوظائف الحسابية لهذه الأنماط الاتصالية المحددة، إن وجدت.

غالبًا ما يمكن اختزال تفاعلات الخلايا العصبية في شبكة صغيرة إلى نماذج بسيطة مثل نموذج إيزينج . تم وصف الميكانيكا الإحصائية لمثل هذه الأنظمة البسيطة جيدًا من الناحية النظرية. تشير بعض الأدلة الحديثة إلى أنه يمكن اختزال ديناميكيات الشبكات العصبية التعسفية إلى تفاعلات زوجية. [35] ومع ذلك، فمن غير المعروف ما إذا كانت هذه الديناميكيات الوصفية تمنح أي وظيفة حسابية مهمة. مع ظهور المجهر ثنائي الفوتون وتصوير الكالسيوم ، أصبح لدينا الآن طرق تجريبية قوية لاختبار النظريات الجديدة المتعلقة بالشبكات العصبية.

في بعض الحالات ، يمكن تبسيط التفاعلات المعقدة بين الخلايا العصبية المثبطة والمثيرة باستخدام نظرية المجال المتوسط ، والتي تؤدي إلى ظهور نموذج سكاني للشبكات العصبية. [36] في حين يفضل العديد من علماء الأعصاب مثل هذه النماذج ذات التعقيد المنخفض، يزعم آخرون أن الكشف عن العلاقات البنيوية الوظيفية يعتمد على تضمين أكبر قدر ممكن من البنية العصبية والشبكية. عادةً ما يتم بناء نماذج من هذا النوع في منصات محاكاة كبيرة مثل GENESIS أو NEURON. كانت هناك بعض المحاولات لتوفير طرق موحدة تربط بين هذه المستويات من التعقيد وتدمجها. [37]

الانتباه البصري والتحديد والتصنيف

يمكن وصف الانتباه البصري بأنه مجموعة من الآليات التي تحد من بعض المعالجة لمجموعة فرعية من المحفزات الواردة. [38] تشكل آليات الانتباه ما نراه وما يمكننا التصرف بناءً عليه. إنها تسمح بالاختيار المتزامن لبعض المعلومات (ويفضل أن تكون ذات صلة) وتثبيط المعلومات الأخرى. من أجل الحصول على مواصفات أكثر تحديدًا للآلية التي تكمن وراء الانتباه البصري وربط الميزات، تم اقتراح عدد من النماذج الحسابية بهدف تفسير النتائج النفسية الفيزيائية. بشكل عام، تفترض جميع النماذج وجود خريطة بروز أو أولوية لتسجيل المناطق المثيرة للاهتمام المحتملة للمدخلات الشبكية، وآلية بوابة لتقليل كمية المعلومات البصرية الواردة، بحيث يمكن للموارد الحسابية المحدودة للدماغ التعامل معها. [39] نظرية مثال يتم اختبارها على نطاق واسع سلوكيًا وفسيولوجيًا هي فرضية بروز V1 التي تنص على إنشاء خريطة بروز من أسفل إلى أعلى في القشرة البصرية الأولية لتوجيه الانتباه خارجيًا. [31] يوفر علم الأعصاب الحسابي إطارًا رياضيًا لدراسة الآليات المشاركة في وظائف المخ ويسمح بالمحاكاة الكاملة والتنبؤ بالمتلازمات النفسية العصبية.

الإدراك والتمييز والتعلم

لم تبدأ النمذجة الحاسوبية للوظائف الإدراكية العليا إلا مؤخرًا [ متى؟ ] . تأتي البيانات التجريبية في المقام الأول من تسجيل وحدة واحدة في الرئيسيات . تعمل الفص الجبهي والفص الجداري كمُدمِجين للمعلومات من الوسائط الحسية المتعددة. هناك بعض الأفكار الأولية حول كيفية قيام الدوائر الوظيفية المثبطة المتبادلة البسيطة في هذه المناطق بإجراء حسابات ذات صلة بيولوجية. [40]

يبدو أن الدماغ قادر على التمييز والتكيف بشكل جيد بشكل خاص في سياقات معينة. على سبيل المثال، يبدو أن البشر لديهم قدرة هائلة على حفظ الوجوه والتعرف عليها . أحد الأهداف الرئيسية لعلم الأعصاب الحسابي هو تشريح كيفية قيام الأنظمة البيولوجية بتنفيذ هذه الحسابات المعقدة بكفاءة وإمكانية تكرار هذه العمليات في بناء آلات ذكية.

إن المبادئ التنظيمية واسعة النطاق للدماغ تتضح من خلال العديد من المجالات، بما في ذلك علم الأحياء وعلم النفس والممارسة السريرية. ويحاول علم الأعصاب التكاملي توحيد هذه الملاحظات من خلال نماذج وصفية موحدة وقواعد بيانات للقياسات السلوكية والتسجيلات. وهذه هي الأسس لبعض النمذجة الكمية لنشاط الدماغ على نطاق واسع. [41]

إن الفهم التمثيلي الحسابي للعقل ( CRUM ) هو محاولة أخرى لنمذجة الإدراك البشري من خلال عمليات محاكاة مثل الأنظمة القائمة على القواعد المكتسبة في صنع القرار والتلاعب بالتمثيلات المرئية في صنع القرار.

الوعي

أحد الأهداف النهائية لعلم النفس/علم الأعصاب هو القدرة على تفسير التجربة اليومية للحياة الواعية. قام فرانسيس كريك وجوليو تونوني وكريستوف كوخ ببعض المحاولات لصياغة أطر متسقة للعمل المستقبلي في مجال الارتباطات العصبية للوعي (NCC)، على الرغم من أن الكثير من العمل في هذا المجال لا يزال تخمينيًا. [42]

علوم الأعصاب السريرية الحاسوبية

علم الأعصاب السريري الحسابي هو مجال يجمع خبراء في علم الأعصاب وعلم الأعصاب والطب النفسي وعلوم القرار والنمذجة الحاسوبية لتحديد المشاكل في الأمراض العصبية والنفسية والتحقيق فيها كميًا ، وتدريب العلماء والأطباء الذين يرغبون في تطبيق هذه النماذج على التشخيص والعلاج. [43] [44]

علوم الأعصاب الحاسوبية التنبؤية

علم الأعصاب الحاسوبي التنبئي هو مجال حديث يجمع بين معالجة الإشارات وعلم الأعصاب والبيانات السريرية والتعلم الآلي للتنبؤ بالدماغ أثناء الغيبوبة [45] أو التخدير. [46] على سبيل المثال، من الممكن توقع حالات الدماغ العميقة باستخدام إشارة تخطيط كهربية الدماغ. يمكن استخدام هذه الحالات لتوقع التركيز المنوم لإعطائه للمريض.

الطب النفسي الحاسوبي

الطب النفسي الحاسوبي هو مجال ناشئ جديد يجمع خبراء في التعلم الآلي وعلم الأعصاب وعلم الأعصاب والطب النفسي وعلم النفس لتوفير فهم للاضطرابات النفسية. [47] [48] [49]

تكنولوجيا

الحوسبة العصبية

الكمبيوتر/الشريحة العصبية الشكلية هي أي جهاز يستخدم الخلايا العصبية الاصطناعية الفيزيائية (المصنوعة من السيليكون) لإجراء العمليات الحسابية (انظر: الحوسبة العصبية الشكلية ، الشبكة العصبية الفيزيائية ). إحدى مزايا استخدام كمبيوتر نموذجي فيزيائي مثل هذا هو أنه يتحمل الحمل الحسابي للمعالج (بمعنى أن العناصر الهيكلية وبعض العناصر الوظيفية لا يجب برمجتها لأنها موجودة في الأجهزة). في الآونة الأخيرة، [50] تم استخدام تقنية الشكل العصبي الشكلي لبناء أجهزة كمبيوتر عملاقة تُستخدم في التعاون الدولي في مجال علم الأعصاب. تشمل الأمثلة الكمبيوتر العملاق SpiNNaker لمشروع الدماغ البشري وجهاز كمبيوتر BrainScaleS. [51]

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ Trappenberg, Thomas P. (2010). Fundamentals of Computational Neuroscience . الولايات المتحدة: Oxford University Press Inc. ص 2. ISBN 978-0-19-851582-1.
  2. ^ باتريشيا س. تشيرشلاند؛ كريستوف كوش؛ تيرينس ج. سيجنوفسكي (1993). "ما هو علم الأعصاب الحاسوبي؟". في إريك ل. شوارتز (المحرر). علم الأعصاب الحاسوبي. مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ص.  46-55 . مؤرشف من الأصل في 2011-06-04 . تم الاسترجاع في 2009-06-11 .
  3. ^ ديان ب .؛ أبوت، إل إف (2001). علم الأعصاب النظري: النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-04199-7.
  4. ^ جيرستنر، و.؛ كيستلر، و.؛ نود، ر.؛ بانينسكي، ل. (2014). ديناميكيات الخلايا العصبية . كامبريدج، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة كامبريدج. رقم ISBN 9781107447615.
  5. ^ فان، شيو؛ ماركرام، هنري (2019). "تاريخ موجز لعلم الأعصاب المحاكي". Frontiers in Neuroinformatics . 13 : 32. doi : 10.3389/fninf.2019.00032 . ISSN  1662-5196. PMC 6513977. PMID 31133838  . 
  6. ^ توماس، ترابنبرج (2010). أساسيات علم الأعصاب الحاسوبي. دار نشر جامعة أكسفورد، ص 2. رقم ISBN 978-0199568413تم الاسترجاع بتاريخ 17 يناير 2017 .
  7. ^ جوتكين، بوريس؛ بينتو، ديفيد؛ إرمنتروت، بارد (2003-03-01). "علم الأعصاب الرياضي: من الخلايا العصبية إلى الدوائر إلى الأنظمة". مجلة علم وظائف الأعضاء-باريس . هندسة الأعصاب والإدراك البصري. 97 (2): 209-219 . doi :10.1016/j.jphysparis.2003.09.005. ISSN  0928-4257. PMID  14766142. S2CID  10040483.
  8. ^ Kriegeskorte, Nikolaus; Douglas, Pamela K. (سبتمبر 2018). "علم الأعصاب الحسابي المعرفي". Nature Neuroscience . 21 (9): 1148– 1160. arXiv : 1807.11819 . Bibcode :2018arXiv180711819K. doi :10.1038/s41593-018-0210-5. ISSN  1546-1726. PMC 6706072. PMID 30127428  . 
  9. ^ باولو، إي دي، "الروبوتات المستوحاة من الكائنات الحية: التكيف الداخلي والغائية خارج الحلقة الحسية الحركية المغلقة"، نهج الأنظمة الديناميكية للتجسيد والتواصل الاجتماعي ، S2CID  15349751
  10. ^ بروكس، ر.؛ هاسابيس، د.؛ براي، د.؛ شاشوا، أ. (2012-02-22). "مئوية تورنج: هل الدماغ نموذج جيد للذكاء الآلي؟". نيتشر . 482 (7386): 462– 463. رمز Bibcode :2012Natur.482..462.. doi : 10.1038/482462a . ISSN  0028-0836. PMID  22358812. S2CID  205070106.
  11. ^ براون، أ. (1997-01-01). وجهات نظر الشبكات العصبية حول الإدراك والروبوتات التكيفية. دار نشر سي آر سي. رقم ISBN 9780750304559.
  12. ^ Zorzi, Marco; Testolin, Alberto; Stoianov, Ivilin P. (2013-08-20). "نمذجة اللغة والإدراك باستخدام التعلم العميق غير الخاضع للإشراف: نظرة عامة تعليمية". Frontiers in Psychology . 4 : 515. doi : 10.3389/fpsyg.2013.00515 . ISSN  1664-1078. PMC 3747356. PMID 23970869  . 
  13. ^ شاي، آدم؛ لاركوم، ماثيو إيفان (2017-12-05). "التفرع إلى أدمغة". eLife . 6. doi : 10.7554 /eLife.33066 . ISSN  2050-084X. PMC 5716658. PMID 29205152  . 
  14. ^ شوارتز، إيريك (1990). علم الأعصاب الحاسوبي . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-19291-0.
  15. ^ باور، جيمس م. (2013). 20 عامًا من علوم الأعصاب الحاسوبية . برلين، ألمانيا: سبرينغر. ISBN 978-1461414230.
  16. ^ فان، شيو؛ ماركرام، هنري (2019). "تاريخ موجز لعلم الأعصاب المحاكي". Frontiers in Neuroinformatics . 13 : 32. doi : 10.3389/fninf.2019.00032 . ISSN  1662-5196. PMC 6513977. PMID 31133838  . 
  17. ^ لابيك إل (1907). "البحث الكمي حول الإثارة الكهربائية للأعصاب التي تتميز بالاستقطاب". جي فيسيول. باثول. الجنرال . 9 : 620 – 635.
  18. ^ Brunel N, Van Rossum MC (2007). "ورقة لابيك لعام 1907: من الضفادع إلى التكامل والنار". Biol. Cybern . 97 ( 5– 6): 337– 339. doi :10.1007/s00422-007-0190-0. PMID  17968583. S2CID  17816096.
  19. ^ Hubel DH, Wiesel TN (1962). "الحقول الاستقبالية والتفاعل الثنائي والبنية الوظيفية في القشرة البصرية للقطط". J. Physiol . 160 (1): 106– 54. doi :10.1113/jphysiol.1962.sp006837. PMC 1359523. PMID  14449617 . 
  20. ^ Forrest MD (2014). "ديناميكيات الكالسيوم داخل الخلايا تسمح لنموذج عصبون بوركينجي بإجراء حسابات التبديل والكسب عند مدخلاته". Frontiers in Computational Neuroscience . 8 : 86. doi : 10.3389/fncom.2014.00086 . PMC 4138505. PMID 25191262  . 
  21. ^ وو، صامويل مياو سين؛ جونستون، دانييل (1995). أسس علم وظائف الأعصاب الخلوية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-10053-3.
  22. ^ Koch, Christof (1999). Biophysics of computation: information processing in single neurons . Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-510491-2.
  23. ^ Forrest MD (2014). "ديناميكيات الكالسيوم داخل الخلايا تسمح لنموذج عصبون بوركينجي بإجراء حسابات التبديل والكسب عند مدخلاته". Frontiers in Computational Neuroscience . 8 : 86. doi : 10.3389/fncom.2014.00086 . PMC 4138505. PMID 25191262  . 
  24. ^ Forrest MD (أبريل 2015). "محاكاة عمل الكحول على نموذج مفصل لخلية بوركينجي العصبية ونموذج بديل أبسط يعمل أسرع من 400 مرة". BMC Neuroscience . 16 (27): 27. doi : 10.1186/s12868-015-0162-6 . PMC 4417229. PMID  25928094 . 
  25. ^ "ديناميكيات تدفقات الأيونات بين الخلايا العصبية والخلايا النجمية والفضاء خارج الخلية أثناء النقل العصبي". cyberleninka.ru . تم الاسترجاع في 2023-03-14 .
  26. ^ سيبيل، جيريمي؛ دوك، خانه داو؛ هولكمان، ديفيد؛ رواش، ناتالي (2015-03-31). "دورة البوتاسيوم في الخلايا العصبية الدبقية أثناء النقل العصبي: دور قنوات كير4.1". PLOS Computational Biology . 11 (3): e1004137. رمز Bibcode : 2015PLSCB..11E4137S. doi : 10.1371/journal.pcbi.1004137 . ISSN  1553-7358. PMC 4380507. PMID 25826753  . 
  27. ^ باناش ، أولريكي. فريش، دومينيك؛ داليراك، جلين؛ الغزالي، غريغوري. اسكارتين، كارول. عزان، باسكال؛ كوهين سالمون، مارتين؛ بنشنان، كريم؛ أبو دارا، فيرونيكا؛ دوفور، أماندين؛ لوبكي ، يواكيم HR . ديجلون، نيكول؛ نوت ، جراهام. هوكمان، ديفيد. روتش ، ناتالي (أبريل 2014). "Connexin 30 يحدد قوة التشابك العصبي من خلال التحكم في غزو المشبك النجمي". علم الأعصاب الطبيعي . 17 (4): 549-558 . دوى :10.1038 / nn.3662. ISSN  1546-1726. بميد  24584052. S2CID  554918.
  28. ^ Chklovskii DB, Mel BW, Svoboda K (أكتوبر 2004). "إعادة توصيل القشرة المخية وتخزين المعلومات". Nature . 431 (7010): 782– 8. Bibcode :2004Natur.431..782C. doi :10.1038/nature03012. PMID  15483599. S2CID  4430167.
    مراجعة المقال
  29. ^ Zhaoping L. 2014، مبدأ الترميز الفعال، الفصل 3، من الكتاب المدرسي فهم الرؤية: النظرية والنماذج والبيانات
  30. ^ انظر الانتباه المكاني البصري https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_spatial_attention
  31. ^ ab Li. Z. 2002 A saliency map in primary visual cortex Trends in Cognitive Sciences vol. 6, Pages 9-16, and Zhaoping, L. 2014, The V1 hypothesis—createing a bottom-up saliency map for preattentive selection and segmentation in the book Understanding Vision: Theory, Models, and Data
  32. ^ Weiss, Yair; Simoncelli, Eero P.; Adelson, Edward H. (20 May 2002). "Motion tricks as optimal percepts". Nature Neuroscience . 5 (6): 598– 604. doi :10.1038/nn0602-858. PMID  12021763. S2CID  2777968.
  33. ^ إرنست، مارك أو.؛ ​​بولثوف، هاينريش هـ. (أبريل 2004). "دمج الحواس في إدراك قوي". الاتجاهات في العلوم المعرفية . 8 (4): 162- 169. CiteSeerX 10.1.1.299.4638 . doi :10.1016/j.tics.2004.02.002. PMID  15050512. S2CID  7837073. 
  34. ^ أولشاوزن، برونو أ.؛ فيلد، ديفيد ج. (1997-12-01). "الترميز المتفرق مع مجموعة أساسية مفرطة الاكتمال: استراتيجية تستخدمها V1؟". Vision Research . 37 (23): 3311– 3325. doi : 10.1016/S0042-6989(97)00169-7 . PMID  9425546. S2CID  14208692.
  35. ^ Schneidman E, Berry MJ, Segev R, Bialek W (2006). "الارتباطات الزوجية الضعيفة تعني حالات شبكة مترابطة بقوة في مجموعة عصبية". Nature . 440 (7087): 1007–12 . arXiv : q-bio/0512013 . Bibcode :2006Natur.440.1007S. doi :10.1038/nature04701. PMC 1785327. PMID  16625187 . 
  36. ^ ويلسون، إتش آر؛ كوان، جيه دي (1973). "نظرية رياضية للديناميكيات الوظيفية للأنسجة العصبية القشرية والمهادية". Kybernetik . 13 (2): 55– 80. doi :10.1007/BF00288786. PMID  4767470. S2CID  292546.
  37. ^ أندرسون، تشارلز إتش؛ إلياسميث، كريس (2004). الهندسة العصبية: الحوسبة والتمثيل والديناميكيات في الأنظمة العصبية الحيوية (علوم الأعصاب الحاسوبية) . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-55060-4.
  38. ^ مارفن م. تشون؛ جيريمي م. وولف؛ إي بي جولدشتاين (2001). دليل بلاكويل للإحساس والإدراك . دار بلاكويل للنشر المحدودة، ص 272-310. رقم ISBN 978-0-631-20684-2.
  39. ^ إدموند رولز؛ جوستافو ديكو (2012). علم الأعصاب الحسابي للرؤية . أكسفورد للمنح الدراسية على الإنترنت. رقم ISBN 978-0-198-52488-5.
  40. ^ Machens CK, Romo R, Brody CD (2005). "Flexible control of mutual inhibition: a neural model of two-intervaldiscrimination". Science . 307 (5712): 1121– 4. Bibcode :2005Sci...307.1121M. CiteSeerX 10.1.1.523.4396 . doi :10.1126/science.1104171. PMID  15718474. S2CID  45378154. 
