基于稀疏-小世界网络的初级视皮层神经元发放模型

师黎; 赵萌; 牛晓可

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基于稀疏-小世界网络的初级视皮层神经元发放模型

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通过构建神经元发放模型实现对视觉系统刺激编码方式的解析是计算神经生理学领域的研究热点.在传统线性-非线性-泊松(LNP)模型的基础上,采用稀疏编码模型训练的基函数作为模型的刺激滤波器,进一步利用小世界网络优化神经元集群的连接结构,构建了一种新型初级视皮层(V1区)神经元发放模型,用于预测神经元在特定刺激模式下的响应活动.利用在LE大鼠V1区采集的多通道发放数据拟合模型参数,进一步验证模型的有效性.实验结果表明,与传统未选择基函数作为刺激滤波器以及未经过小世界网络优化的对照模型相比,该模型能更准确地预测大鼠V1区神经元在不同朝向光栅刺激下的响应.该研究表明,经小世界网络优化后,模型中神经元的连接结构具有更强的生物相似性,能更真实地反映初级视觉皮层神经元群的响应机制.

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来源
《科学技术与工程》 |2014年第26期|19-25|共7页
作者
师黎; 赵萌; 牛晓可;
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作者单位

郑州大学电气工程学院,郑州450001;

郑州大学电气工程学院,郑州450001;

郑州大学电气工程学院,郑州450001;

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正文语种 chi
中图分类电生理学;
关键词
初级视觉皮层; 广义线性模型; 稀疏编码; 小世界网络; 光栅刺激;

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