WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаРізне → Статистичне моделювання дендритів нейронів (автореферат) - Реферат

Статистичне моделювання дендритів нейронів (автореферат) - Реферат

ДНІПРОПЕТРОВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

БОНДАРЕНКО Яна Сергіївна

УДК 519.2:612.822

Статистичне моделювання дендритів нейронів

01.05.02 – математичне моделювання та обчислювальні методи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата фізико-математичних наук

Дніпропетровськ – 2006

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Дніпропетровському національному університеті

Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: кандидат фізико-математичних наук, доцент

Турчин Валерій Миколайович,

Дніпропетровський національний університет,

завідувач кафедри статистики та теорії ймовірностей

Офіційні опоненти: заслужений діяч науки і техніки України

доктор фізико-математичних наук, професор

Яковлєв Сергій Всеволодович,

Національний університет внутрішніх справ МВС України,

професор кафедри прикладної математики

кандидат фізико-математичних наук, доцент

Козіна Галина Леонідівна,

Запорізький національний технічний університет

Міністерства освіти і науки України

Провідна установа: Київський національний університет імені Тараса Шевченка,

факультет кібернетики

Захист відбудеться " 8 " вересня 2006 р. о 14.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 08.051.09 при Дніпропетровському національному університеті за адресою: 49050, м. Дніпропетровськ, просп. К.Маркса, 35, корп. 3, ауд. 25.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Дніпропетровського національного університету за адресою: 49050, м. Дніпропетровськ, вул. Козакова, 8.

Автореферат розісланий " 4 " серпня 2006 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради В.А. Турчина

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Останнім часом у світовій науці активно досліджуються нервові клітини (нейрони) – основні функціональні та структурні одиниці нервової системи. За останнє десятиріччя опубліковано велику кількість робіт, присвячених різним аспектам вивчення нейронів, і зокрема моделюванню дендритів (нейрон складається з тіла клітини, дендритів і аксона). Основні результати в цій галузі пов'язані з іменами D. Hillman (Department of Physiology and Biophysics, New York University Medical Center, New York), H. Uylings, J. van Pelt, M. van Veen, R. Verwer (Netherlands Institute for Brain Research, Amsterdam, The Netherlands), A. Dityatev (Department of Physiology, University of Bern, Switzerland), R. Nowakowski (Department of Neuroscience and Cell Biology, University of Medicine and Dentistry of New Jersey-Robert Wood Johnson Medical School, USA), A. Carriquiry (Department of Statistics, Iowa State University, USA), W. Kliemann (Department of Mathematics, Iowa State University, USA), R. Burke (Laboratory of Neuronal Control, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, Maryland), G. Ascoli, J. Krichmar, S. Nasuto, S. Senft, R.Scorcioni (Krasnow Institute for Advanced Study, George Mason University, USA) та ін. Починаючи з простих уявлень, поступово ускладнюючи модель, можна більш детальніше моделювати і досліджувати реальний нейрон. Моделювання нейронів дозволяє глибше дослідити різні аспекти функціонування як окремого нейрона, так і нейронних мереж різного ступеня складності. За принципами організації і функціонування біологічних нейронних мереж, яким притаманна властивість оптимальності в обробці інформації, будуються штучні нейронні мережі. Нейрон отримує інформацію від інших нейронів через дендрити, тому для побудови адекватної математичної моделі нейронної мережі необхідно мати адекватну математичну модель нейрона реальної фізичної форми, зокрема модель геометрії дендрита нейрона. Відтак актуальність проблематики, пов'язаної з побудовою адекватних математичних моделей дендритів нейронів реальної фізичної форми, є безперечною.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є створення, дослідження та обгрунтування ймовірнісної моделі та алгоритму моделювання дендритів, що адекватно описують різні класи нейронів.

Завданнями роботи, визначеними метою, є:

  • уведення та дослідження нових характеристик дендритів;

  • розробка моделі та алгоритму моделювання сегментів дендритів;

  • побудова ймовірнісної моделі дендритних дерев та розробка алгоритму моделювання дендритів нейронів;

  • створення комплексу програм моделювання та візуалізації реалізацій дендритів;

  • апробація та ілюстрація роботи алгоритму моделювання дендритів, перевірка адекватності опису дендритних дерев імовірнісною моделлю на прикладі моделювання дендритів Пуркін'є клітин кори мозочку морської свинки.

