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单神经元模型工作原理?

神经元模型工作原理

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2014-06-07

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    来自USC和Technion医学院(以色列)的研究人员发现一些有助于揭开超复杂的大脑神经元秘密的新线索。他们的发现刊登在本月的Nature Neuroscience上。
  这些发现与关于神经元加工处理信息的“算法”的一种被广泛接受的观点相抵触。 “令人吃惊的是经过了100年的现代神经系统科学研究,我们仍然不知道一个神经元的基本的信息处理功能”,USC Viterbi工程学院副教授、文章作者Bartlett Mel说。
    由于没有更有说服力的看法,因此通常认为一个大脑细胞对所接受的刺激是线性叠加的,即受到A和B两种共同刺激所产生的兴奋相当于分别受到A和B刺激所产生的兴奋的总和。“我们证实细胞显然是不按照这个推测来运算的”,Mel说。
   研究组发现单个神经元中的信息总量取决于细胞表面上接受信息输入的位置。   了解一些有关大脑细胞的知识,将有助于理解这个研究组的工作和其发现的意义。 大脑中进行的所以信息加工都是由神经元网络进行操控。
  这些活细胞具有各种各样的形状和大小尺寸,通常类似树枝状。一个神经元表面散布着数以千计的神经突触,这些神经突触正是神经元细胞接受外界信号的位点。  当受到刺激时,每个神经突触能产生一个小的局部的电压反应。
   根据对神经元的传统观点,突触反应沿着神经元中像电缆一样的树突传递下去并叠加。如果总的电压反应足够大就会产生一个电位并沿着细胞的轴突传递、与其它成千上万个神经元进行交流。 “最近的证据显示这个过程并不是那么简单”,Mel说。
    “输入的信号可能会在神经树突中相互作用并且可能在通往细胞体的路途上发生了转化。尤其是,神经树突的单个分枝在某种情况下能产生局部电位从而显著扩大了神经树突中的局部区域的突触反应”。
   。

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