устройство для моделирования нейронных систем

Формула изобретения

УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СИСТЕМ, содержащее пропорционально-интегрирующий элемент, первый пороговый блок, отличающееся тем, что, с целью повышения достоверности результатов исследования путем приближения устройства к физиологическим механизмам управления и коррекции движением скелетных мышц, в него введены второй пороговый блок и первый сумматор, третий пороговый блок, интегратор с фазоинвертором и второй сумматор, блок моделирования высокопорогового волокна и блок моделирования формирования поляризации, блок моделирования низкопорогового волокна, блок моделирования C нейрона, блок моделирования формирования сигналов деполяризации и блок моделирования аксо-аксонного синапса, причем входом устройства является вход блока моделирования низкопорогового волокна, блока моделирования высокопорогового волокна и вход третьего порогового блока, выход блока моделирования высокопорогового волокна соединен с первым входом блока моделирования аксо-аксоного синапса через блок моделирования формирования сигналов поляризации, выход третьего порогового блока соединен с первым входом второго сумматора через интегратор с фазоинвертором, выход блока моделирования низкопорогового волокна соединен с первым входом первого сумматора, выходом соединенного с первым входом второго сумматора, выход второго сумматора соединен с первым входом блока моделирования C нейрона, выход которого соединен с входом блока моделирования формирования сигналов деполяризации, выход которого соединен с входом второго порогового блока, выход которого соединен с вторым входом первого сумматора, выход блока моделирования формирования сигналов деполяризации соединен с вторым входом блока моделирования C нейрона через блок моделирования аксо-аксонного синапса, выходом устройства является выход блока моделирования C нейрона.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к медицине и может быть, в частности, использовано для исследования центральной нервной системы.

Известна модель нервной клетки, содержащая формирователь экспоненциальных тормозных и возбуждающих импульсов, инвертор сумматор, генератор потенциалов действия, блоки задержки и формирователь импульсов. Такой искусственный нейрон представляет собой обычный пороговый элемент, генерирующий максимальный потенциал действия при пороговой силе раздражения. Известна модель нервного волокна Ходжкина-Хаксли, имитирующая свойства аксоплазмы, емкость мембраны и механизм калиево-натриевого насоса. В упрощенном виде модель имитирует кабельные свойства нервного волокна.

Наиболее близким техническим решением (прототипом) является модель нервного волокна, которая отображает электрические компоненты натриевой теории. Наверху представлено пространство, занятое внешним раствором, омывающим волокно. В самом низу в виде сопротивления представлено внутреннее содержимое волокна, как аксоплазма. Электрическая емкость мембраны представлена элементом С. Натриевый канал состоит из переменного сопротивления и батареи. Знак плюс направлен внутрь волокна, указывая, что натрий делает его положительным. Калиевый канал состоит из переменного сопротивления и батареи, напряжение которой направлено против. Переменное сопротивление указывает, что проводимость мембраны изменяется во времени действия импульса. Канал утечки символизирует утечку всех прочих ионов через мембрану. Принимается, что утечка постоянная и поэтому она обозначена постоянным сопротивлением и батареей.

Недостатком прототипа является низкая точность при моделировании механизмов поляризации и деполяризации нервных окончаний. Необходимость в построении таких устройств возникла после открытия наиболее эффективного механизма торможения центральной нервной системы, а именно, механизма пресинаптического торможения. Прототип моделирует проведение импульса по нервному волокну и не в состоянии формировать волну поляризации и деполяризации, а также задержку импульсов при распространении по нервным волокнам. Поэтому прототип обладает низкой точностью моделирования и нуждается в существенной модернизации для использования в качестве устройства для моделирования сложных структур мозга человека.

Целью предлагаемого устройства является повышение достоверности результатов исследования путем приближения устройства к физиологическим механизмам управления и коррекции движением скелетных мышц.

На фиг. 1 представлена структурная схема механизмов управления и коррекции движения; на фиг.2 структурная схема блоков 1 и 2 блоков моделирования низкопорогового и высокопорогового нервного волокна; на фиг.3 блок моделирования формирователя волн поляризации и деполяризации; на фиг.4 схема блока моделирования С нейрона; на фиг.5 пороговый блок; на фиг.6 процесс суммирования волн в блоке моделирования аксо-аксонного синапса (блок 11 на фиг. 1); на фиг.7 принцип коррекции сигнала управления в случае снижения команды управления ниже уровня гарантийного фактора ГФ; на фиг.8 иллюстрация действия корректирующих механизмов по ограничению избыточной информации и предотвращению снижения команд управления ниже уровня гарантийного фактора (А) путем последовательного включения электротонического (ЭК), межканального (МК) и поляризующего (ПК) корректирующих механизмов (С). Стабилизация уровня двигательных команд и уровня деполяризации под действием корректирующих механизмов (В) при изменении уровня сенсорных команд управления.

Устройство для моделирования нейронных систем содержит (фиг.1) блок 1 моделирования низкопорогового волокна, блок 2 моделирования высокопорогового волокна, третий пороговый блок 3, интегратор с фазоинвертором 4, первый сумматор 5, второй пороговый блок 6, второй сумматор 7, блок 8 моделирования С нейрона, блок 9 моделирования формирования сигналов деполяризации, блок 10 формирования сигналов поляризации, блок 11 моделирования аксо-аксонного синапса. В свою очередь, блоки 1 и 2 содержат (фиг.2) пропорционально-интегрирующее звено 12, аттенюатор 13, первое пороговое устройство 14, управляемую линию задержки 15, изображенную на фиг.4. В статическом положении входом устройства является блок 1 моделирования низкопорогового волокна, блок 2 моделирования высокопорогового волокна, третий пороговый блок 3. Выход блока 2 моделирования высокопорогового волокна соединен с первым входом блока 11 моделирования аксо-аксонного синапса через блок 10 моделирования формирования сигналов поляризации, выход третьего порогового блока 3 соединен со вторым входом второго сумматора 7 через интегратор с фазоинвертером 4, выход блока 1 моделирования низкопорогового волокна соединен с первым входом первого сумматора 5, выходом соединенного с первым входом второго сумматора 7, выход второго сумматора 7 соединен с первым входом блока 8 моделирования С нейрона, выход которого соединен с входом блока 9 формирования сигналов деполяризации, выход которого соединен со входом второго порогового блока 6, выход которого соединен со вторым входом первого сумматора 5, выход блока 9 моделирования формирования сигналов деполяризации соединен со вторым входом блока 8 моделирования С нейрона через блок 11 моделирования аксо-аксонного синапса, выходом устройства является выход блока 8 моделирования С нейрона. Блок 11 моделирования аксо-аксонного синапса (блок 11 на фиг.1) выполнен в виде сумматора и аналогичен блокам 5 и 7. Блок 8 моделирования С нейрона моделирует синаптическую задержку и градуальную реакцию на входной сигнал.