  41. ^ Robinson PA, Rennie CJ, Rowe DL, O'Connor SC, Gordon E (2005). "Multiscale brain modelling". Philosophical Transactions of the Royal Society B. 360 ( 1457): 1043– 1050. doi :10.1098/rstb.2005.1638. PMC 1854922. PMID  16087447 . 
  42. ^ Crick F, Koch C (2003). "إطار للوعي". Nat. Neurosci . 6 (2): 119– 26. doi :10.1038/nn0203-119. PMID  12555104. S2CID  13960489.
  43. ^ Adaszewski, Stanisław; Dukart, Juergen; Kherif, Ferath; Frackowiak, Richard; Draganski, Bogdan; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (2013). "متى يمكننا التنبؤ بمرض الزهايمر باستخدام التشريح الحسابي؟". Neurobiol Aging . 34 (12): 2815–26 . doi :10.1016/j.neurobiolaging.2013.06.015. PMID  23890839. S2CID  1025210.
  44. ^ Friston KJ، Stephan KE، Montague R، Dolan RJ (2014). "الطب النفسي الحاسوبي: الدماغ كعضو خيالي". Lancet Psychiatry . 1 (2): 148– 58. doi :10.1016/S2215-0366(14)70275-5. PMID  26360579. S2CID  15504512.
  45. ^ فلويراك، أيمريك؛ دوميرج، أدريان؛ ليجريل، ستيفان؛ دي، نيكولاس؛ ميجاربان، برونو؛ ريتشارد، ألكسندرا؛ ميبيل، إيلودي؛ مصمودي، سانا؛ لوزيرون، بيير؛ فيكوت، إريك؛ كوبيس، ناتالي؛ هولكمان، ديفيد (2023). "التنبؤ بالنتائج العصبية بعد السكتة القلبية من خلال الجمع بين المعلمات الحسابية المستخرجة من الاستجابات القياسية والمنحرفة من الإمكانات المستحثة السمعية". فرونتيرز في علوم الأعصاب . 17 : 988394. doi : 10.3389/fnins.2023.988394 . ISSN  1662-453X. PMC 9975713. PMID 36875664  . 
  46. ^ صن، كريستوف؛ هولكمان، ديفيد (2022-08-01). "دمج العلامات الإحصائية العابرة من إشارة تخطيط كهربية الدماغ للتنبؤ بحساسية الدماغ للتخدير العام". معالجة الإشارات الطبية الحيوية والتحكم فيها . 77 : 103713. doi :10.1016/j.bspc.2022.103713. ISSN  1746-8094. S2CID  248488365.
  47. ^ Montague, P. Read; Dolan, Raymond J.; Friston, Karl J .; Dayan, Peter (14 Dec 2011). "الطب النفسي الحاسوبي". Trends in Cognitive Sciences . 16 (1): 72– 80. doi :10.1016/j.tics.2011.11.018. PMC 3556822. PMID  22177032 . 
  48. ^ كاتو، أياكا؛ كونيساتو، يوشيهيكو؛ كاتاهيرا، كينتارو؛ أوكيمورا، تسوكاسا؛ ياماشيتا، يويتشي (2020). "خريطة أبحاث الطب النفسي الحاسوبية (CPSYMAP): قاعدة بيانات جديدة لتصور الأوراق البحثية". Frontiers in Psychiatry . 11 (1360): 578706. doi : 10.3389/fpsyt.2020.578706 . PMC 7746554. PMID  33343418 . 
  49. ^ Huys, Quentin JM; Maia, Tiago V; Frank, Michael J (2016). "الطب النفسي الحاسوبي كجسر من علم الأعصاب إلى التطبيقات السريرية". Nature Neuroscience . 19 (3): 404– 413. doi :10.1038/nn.4238. PMC 5443409. PMID 26906507  . 
  50. ^ راسل، جون (21 مارس 2016). "ما وراء فون نيومان، الحوسبة العصبية تتقدم بثبات".
  51. ^ Calimera, Andrea; Macii, Enrico; Poncino, Massimo (2013-08-20). "مشروع الدماغ البشري والحوسبة الشكلية العصبية". علم الأعصاب الوظيفي . 28 (3): 191– 196. doi : 10.11138 /FNeur/2013.28.3.191 (غير نشط 1 نوفمبر 2024). PMC 3812737. PMID  24139655. {{cite journal}}:CS1 maint: DOI غير نشط اعتبارًا من نوفمبر 2024 ( الرابط )

