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高密度CMOSアレイ上の培養神経回路の神経雪崩現象の発達過程

机译：高密度CMOS阵列上神经回路神经雪崩现象的发展过程

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脳は神経細胞群の活動パターンにより,情報をコーディングしている可能性がある.活動パターンを研究する際に,その規模の分布に着目する方法がある.Beggsらは,活動パターンの規模の確率分布(以降,規模の確率分布を"規模分布"と呼ぶ)が，規模に関する冪分布になることを示した.そしてこのような活動パターンを，同様の規模分布を示す雪崩に例えて神経雪崩現象(neuronal avalanche)と呼hだ.Beggsらは局所電場電位を計測したが，活動電位を計測した場合にも同様の神経雪崩現象が観測され，規模分布もまた冪分布に従うことが知られている.また,in vitroだけでなく，in vivoにおいても，神経雪崩現象は観測されている.もし神経細胞が各々ランダムに発火する場合，神経雪崩現象の規模分布は冪分布ではなく指数分布になると考えられる.神経雪崩現象の規模分布が冪分布にしたがうとき，活動パターンのエントロピーが最大となることや，全体効率が最大化されることが知られている.成熟した神経回路網の神経雪崩現象の規模分布が冪分布となるのは，より多くの情報を記憶，表現できるように,より情報伝達効率を高めるように神経細胞間の結合が調整された結果である可能性がある.
机译：大脑可以根据神经细胞群的活动模式来编码信息，在研究活动模式时，有一种方法可以注意规模的分布。结果表明，该分布（以下称为标度的概率分布，称为“标度分布”）成为与标度有关的细胞的分布，并且将这种活动模式比喻为显示相似标度分布的雪崩。它被称为（神经雪崩），Beggs等人测量了局部电场电势，但在测量活动电势时却观察到了相同的神经雪崩现象，并且已知规模分布也遵循该分布。不仅在体外而且在体内都观察到神经雪崩现象，如果每个神经细胞随机发射，则神经雪崩现象的比例分布被认为是指数分布而不是幂分布。神经雪崩现象的分布遵循该分布，活动模式的熵最大化，整体效率最大化，规模分布可能是调节神经细胞之间的连接，从而可以存储和表达更多信息的结果。信息传输效率得到提高。

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