連想記憶型CPGsにおける活動の時空間パターン生成と制御

联想记忆 CPG 中时空模式的生成和活动控制

• 批准号: 05267232
• 负责人: 佐藤 俊輔
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05267232/
• 关键词: 複数の生体リズム; 相互作用; 中枢パターンジェネレータ; 非線形振動子; 連想記憶型ネットワーク; 正弦波的摂動; 大域的応答特性

生体リズムは脊髄のリズムジェネレータや各器官の振動子,および高次中枢の振動子間の相互作用によって形成されていると考えられる。我々はこれらリズム間の相関や,外部からの刺激(運動負荷,温度変化,睡眠等)によって個々のリズムがどんな変動を受けるか調べてきた。本研究では,中枢のパターンジェネレータ(CPGs)と呼ばれる神経ネットワークを扱う。CPGsは数個もしくは多数の神経細胞からなりコヒーレントでバースト的な振動パターンを出力し,運動ニューロンを制御し,呼吸,歩行などのリズムを生成する。これらのCPGsリズムは,末梢受容器からのフィードバック信号や高次中枢からの制御信号によって変調される。CPGsのリズムは複数の神経細胞から構成されるネットワークの協同現象により作り出されているが,その振舞いは比較的単純な非線形振動子として捉えられる可能性がある。このことは,系の状態空間に安定なリミットサイクルが存在することに対応する。摂動(これは末梢受容器および高次中枢からの信号に対応する)に対する系の時空間的なダイナミクスを明らかにすることは,生体のリズム現象の解明につながるとともに,高次中枢の神経ネットワークにおけるダイナミックな情報処理様式の解明にもつながると考えられる。以下に示す手順で研究を行った。(1)CPGsモデルの構成 興奮性および抑制性結合を含む連想記憶型ネットワークを用いたCPGsモデルを構成した。学習は一般化されたヘブ学習を用いた。系を構成する神経細胞モデルとして,いわゆるconventional neuronではなく,ホジキン-ハクスレ方程式を単純化した可興奮-可振動力学系モデルを用いた。その結果,モデルは複数の振動パターンを発生し,またそれらの振動パターン間を周期的に渡り歩く。(2)リミットサイクルの安定性 振動パターンを出力する系の摂動に対する安定性をポアンカレ写像を用いて検証した。(3)周期的な摂動に対する応答 正弦波入力に対するモデルの応答特性を解析した。その結果,入力と系のリズムがある位相で固定される同期応答や,不規則なカオス応答などが観測された。このような大域的応答特性を分岐図を用いて解析した。ネットワークの応答は,単一のリミットサイクル振動子の応答と比較され得るものであった。(4)今後の課題 本研究では比較的少数の細胞からなる連想記憶型ネットワークを扱った。モデルの解析では,ネットワークを構成する細胞数が多くないので,統計力学的手法を用いた理論的な解析は困難である。反面,コヒーレントな振動はリミットサイクル上に定義される位相を用いて低次元に還元されるため,系の位相のダイナミクスに焦点を当てることで系の振舞いを記述することが可能である。今後の課題は,系の応答を位相を用いて定性的に記述することである。

The vibrator of each organ of the living body, the vibrator of each organ, the high The interaction between the oscillators of the sub-center is formed by the interaction between the oscillators. I do not need to worry about it, external stimulation (exercise load, temperature change) , sleep, etc.) によって一のリズムがどんな変动をReceived けるか动べてきた. The purpose of this study is to use the center's CPGs (CPGs) as a basis for the research. CPGs are made of several cells and a large number of cells.パターンをOutputし, Movement ニューロンをControlし, Breathing, 歩行などのリズムをGeneration する.これらのCPGsリズムは, the terminal receiving container からのフィードバック signal and the high secondary center からのcontrol signal によって変动される. CPGs のリズムは plural の神経 Cell から constitute されるネットワークの synergistic phenomenon により出されているが, その真动いはComparison of the simple non-linear oscillator としてCapture the possibility of えられるがある.このことは, the system's state space is stable and なリミッサイクルが exists. "Activate (これはTerminal receiver containerおよびHigh-level central signalからのsignalに対応する)に対The なダイナミクスを明らかにすることは of the time and space of the する system, the living body のリズムphenomenon's explanation of the phenomenon, high-level center's 神経ネットワークにおけるダイナミックなInformation processing様styleの明にもつながると考えられる. The following is a summary of how to proceed with the research. (1) The structure of CPGs is composed of excitatory and inhibitory combinations, and the memory type is composed of CPGs. The generalization of learning is the use of learning. System を constitute する神経手机モデルとして, いわゆるconventional neuronではなく,ホジキン-ハクスレ equationを単purificationしたexcitable-vibrable dynamics systemモデルを用いた.そのRESULT, モデルは plural のvibration パターンを発生し, またそれらのvibration パターンをcyclic に多り歩く. (2) Stability of リミットサイクルのVibration output and stability are the characteristics of the vibration system. (3) The periodic dynamic response characteristics of the sine wave input force are analyzed. As a result, the input force is fixed and the phase is fixed, and the irregular phase is fixed and the same phase is fixed, and the irregular phase is fixed and the irregular phase is measured. The response characteristics of the large area of ​​​​このような are analyzed by いて.ネットワークの応respond は, 単一のリミットサイクル oscillator の応respond と comparison され得るものであった. (4) Future issues In this study, a small number of cells were compared to the memory-type cells. The number of cells in the structure is too high, and the statistical mechanics method is difficult to analyze using the theory. On the other hand, コヒーレントなvibrationはリミットサイクル上にDefinitionされるphaseを用いてlowerdimensionalにreturn to the original elementされるため, Department of phase のダイナミクスにfocus をWhen てることで Department of vibration dance いを description することがpossible である. The future task is to describe the qualitative aspects of the answer to the phase of the problem.

项目成果

山脇伸行,佐藤俊輔,土居伸二: "ハードウェアニューロンモデルの周期パルス入力に対する応答特性" MEとバイオサイバネティックス研究会. MBE93-25. 113-120 (1993)

Nobuyuki Yamawaki、Shunsuke Sato、Shinji Doi：“硬件神经元模型对周期性脉冲输入的响应特性”ME 和生物控制论 MBE93-25 (1993)。

前田義信,土居伸二,佐藤俊輔: "Hodgkin-Huxley神経モデルの2次元分岐図" MEとバイオサイバネティックス研究会. MBE93-25. 105-112 (1993)

Yoshinobu Maeda、Shinji Doi、Shunsuke Sato：“Hodgkin-Huxley 神经模型的二维分叉图”ME 和生物控制论 MBE93-112 (1993)。

T.Nomura,S.Sato,S.Doi,JP.Segundo and MD.Stiber: "Locked and Non-Locked Responses of the BVP Oscillator to Periodic Pulse Trains" Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. 1. 1313-1316 (1993)

T.Nomura、S.Sato、S.Doi、JP.Segundo 和 MD.Stiber：“BVP 振荡器对周期性脉冲序列的锁定和非锁定响应”国际神经网络联合会议论文集。

山脇伸行,佐藤俊輔,土居伸二: "興奮性膜の電子回路モデルの周期パルス入力に対する応答特性" 第8回生体生理工学シンポジウム報告集. 8. 345-348 (1993)

Nobuyuki Yamawaki、Shunsuke Sato、Shinji Doi：“可兴奋膜电子电路模型对周期性脉冲输入的响应特性”第八届生物生理工程研讨会报告 8. 345-348 (1993)。

B.Zhang,S.Sato: "A Time-Frequency Distribution of Cohen's Class with a Cpmpound Kernels and its Application to Speech Signal Processing" IEEE Trans.on Signal Processing,to appear. (1994)

B.Zhang、S.Sato：“带有 Cpmpound 内核的 Cohen 类的时频分布及其在语音信号处理中的应用”，IEEE Trans.on 信号处理，即将出现。