فهرس

  • Chklovskii DB (2004). "الترابط المشبكي ومورفولوجيا الخلايا العصبية: وجهان لعملة واحدة". Neuron . 43 (5): 609– 17. doi : 10.1016/j.neuron.2004.08.012 . PMID  15339643. S2CID  16217065.
  • Sejnowski, Terrence J .; Churchland, Patricia Smith (1992). The computational brain . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا . ISBN 978-0-262-03188-2.
  • جيرستنر، دبليو؛ كيستلر، دبليو؛ نود، آر؛ بانينسكي، إل. (2014). ديناميكيات الخلايا العصبية . كامبريدج، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة كامبريدج. رقم ISBN 9781107447615.
  • ديان ب .؛ أبوت، ل.ف. (2001). علم الأعصاب النظري: النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-04199-7.
  • إلياسميث، كريس؛ أندرسون، تشارلز هـ. (2003). الهندسة العصبية: التمثيل، والحوسبة، والديناميكيات في الأنظمة العصبية الحيوية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا . رقم ISBN 978-0-262-05071-5.
  • هودجكين، إيه إل ، هكسلي إيه إف (28 أغسطس 1952). "وصف كمي للتيار الغشائي وتطبيقه على التوصيل والإثارة في العصب". مجلة فيزيولوجي . 117 (4): 500-44 . doi :10.1113/jphysiol.1952.sp004764. PMC  1392413. PMID  12991237 .
  • ويليام بياليك ؛ ريكي، فريد؛ ديفيد وارلاند؛ روب دي رويتر فان ستيفنينك (1999). المسامير: استكشاف الكود العصبي كامبريدج، ماساشوستس: معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-68108-7.
  • شوتر، إريك دي (2001). علم الأعصاب الحاسوبي: النمذجة الواقعية للخبراء التجريبيين . بوكا راتون: سي آر سي. رقم ISBN 978-0-8493-2068-2.
  • Sejnowski, Terrence J.; Hemmen, JL van (2006). 23 مشكلة في علم الأعصاب النظمي . أكسفورد [أكسفوردشاير]: مطبعة جامعة أكسفورد. ISBN 978-0-19-514822-0.
  • مايكل أ. أربيب؛ شون إيتشي أماري؛ برودنس هـ. أربيب (2002). دليل نظرية الدماغ والشبكات العصبية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. رقم ISBN 978-0-262-01197-6.
  • تشاوبينغ، لي (2014). فهم الرؤية: النظرية والنماذج والبيانات . أكسفورد، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة أكسفورد. رقم ISBN 978-0199564668.

انظر أيضا

برمجة

  • BRIAN ، محاكي قائم على Python
  • Budapest Reference Connectome ، أداة تصور ثلاثية الأبعاد تعتمد على الويب لاستعراض الاتصالات في الدماغ البشري
  • برنامج محاكاة عصبية ناشئ .
  • GENESIS ، نظام محاكاة عصبي عام.
  • NEST هو برنامج محاكاة لنماذج الشبكات العصبية المتصاعدة التي تركز على ديناميكيات وحجم وبنية الأنظمة العصبية بدلاً من التركيز على الشكل الدقيق للخلايا العصبية الفردية.
تحتوي ويكيميديا ​​كومنز على وسائط متعلقة بـ علم الأعصاب الحاسوبي .

المجلات

  • مجلة علوم الأعصاب الرياضية
  • مجلة علوم الأعصاب الحاسوبية
  • الحوسبة العصبية
  • الديناميكية العصبية الإدراكية
  • الحدود في علم الأعصاب الحاسوبي
  • علم الأحياء الحاسوبي PLoS
  • الحدود في علم الأعصاب المعلوماتي

المؤتمرات

  • علوم الأعصاب الحسابية والأنظمة (COSYNE) - اجتماع علوم الأعصاب الحسابية مع التركيز على علوم الأعصاب الأنظمة.
  • الاجتماع السنوي لعلوم الأعصاب الحاسوبية (CNS) - اجتماع سنوي لعلوم الأعصاب الحاسوبية.
  • أنظمة معالجة المعلومات العصبية (NIPS) - مؤتمر سنوي رائد يغطي في الغالب التعلم الآلي.
  • علوم الأعصاب الحسابية الإدراكية (CCN) – اجتماع علوم الأعصاب الحسابية الذي يركز على النماذج الحسابية القادرة على أداء المهام المعرفية.
  • المؤتمر الدولي حول الديناميكية العصبية الإدراكية (ICCN) – مؤتمر سنوي.
  • مؤتمر علوم الأعصاب الرياضية في المملكة المتحدة – مؤتمر سنوي يركز على الجوانب الرياضية.
  • مؤتمر بيرنشتاين حول علوم الأعصاب الحاسوبية (BCCN) - مؤتمر سنوي حول علوم الأعصاب الحاسوبية.
  • مؤتمرات AREADNE – اجتماع سنوي يتضمن نتائج نظرية وتجريبية.

المواقع الالكترونية

  • موسوعة علوم الأعصاب الحاسوبية، جزء من Scholarpedia ، وهي موسوعة متخصصة على الإنترنت حول علوم الأعصاب الحاسوبية والأنظمة الديناميكية
تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=علوم_الأعصاب_الحاسوبية&oldid=1254892245"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate