Die Zeitstruktur neuronaler Repräsentation: Modellierung und Identifikation neuronaler assemblies als kollektive Erregungszustände des visuellen Systems
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Thun ; Frankfurt am Main
Deutsch
1994
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| Schriftenreihe: | Reihe Physik
34 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
2
NEUROPHYSIOLOGISCHE
GRUNDLAGEN
2.1
DIE
GROSSHIRNRINDE
UND
DAS
VISUELLE
SYSTEM
.
6
2.1.1
DIE
RETINA
.
?
2.1.2
ON/OFF-ZELLEN
.
2.1.3
DER
SEHNERV
UND
DER
LGN
.
2.1.4
DAS
PRIMAERE
SEHFELD
.
H
2.2
DIE
NERVENZELLE
.
2.2.1
DIE
SYNAPSE
.
2.2.2
DIE
ZELLMEMBRAN
UND
DAS
AKTIONSPOTENTIAL
.
14
3
VON
DER
ANATOMIE
ZUR
WAHRNEHMUNG
1
3.1
NEURONALE
REPRAESENTATION
VISUELLER
EIGENSCHAFTEN
.
17
3.2
DAS
BINDUNGSPROBLEM
.
1
3.3
ZEITSTRUKTUR
NEURONALER
ANTWORT
.
20
4
MESSUNGEN
AM
VISUELLEN
KORTEX
DER
KATZE
23
4.1
EINZELELEKTRODENEXPERIMENTE
.
24
4.1.1
AUSWERTUNG
DER
MESSERGEBNISSE
.
25
4.1.2
ERGEBNISSE
DER
EINZELELEKTRODENMESSUNGEN
.
25
4.2
MULTI-ELEKTRODENEXPERIMENTE
.
26
5
PHYSIOLOGISCHE
MODELLBILDUNG
28
5.1
ABRISS
DER
GESCHICHTE
NEURONALER
MODELLE
.
28
5.2
DAS
MODELL
DES
EINZELNEN
NEURONS
.
31
5.3
ANALYTISCHE
ZUGAENGE
DES
MODELLS
.
34
5.3.1
EXTERN
INDUZIERTE
MEMBRANSTROEME
.
34
5.3.2
SYNAPTISCHE
ERREGUNG
UND
DIE
ANTWORTPHASEN
DES
NEURONS
.
35
5.3.3
FREQUENZVARIABILITAET
.
39
5.4
NUMERISCHE
IMPLEMENTATION
DER
MODELLGLEICHUNGEN
.
40
5.5
DAS
MODELL
EINES
ASSEMBLIES
.
43
5.5.1
VERNETZUNG
UND
ERREGUNG
DES
NEURONENVERBANDES
.
44
5.5.2
SYNCHRONISATION
IM
NETZWERK
.
45
5.6
QUANTIFIZIERUNG
SYNCHRONISIERTER
OSZILLATIONEN
.
49
5.6.1
AUTOKORRELOGRAMME
VON
PUNKTPROZESSEN
.
49
5.6.2
MODULATIONSAMPLITUDE
VON
KORRELOGRAMMEN
.
52
5.7
DIE
PHASEN
DER
NETZANTWORTEN
.
54
5.8
ANTWORTVERHALTEN
BEIM
EINSETZEN
DES
STIMULUS
.
59
5.9
DISKUSSION
DER
SIMULATIONSERGEBNISSE
.
59
6
STOCHASTISCHE
MODELLE
NEURONALER
PROZESSE
63
6.1
MARKOV-PROZESSE
.
63
6.2
MARKOV-KETTEN
.
64
6.3
ERNEUERUNGSPROZESSE
.
65
6.3.1
ZEITLICHE
ENTWICKLUNG
DER
PHASENDICHTE
VON
ERNEUERUNGSPROZESSEN
.
67
6.3.2
EIN
BEISPIEL
EINES
REFRAKTAEREN
PROZESSES
.
70
6.3.3
DISKRETISIERUNG
.
71
6.3.4
DER
ENDLICHE,
DISKRETE
ERNEUERUNGSPROZESS
.
73
6.4
HIDDEN-MARKOV-PROZESSE
.
74
6.4.1
WAHRSCHEINLICHKEITSBERECHNUNGEN
BEI
GEGEBENEM
MODELL
.
76
6.4.2
SCHAETZUNG
EINES
MODELLS
BEI
GEGEBENER
ZEITREIHE
.
77
6.4.3
SKALIERUNG
BEI
LANGEN
ZEITREIHEN
.
77
6.4.4
SCHAETZUNG
EINES
MODELLS
BEI
MEHREREN
ZEITREIHEN
.
79
6.4.5
VERGLEICH
VERSCHIEDENER
SCHAETZUNGEN
.
80
7
ANWENDUNG
STOCHASTISCHER
PROZESSE
ZUR
ANALYSE
VON
SPIKE-DATEN
82
7.1
IDENTIFIKATION
DER
NETZWERKDYNAMIK
IM
LFP
.
84
7.2
SCHAETZUNG
VON
HIDDEN-MARKOV-MODELLEN
AUS
SPIKEREIHEN
.
86
7.2.1
PHYSIOLOGISCHE
KONTINUITAETSBEDINGUNGEN
.
87
7.2.2
AUSWERTUNGEN
DER
EINZELELEKTRODENMESSUNGEN
.
88
7.2.3
SIGNIFIKANZ
UND
MODELLAENGEN
.
88
7.3
QUANTIFIZIERUNG
VON
BINDUNG
IN
MULTI-ELEKTRODENMESSUNGEN
.
92
7.4
ZEITAUFGELOESTE
NETZDYNAMIK
UND
SPIKE-WAHRSCHEINLICHKEITEN
.
96
7.5
DISKUSSION
UND
GRENZEN
DES
MODELLS
.
99
8
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
104
LITERATURVERZEICHNIS
108
A
ANHANG
116
A.L
ANALYTISCHE
LOESUNGEN
DER
MODELLNEURONGLEICHUNGEN
.
116
A.2
KORRELATIONSZERFALL
BEI
STOCHASTISCHEN
ZEITREIHEN
.
118
A.3
SPEKTRALENTWICKLUNG
VON
POTENZEN
STOCHASTISCHER
MATRIZEN
.
121
DANKSAGUNG
123 |
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