Устройство для моделирования нейронных систем работает следующим образом. Команда управления И_вх (фиг.1) поступает от чувствительных рецепторов на вход порогового канала связи ПКС. Моделью чувствительных рецепторов может служить любой генератор прямоугольных импульсов низкочастотного диапазона или любой электростимулятор. Блок моделирования проводникового канала связи ПКС состоит из блока 1 моделирования низкопороговых волокон, блока 2 моделирования высокопороговых волокон, третьего порогового блока 3, интегратора с фазоинвертером 4 и второго сумматора 7. ПКС показан пунктиром. При низких уровнях сигнала срабатывает пороговое устройство блока 1 моделирования низкопорогового волокна и сигнал управления поступает через первый вход первого сумматора 5 на первый вход второго сумматора 7 и далее через первый вход блока 8 моделирования С нейрона на выход модели к скелетным мышцам и одновременно ответвляется в канал отрицательной обратной связи на блок 9 моделирования формирования сигналов деполяризации. На выходе блока 9 формируется двухкомпонентная несимметричная экспонента (фиг.3), нарастающая по экспоненте к 20 мс и угасающая также по экспоненте к 300 мс. Сформированная волна деполяризации поступает на второй вход блока 11 моделирования аксо-аксонного синапса и далее на второй вход блока 8 моделирования С нейрона. Второй импульс команды управления И_вх попадает в блоке 8 моделирования С нейрона в тормозящее поле волны деполяризации (фиг.6) и уменьшается по амплитуде. В свою очередь, второй импульс также оставляет за собой тормозящее поле деполяризации. Суммарное тормозящее поле первого и второго импульсов вызывает дальнейшее уменьшение амплитуды третьего импульса, который добавляет свое тормозящее поле к предыдущим полям и еще больше уменьшает амплитуду четвертого импульса. Затем наступает стабилизация (фиг.7). Стабилизация может наступить не только на четвертом импульсе, но и на другом импульсе, например на пятом или шестом. Если амплитуда команды управления значительно увеличивается, то для защиты нервной системы от перегрузок включается первый корректирующий механизм в виде электротонической коррекции ЭК (фиг.1, вверху). Волна деполяризации после превышения определенной амплитуды, создаваемой высокоамплитудным импульсом И_вх, с выхода блока 9 проходит через второй пороговый блок 6 на вход первого сумматора 5. В результате происходит снижение амплитуды импульса на выходе блока 6 и, следовательно, на выходе системы управления И_вых. Этим исключается перегрузка нервной системы. Однако при еще большей амплитуде команды управления И_вх на помощь электротоническому корректирующему механизму ЭК приходит межканальный корректирующий механизм МК (фиг.1, вверху). За счет непосредственного взаимодействия между низкопороговыми и высокопороговыми волокнами происходит снижение амплитуды команды управления. Это осуществляется следующим образом. Срабатывает третий пороговый блок 3 и сигнал через интегратор с фазоинвертером 4 поступает на второй вход второго сумматора 7. На первый вход этого сумматора поступает импульс с выхода блока 1 моделирования низкопорогового волокна. Попав в тормозящее поле (фиг.1 и 8), сформированное на выходе блока 4, импульс на выходе блока 7 уменьшается по амплитуде. Этим исключается дальнейшая перегрузка нервной системы. При очень больших амплитудах команд управления И_вх происходит интенсивное снижение амплитуды И_вых на выходе. При снижении команды управления ниже допустимого уровня гарантийного фактора Гф включается третий корректирующий механизм поляризующий механизм ПК (фиг.1). Принцип действия этого механизма основан на уменьшении амплитуды тормозящего поля волны деполяризации путем развития поляризации противоположной полярности (фиг.3). Это происходит следующим образом. Срабатывает пороговое устройство блока 2 моделирования высокопорогового волокна и активируется блок 10 формирования сигнала поляризации. Блок 10 формирует на выходе волну деполяризации (фиг.3), которая ввиду противоположности полярности снижает тормозящее поле волны деполяризации. Это приводит к повышению амплитуды импульсов на выходе И_вых так, что импульсы становятся выше уровня гарантийного фактора, как показано на фиг.8, А. Следовательно, все три механизма коррекции и механизма управления направлены на повышение надежности нейронного механизма управления скелетными мышцами.

Эффект от применения предлагаемого устройства состоит в том, что с его помощью можно производить исследования процессов управления и коррекции движениями. Можно отключать различные механизмы управления или коррекции и исследовать отдельно их влияние друг на друга, а также влияние каждого механизма на процесс движения. Модель позволяет отработать наиболее оптимальные режимы движения, выяснить влияние различных временных параметров волн торможения и растормаживания на режим движения. С помощью предложенной модели можно строить протезирующие устройства, которые работают по тем же законам, что и естественные двигательные органы, например стопа или рука. Поэтому предложенное устройство может найти применение в протезировании или разработке искусственных органов человека. Можно будет построить такие совершенные протезы, которые учитывают строение естественных приводов человека. Поэтому предлагаемое устройство является бионическим устройством.