Исследование нейронных механизмов детектирования интерауральных временных различий методами математического моделирования

• Автор: Васильков, Вячеслав Александрович
• Шифр специальности: 03.01.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 133 с. : ил.

Оглавление
Оглавление
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние проблемы моделирования механизмов обработки ИВР системой бинаурального слуха (обзор литературы)
1.1.Пространственный бинауральный слух. Локализация источника
звука в горизонтальной плоскости
1.2.Интерауральные различия как основной источник информации при азимутальной локализации звука
1.3.Разрешающая способность СБС в сопоставлении с инертностью составляющих ее единичных элементов
1.4.Краткие морфофизиологические данные о структурной организации СБС (на примере млекопитающих)
1.5.Чувствительность бинауральных нейронов СБС млекопитающих
к ИВР
1.6.Модели нейронных механизмов вычисления ИВР
1.6.1. Модель Джеффресса
1.6.2. Модель ЕциаНгайоп-СапсеПайоп
1.6.3 Модель популяционного кодирования ИВР
1.7.3аключение и постановка проблемы
ГЛАВА 2. Методы исследования
2.1.Структура разработанной исследовательской модели
2.2.Модель нейрона
2.2.1. Модель импульсного нейрона
2.2.2. Модель Ижикевича
2.2.3. Модель Ходжкина-Хаксли
2.3.Модель синаптической передачи
2.3.1. Описание синаптического тока при аналитическом исследовании
2.3.2. Модель синапса для вычислительного эксперимента

2.4.Разработка программного обеспечения для численного нейромоделирования
2.4.1. Пакет прикладных программ STD Detector
2.4.2. Симуляционная среда NEURON
ГЛАВА 3. Исследование механизма детектирования ИВР
3.1.Результаты аналитического исследования
3.1.1. IE нейрон как единичный элемент нейросетевой модели, детектирующей ИВР
3.1.2. Аналитическое исследование популяционной активности
IE нейронов
3.2.Результаты численного моделирования
3.2.1. Числительное исследование способности разработанной нейросетевой модели детектировать ИВР
3.2.2. Устойчивость механизма детекции ИВР при случайном распределении силы входных воздействий
3.2.3. Воздействие джиттера на механизм детектирования ИВР
3.2.4. Влияние собственных шумов IE нейронов на детекцию ИВР
3.2.5. Верификация результатов вычислительного эксперимента
Г ЛАВА 4. Применение разработанной нейросетевой модели и пакета
прикладных программ в психофизических исследованиях и медицинских целях
4.1. Концепция сопоставления данных вычислительного эксперимента и психофизического тестирования
4.1.1. Краткое описание методов психофизического тестирования
4.1.2. Методика выделения аналогов характерных ИВР на основе ответов нейросетевой модели
4.1.3. Оптимизационная процедура поиска параметров модели с идентичными экспериментальным характерными ИВР
4.2.Применение разработанной модели для объяснения некоторых нарушений бинаурального слуха при патологиях мозга

Заключение
Список литературы
Приложение 1. Список используемых терминов и обозначений
Приложение 2. Свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ
Приложение 3. Акты внедрения результатов исследования

конструкция аналогична техническим системам локации, в которых реализован ряд линий задержки.
III) В соответствии с механизмом Джеффресса, рассматриваемая модель оперирует с частотно разделенным сигналом (согласно с тонотопической организацией первичных отделов слуховой системы), формируя топографическую карту звукового пространства для каждого биологически значимого интервала частот на всем.рабочем диапазоне (рис. 1.5а). При этом для каждого частотного интервала подразумевается наличие независимой от частоты величины линий задержки (т.е. интервала значений ХЗ нейронов по всей популяции), полностью покрывающей биологически значимый диапазон ИВР, что обеспечивает устойчивую горизонтальную локализацию источника звука различных частот в интервале [-90... 90] градусов азимутального угла.
IV) Существенным моментом стабильности работы механизма на базе детекторов совпадения является также неотъемлемость сохранения фиксированной фазы импульсного сигнала (софазно звуковым колебаниям) при его распространении от периферических отделов к бинауральным нейронам
Согласно [129], с математической точки зрения описание базового нейронного механизма Джеффресса, как правило, основывается на концепции корреляции бинауральных сигналов. При этом кросс-корреляционная функция на интервале [0,Т] имеет вид:
где Х/Д) и хк({) - обработанный периферическими отделами слуховой системы сигнал определенной частоты от левого и правого уха, соответственно; г -величина внутреннего временного различия. Вполне ожидаемо, что в большинстве случаев числительные (компьютерные) реализации моделей локализации звука (детектирования ИВР), также оперируют с информацией, получаемой преимущественно на основе набора кросс-корреляционных функций, как одного из наиболее подходящих механизмов вычисления
СБС.
(1.1)