Об'єктом дослідження є нервові клітини (нейрони).

Предметом дослідження є імовірнісні моделі та алгоритми моделювання дендритних структур нейронів.

Методи дослідження. В роботі застосовуються методи теорії ймовірностей, математичної статистики, статистичного моделювання.

Наукова новизна одержаних результатів. Усі результати, добуті в дисертаційній роботі, є новими:

  • уперше запропоновано принципово нову ймовірнісну модель побудови дендритів нейронів та обгрунтовано вибір основних числових характеристик дендритів;

  • уперше розроблено та обгрунтовано модель і алгоритм моделювання сегментів дендрита реальної геометричної форми;

  • розроблено новий алгоритм моделювання дендритних дерев, що включає алгоритм моделювання ланок сегментів, алгоритм моделювання сегментів без піддерев, алгоритм моделювання сегментів з піддеревами, алгоритм моделювання піддерев;

  • розроблено комплекс програм моделювання та візуалізації реалізацій дендритних дерев нейронів;

  • уперше проілюстровано вплив основних числових характеристик імовірнісної моделі на реалізації дендритних дерев і на значення похідних числових характеристик дендритів;

  • уперше строго проведено перевірку адекватності опису реальних дендритів моделлю.

Практичне значення одержаних результатів. Запропоновану імовірнісну модель та алгоритм моделювання дендритів рекомендується застосовувати для побудови та вивчення моделей біологічних і штучних нейронних мереж.

Кожен набір певних значень основних характеристик імовірнісної моделі описує свій морфологічний клас нейронів (при цьому характеристики нейронів одного класу збігаються), тому ймовірнісну модель можна використовувати для розв'язання задач класифікації типів нейронів.

Імовірнісна модель стисло описує морфологічний клас нейронів, що дозволяє замінити великі бази даних нейронної морфології набором розподілів основних числових характеристик дендритів, за допомогою яких генерується необхідна для досліджень вибірка нейронів.

Особистий внесок здобувача. У працях, що написані в співавторстві, дисертанту належить: [1;4] – розробка теоретичного підгрунтя для моделювання сегментів як ламаних, побудова ймовірнісної моделі, розробка алгоритму моделювання дендритів без піддерев; [6] – апробація та ілюстрація роботи алгоритму моделювання дендритів з піддеревами на прикладі побудови моделей дендритів Пуркін'є клітин кори мозочка морської свинки, перевірка адекватності опису дендритів моделлю.

Праці [1;4;6] опубліковані в співавторстві з Турчиним В.М.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися: на ІІ Міжнародній науково-практичній конференції „Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем" (Дніпропетровськ, 2004); Міждержавній науково-методичній конференції "Проблеми математичного моделювання" (Дніпродзержинськ, 2005); ІІІ Міжнародній науково-практичній конференції „Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем" (Дніпропетровськ, 2005).

Дисертаційна робота в цілому обговорювалась на наукових семінарах

  • відділу математичних методів дослідження операцій Інституту кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України;

  • Інституту фізіології ім. О.О. Богомольця НАН України;

  • кафедри системного аналізу та теорії прийняття рішень факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка;

  • кафедри обчислювальної математики та математичної кібернетики факультету прикладної математики, кафедри статистики й теорії ймовірностей механіко-математичного факультету Дніпропетровського національного університету.

Публікації. Основні результати дисертації викладено у 6 наукових працях, з них 3 статті – у наукових фахових виданнях, 3 тези доповідей – на наукових конференціях.

Обсяг та структура роботи. Дисертаційна робота складається зі вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаної літератури та двох додатків. Повний обсяг дисертації становить 165 сторінок, з яких 129 сторінок основного тексту. В роботі 108 рисунків, 49 таблиць. Бібліографія нараховує 56 найменувань на 5 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтовано актуальність теми, проаналізовано сучасний стан її вивчення, наведено підстави для розробки теми, сформульовано мету та задачі дослідження, наукову новизну та практичне значення одержаних результатів, визначено особистий внесок здобувача, ступінь апробації дисертації, вказано кількість публікацій з даної теми.

У першому розділі "Огляд стану досліджень з проблеми математичного моделювання дендритних дерев нейронів" розглянуто основні математичні моделі й алгоритми побудови дендритних дерев, які виявилися етапними для розвитку математичного моделювання дендритів нейронів.

Loading...

 
 

Цікаве