информационный портал по вопросам биомедицинской инженерии

Сейчас на сайте 0 пользователей и 0 гостей.

Вход в систему

аватар: Аль-кавати Ахмед Абдо
       Сигналы биоэлектрической активности характеризуют процессы, происходящие в различных системах организма и проявляется в изменениях ритмов сердца, мозга и любых других органов. Изменения динамических параметров биоэлектрических сигналов отражают реакцию организма на воздействия различных факторов внешней и внутренней среды. