Главная страница
russian   english
16+
<< назад

Название статьи

СИГНАЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ В МОЗГЕ: ОБРАБОТКА МНОГОКАНАЛЬНЫХ ДАННЫХ И ВИРТУАЛЬНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ


Номер журнала
3
Дата выпуска
2013

Тип статьи
научная статья
Коды УДК
001.57.004.942
Страницы
231-239
Ключевые слова
нейронная сеть, синаптическая связь, паттерны активности, мультиграф, нейронные отростки, конус роста

Авторы
Симонов Александр Юрьевич
Кастальский Иннокентий Алексеевич
Миронов Василий Иванович
Прокин Илья Сергеевич
Пимашкин Алексей Сергеевич
Мухина Ирина Васильевна
Казанцев Виктор Борисович

Место работы
Симонов Александр Юрьевич
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород

Кастальский Иннокентий Алексеевич
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород

Миронов Василий Иванович
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород

Прокин Илья Сергеевич
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород

Пимашкин Алексей Сергеевич
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород

Мухина Ирина Васильевна
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Нижегородская государственная медицинская академия

Казанцев Виктор Борисович
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского; Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород


Аннотация
Представлены методы анализа сигналов активности, формируемых в культивируемых нейронных сетях и регистрируемых мультиканальными электрофизиологическими зондами. Методы, включающие использование паттернов активации и корреляционных мультиграфов, позволяют оценить функциональное состояние нейронных сетей. Разработанная компьютерная модель роста нейросетевых структур позволяет проследить развитие сети на основе биофизических механизмов удлинения и ветвления нейронных отростков.

Загрузить статью

Библиографический список
1 . Pimashkin A. et al. Spiking signatures of spontaneous activity bursts in hippocampal cultures // Frontiers in Computational Neuroscience. 2011. V. 5. P. 46.
2 . Marom S., Shahaf G. Development, learning and memory in large random networks of cortical neurons: lessons beyond anatomy // Quarterly Reviews of Biophysics. 2002. V. 35, № 1. P. 63–87.
3 . Wagenaar D.A., Pine J., Potter S.M. An extremely rich repertoire of bursting patterns during the development of cortical cultures // BMC Neuroscience. 2006. V. 7. P. 11.
4 . Izhikevich E.M. Polychronization: computation with spikes // Neural Computation. 2006. V. 18. № 2. P. 245–282.
5 . Izhikevich E.M., Edelman G.M. Large-scale model of mammalian thalamocortical systems // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2008. V. 105, № 9. P. 3593–3598.
6 . Gritsun T. et al. Experimental analysis and computational modeling of interburst intervals in spontaneous activity of cortical neuronal culture // Biological Cybernetics. 2011. P. 197–210.
7 . Gritsun T.A., Le Feber J., Rutten W.L.C. Growth dynamics explain the development of spatiotemporal burst activity of young cultured neuronal networks in detail // PloS one / Ed. T. Wennekers. Public Library of Science, 2012. V. 7. № 9. P. e43352.
8 . Simonov A.Y., Kazantsev V.B. Model of the appearance of avalanche bioelectric discharges in neural networks of the brain // JETP Letters. 2011. V. 93. № 8. P. 470–475.
9 . Brette R. et al. Simulation of networks of spiking neurons: A review of tools and strategies. № Bat 33. P. 1–66.
10 . Ikegaya Y. et al. Synfire chains and cortical songs: temporal modules of cortical activity // Science’s. 2004. V. 304. April. P. 559–564.
11 . N?dasdy Z. et al. Replay and time compression of recurring spike sequences in the hippocampus // The Journal of Neuroscience. 1999. V. 19. № 21. P. 9497–9507.
12 . Beggs J.M., Plenz D. Neuronal avalanches in neocortical circuits // The Journal of Neuroscience. 2003. V. 23. № 35. P. 11167–11177.
13 . Pasquale V. et al. Self-organization and neuronal avalanches in networks of dissociated cortical neurons // Neuroscience. 2008. V. 153. № 4. P. 1354–1369.
14 . Rolston J.D., Wagenaar D.А., Potter S.M. Precisely timed spatiotemporal patterns of neural activity in dissociated cortical cultures // Neuroscience. 2007. V. 148. № 1. P. 294–303.
15 . Raichman N., Ben-Jacob E. Identifying repeating motifs in the activation of synchronized bursts in cultured neuronal networks // Journal of Neuroscience Methods. 2008. V. 170. № 1. P. 96–110.
16 . Eversmann B. et al. A neural tissue interfacing chip for in-vitro applications with 32k recording / stimulation channels on an active area of 2.6 mm2 // 2011 Proceedings of the ESSCIRC (ESSCIRC). IEEE, 2011. P. 211–214.
17 . Franke F. et al. High-density microelectrode array recordings and real-time spike sorting for closed-loop experiments: an emerging technology to study neural plasticity // Frontiers in Neural Circuits. 2012. V. 6. P. 105.
18 . Vassanelli S. et al. On the way to large-scale and high-resolution brain-chip interfacing // Cognitive Computation. 2012. V. 4. № 1. P. 71–81.
19 . Demarse T.B. et al. The neurally controlled animat: biological brains acting with simulated bodies // Autonomous Robots. 2001. V. 11. № 3. P. 305–310.
20 . Shahaf G. et al. Order-based representation in random networks of cortical neurons // PLoS Computational Biology. 2008. V. 4. № 11. P. e1000228.
21 . Quiroga R.Q., Nadasdy Z., Ben-Shaul Y. Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and superparamagnetic clustering // Neural Сomputation. 2004. V. 16. № 8. P. 1661–1687.
22 . Chiappalone M. et al. Burst detection algorithms for the analysis of spatio-temporal patterns in cortical networks of neurons // Neurocomputing. 2005. V. 65–66. P. 653–662.
23 . Markram H. The Blue Brain project // Nature Reviews. Neuroscience. 2006. V. 7. № 2. P. 153–160.
24 . Reger B.D. et al. Connecting brains to robots: The development of a hybrid system for the study of learning in neural tissues // Proc. of the VIIth Int. Conf. on Artificial Life. 2000. P. 263–272.
25 . Indiveri G. et al. Neuromorphic silicon neuron circuits // Frontiers in Neuroscience. 2011. V. 5. P. 73.
26 . Seo J. et al. A 45nm CMOS neuromorphic chip with a scalable architecture for learning in networks of spiking neurons // 2011 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC). IEEE, 2011. P. 1–4.
27 . Musallam S. et al. Cognitive control signals for neural prosthetics // Science. 2004. V. 305. № 5681. P. 258–262.
28 . Carmena J.M. et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates // PLoS Biology. Public Library of Science, 2003. V. 1. № 2. P. E42.
29 . Novellino A. et al. Development of micro-electrode array based tests for neurotoxicity: assessment of interlaboratory reproducibility with neuroactive chemicals // Frontiers in Neuroengineering. 2011. V. 4. P. 4.
30 . Johnstone A.F.M. et al. Microelectrode arrays: a physiologically based neurotoxicity testing platform for the 21st century // Neurotoxicology. 2010. V. 31. № 4. P. 331–350.
31 . Morefield S. et al. Drug evaluations using neuronal networks cultured on microelectrode arrays // Biosensors and Bioelectronics. 2000. V. 15. № 7–8. P. 383–396.
32 . Tsodyks M., Pawelzik K., Markram H. Neural networks with dynamic synapses // Neural Computation. 1998. V. 10. № 4. P. 821–835.
33 . Morrison A., Diesmann M., Gerstner W. Phenomenological models of synaptic plasticity based on spike timing // Biological Cybernetics. 2008. V. 98. № 6. P. 459–478.
34 . Eberhard J.P., Wanner A., Wittum G. NeuGen: A tool for the generation of realistic morphology of cortical neurons and neural networks in 3D // Neurocomputing. 2006. V. 70. № 1–3. P. 327–342.
35 . Gleeson P., Steuber V., Silver R.A. neuroConstruct: a tool for modeling networks of neurons in 3D space // Neuron. 2007. V. 54. № 2. P. 219–235.
36 . Koene R.A. et al. NETMORPH: a framework for the stochastic generation of large scale neuronal networks with realistic neuron morphologies // Neuroinformatics. 2009. V. 7. № 3. P. 195–210.
37 . Cuntz H. et al. One rule to grow them all: a general theory of neuronal branching and its practical application // PLoS Computational Biology / Ed. A. Morrison. Public Library of Science, 2010. V. 6. № 8. P. 14.
38 . Zubler F., Douglas R. A framework for modeling the growth and development of neurons and networks // Frontiers in Computational Neuroscience. 2009. V. 3. P. 25.
39 . Hulata E. et al. Self-Regulated complexity in cultured neuronal networks // Physical Review Letters. American Physical Society, 2004. V. 92. № 19. P. 198105.
40 . Мухина И.В., Казанцев В.Б., Хаспеков Л.Г. и др. Мультиэлектродные матрицы – новые возможности в исследовании пластичности нейрональной сети // Современные технологии в медицине. 2009. Т. 1. С. 8–15.
41 . Mann H.B., Whitney D.R. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other // The Annals of Mathematical Statistics. 1947. V. 18. № 1. P. 50–60.
42 . Eichler M., Dahlhaus R., Sandk?hler J. Partial correlation analysis for the identification of synaptic connections // Biological Cybernetics. 2003. V. 89. № 4. P. 289–302.
43 . Aertsen A.M.H.J., Gerstein G.L. Evaluation of neuronal connectivity: Sensitivity of cross-correlation // Brain Research. 1985. V. 340. № 2. P. 341–354.
44 . Afraimovich V.S., Bunimovich L.A. Dynamical networks: interplay of topology, interactions and local dynamics // Nonlinearity. IOP Publishing, 2007. V. 20. № 7. P. 11.
45 . Мухина И.В., Иудин Д.И., Захаров Ю.Н и др. Стабильность и вариабильность паттернов сетевой активности развивающихся нейрональных сетей мозга: Биологические и математические модели // Сборник научных трудов XII Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2010» 2010. Том III. Фундаментальные проблемы науки. С. 184–192.
46 . Chao A. et al. Abundance-based similarity indices and their estimation when there are unseen species in samples // Biometrics. 2006. V. 62. № 2. P. 361–371.
47 . Prokin I.S., Kazantsev V.B. Analysis of pulsed-signal transmission in a system of interacting neural oscillators with frequency-dependent connections // Radiophysics and Quantum Electronics. 2012. V. 54. № 11. P. 763–772.
48 . Krottje J.K., Van Ooyen A. A mathematical framework for modeling axon guidance // Bulletin of Mathematical Biology. 2007. V. 69. № 1. P. 3–31.
49 . Kaiser M., Hilgetag C.C., Van Ooyen A. A simple rule for axon outgrowth and synaptic competition generates realistic connection lengths and filling fractions // Cerebral Cortex. 2009. V. 19. № 12. P. 3001–3010.
50 . Van Pelt J., Uylings H. Growth functions in dendritic оutgrowth // Brain and Mind. V. 4. № 1. P. 51–65.
51 . Goodhill G.J., Urbach J.S. Axon guidance and gradient detection by growth cones. The MIT Press, 2004. P. 95–109.