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【24h】

A simulator for the analysis of neuronal ensemble activity: application to reaching tasks

机译：用于分析神经元合奏活动的模拟器：应用于完成任务

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A biologically based, multi-cortical computational model was developed to investigate how ensembles of neurons learn to execute a three-dimensional reaching task. The model produces outputs of spike trains that can be analyzed using a variety of multivariate analysis tools. Simulations show that after learning, the model neurons exhibit broad directional tuning that depend on the defined muscle directions of the simulated arm, and that these neurons form functional clusters within cortical areas. The utility of the model is demonstrated by testing arm movement prediction strategies using ensemble activity.
机译：建立了基于生物学的多皮层计算模型，以研究神经元集合如何学会执行三维到达任务。该模型会生成尖峰序列的输出，可以使用多种多元分析工具进行分析。仿真表明，学习后，模型神经元表现出广泛的方向性调整，具体取决于模拟手臂的定义肌肉方向，并且这些神经元在皮质区域内形成功能簇。该模型的实用性通过使用合奏活动测试手臂运动预测策略来证明。

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