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Il codice neurale

Il codice neurale. 1 o problema: COME VIENE GENERATO IL CODICE NEURONALE? 2 o problema : COSA SIGNIFICA IL CODICE NEURONALE? Dobbiamo saperci porre nella posizione di chi scrive (1 o , codifica) e di chi legge (2 o , decodifica). Codificazione tutto-o-nulla mediante i p.d.a. o spikes.

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Il codice neurale

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Presentation Transcript

  1. Il codice neurale

  2. 1o problema: COME VIENE GENERATO IL CODICE NEURONALE? 2o problema : COSA SIGNIFICA IL CODICE NEURONALE? Dobbiamo saperci porre nella posizione di chi scrive (1o, codifica) e di chi legge (2o , decodifica).

  3. Codificazione tutto-o-nulla mediante i p.d.a. o spikes

  4. Codificazione in frequenza ed adattamento

  5. Feature-selectivity

  6. Reti auto-organizzanti di Kohonen Mapping motor sensory

  7. Organizzazione colonnare

  8. La scoperta di rate coding, feature selectivity, cortical maps, suggerisce che: • I neuroni codificano caratteristiche elementari dello stimolo. • I neuroni elaborano lo stimolo anziché riprodurlo fedelmente. • Esiste un ordine gerarchico nell’elaborazione dell’informazione. • Percezioni complesse sono costruite partendo da caratteristiche elementari • Qualità differenti dello stimolo sono convogliate a regioni differenti del sistema nervoso

  9. Comprendere il codice neurale significa comprendere le relazioni tra i treni di spikes e gli eventi reali del mondo sensoriale

  10. Il codice neuronale ha natura probabilistica Bisogna quantificare la randomness mediante teorie probablistiche

  11. Ma noi dobbiamo essere in grado di decidere qual’era lo stimolo dato un particolare spike train. Uguagliando le due probabilità congiunte si ottiene la Legge di Bayes

  12. Applicazoine della Legge di Bayes a dati sperimentali

  13. Autocorrelazione e interspike-interval distribution

  14. E’ possibile quantificare l’informazione ? Non tutti gli stimoli sono ugualmente probabili: i segnali nel mondo reale hanno strutture e limitazioni. L’informazione fornita dagli spikes misura la riduzione dello spazio dello stimolo in scala logaritmica, cosicchè la riduzione di un fattore 2 nello spazio degli stimoli possibili vale un bit di informazione.

  15. specifico stimolo 550 Hz Spike train 500 Hz Range dello stimolo = 50 Hz Precisione = 5 Hz

  16. Il teorema di Shannon (1948-1949) : informazione = entropia X(t) Y(t) Communication channel P[X] e P[Y] sono le distribuzioni di probabilità dello stimolo X e dello spike train Y Se la distribuzione è sharp (al limite un valore) il messaggio è sempre lo stesso: dobbiamo quindi QUANTIFICARE LA VARIABILITA’. L’informazione E’ contenuta nella variabilità. La misura appropriata dell’informazione disponibile è l’ENTROPIA definita in meccanica statistica e termodinamica.

  17. Il codice binario Ci sono 6 digits (0 incluso): la sequenza dei digits NON è importante. Ma se consideriamo la sequenza temporale, allora troviamo 25=32 distinti messaggi, equivalenti a 5 bits. Il “rate coding” contiene meno informazione ma è più robusto (essendo ridondante) del “time coding”.

  18. L’entropia di un treno di impulsi

  19. E’ possibile misurare la quantità di informazione trasportata da un treno di spike mettendola in relazione con la sua durata e frequenza media. • Tuttavia questo ancora non dice: • come deve essere un codice efficiente • come si comporta una popolazione di neuroni. • se ha importanza il timing degli spikes.

  20. Esempi di codici efficienti

  21. Vector coding e population vectors Il vettore rappresenta intensità e direzione: Composizione di vettori

  22. Vector coding e population coding consentono la rappresentazione della direzione del movimento

  23. Operazioni di algebra vettoriale consentono al cervello di trasformare le coordinate spaziali sensoriali e motorie.

  24. I treni di spikes contengono struttura, correlazione, e caos

  25. I neuroni possono avere più stati di attività

  26. Specifici canali ionici possono modificare le proprietà di scarica ed il codice neuronale

  27. Le sequenze di p.d.a. hanno struttura (bursts, adattamento) • I tempi di reazione del SNC sono nell’ordine di 102 ms, e la frequenza di scarica neuronale è nell’ordine di 102 Hz. • La precisione delle risposte alla stimolazione sinaptica è inferiore al millisecondo • Il time-coding può essere particolarmente importante nel SNC

  28. L’EEG rivela l’attività bioelettrica sincrona delle strutture corticali

  29. I PEV rivelano l’attività bioelettrica di specifiche aree corticali

  30. L’attività di regioni specifiche si inserisce su un back-ground oscillatorio sincrono: determinate da cellule autoritmiche, gap-junctions, circuiti riverberanti. • Partecipano al processo di binding parallelizzando l’attività di enormi campi neuronali • Consentono un particolare tipo di time-coding (radial-base coding). • Hanno implicazioni per stato di coscienza, ritmo sonno-veglia, generalizzazione epilessia.

  31. Il codice neuronale si basa su frequency coding, time coding, ed radial-base coding. • Coinvolge processi a diversi livelli molecolari, cellulari e di rete. • Lo studio delle reti neuronali artificiali può aiutare a decifrare il codice neuronale

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