权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Informationsverarbeitung natürlicher Stimuli im auditorischen System von Säugetieren

哺乳动物听觉系统对自然刺激的信息处理

基本信息

批准号：
18059970
负责人：
Dr. Christian Machens
金额：
--
依托单位：
Centro Champalimaud
依托单位国家：
德国
项目类别：
Independent Junior Research Groups
财政年份：
2006
资助国家：
德国
起止时间：
2005-12-31 至 2012-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/18059970?language=en
关键词：
Informationsverarbeitung nat rlicher Stimuli im

项目摘要

Das Ziel meiner wissenschaftlichen Arbeit ist zu verstehen, wie neuronale Systeme Informationen über ihre Umwelt verarbeiten. Dabei benutze ich Ansätze, die von der Analyse elektrophysiologischer Daten bis hin zur detaillierten Modellierung neuronaler Systeme reichen. Ein Schwerpunkt meiner bisherigen Arbeit lag auf dem auditorischen System. Die Erkennung von Schallmustern stellt die Forschung vor viele interessante theoretische Probleme, und es ist weitgehend unverstanden, wie das auditorische System diese Probleme löst. So zeigt die Analyse von Neuronenantworten im primären auditorischen Cortex, dass das gängige rezeptive-Feld-Modell für auditorische Neuronen deren Antworten auf komplexe, natürliche Stimuli nicht vorhersagen kann. Die Fähigkeit, Neuronenantworten auf beliebige Stimuli vorherzusagen, ist jedoch eine entscheidende Vorbedingung für ein tiefergreifendes Verständnis der Informationsverarbeitung in sensorischen Systemen. Im Rahmen meiner Nachwuchsgruppe möchte ich genau hier ansetzen und Modelle entwickeln, die über das traditionelle Konzept des rezeptiven Feldes hinausgehen und Neuronenantworten auf natürliche Stimuli vorhersagen können. Die Entwicklung dieser Modelle soll dabei über drei eng integrierte Ansätze erfolgen: Erstens möchte ich neu entwickelte Methoden aus den Bereichen Computational Neuroscience und Machine Learning zur Analyse von elektrophysiologischen Daten einsetzen, die mit natürlichen Stimuli gewonnen wurden. Die dazu erforderlichen Daten werden (bzw. sind bereits) in Kollaborationen mit Michael Wehr und Anthony Zador (Cold Spring Harbor) und Benedikt Grothe (LMU München) erhoben. Zweitens möchte ich in mechanistischen Netzwerkmodellen untersuchen, welche Arten von Berechnungen sich relativ leicht mittels rekurrenter Verbindungen implementieren lassen. Durch diese Studien möchte ich vor allem auch den Beitrag rekurrenter Verbindungen für die im auditorischen System durchgeführten Berechnungen aufdecken und eine Brücke zu bekanntem anatomischen Wissen über das auditorische System schlagen. Zudem lässt sich so klären, inwieweit die oft beobachtete Kontext-Abhängigkeit von Neuronenantworten auf rekurrente Verbindungen zurückzuführen ist. Drittens möchte ich anhand rein theoretischer Prinzipien untersuchen, welche Berechnungen für die Schallmustererkennung a priori notwendig sind. Unter anderem möchte ich dazu Methoden, die bereits erfolgreich im visuellen System verwendet wurden auf das auditorische System übertragen und entsprechend erweitern. Quantitative Untersuchungen des auditorischen Systems haben eine lange Tradition. Auf der einen Seite stelle ich mich in diese Tradition, auf der anderen Seite möchte ich aber auch eine Reihe neuer Methoden und Ideen verfolgen, deren Anwendung auf das auditorische System bisher zum großen Teil ausgeblieben ist.

这是我的科学工作，就像神经系统信息一样，它是环境的一部分。Dabei benutze i Ansätze，die von der Analyse elektrophysiologischer Daten bis hin zur detaillierten Modelierung neuronaler Systeme reichen.一个工作站是一个更好的工作站.科学研究必须针对许多有趣的理论问题进行研究，这是一个令人担忧的问题，就像教育系统中的问题一样。因此，通过对初级大脑皮层神经元的分析，我们可以得到一个用于复杂神经元的反应性场模型，自然刺激是不可能的。Die Fähigkeit，Neuronenantworten auf beliebige Stimuli vorherzusagen，ist jedoh eine entscheidende Vorbedingung für ein tiefergreifendes Verständnis der Informationsverarbeitung in sensorischen Systemen. Im Rahmen meiner Nachwuchsgruppe möchte ich genau schizzen und Modelle entwickeln，die über das traditionelle Konzept des rezeptiven Feldes hinausgehen und Neuronenantworten auf natürliche Stimuli vorhersagen können.该模型的开发需要三个集成的Ansätze结果：首先，我需要从计算神经科学和机器学习的角度来开发新的方法，以分析电生理数据，并使用自然刺激。这是一个由韦尔登（bzw.在与迈克尔·韦尔和安东尼·扎多尔（冷泉港）和贝内迪克特·格罗特（慕尼黑大学）的合作中。第二，我想在机械网络模型中找到答案，因为相对而言，从Berechnungen的Arten中可以找到一些需要实施的工具。因此，我也希望能通过Beitrag建议Verbindungen für die im Eschorischen System durchgeführten Berechnungen aufdecken und eine Brücke zu bekanntem anatomischen Wissen über das Eschorische System schlagen。Zudem lässt sich so klären，inwieweit die often beobachtete Kontext-Abhängigkeit von Neuronenantworten auf rekurrente Verbindungen zurückzuführen ist。尽管如此，我还是希望在理论上能理解《原则》，因为《原则》的理解是先验的，而不是先验的。根据我的方法，视觉系统中的视觉效果将在视觉系统中被放大和放大。定量研究生物系统有一个很长的传统。在我的传统中，在一个新的时代，我也有一种新的方法和思想，在这个新的时代，我的思想体系更接近于一个伟大的时代。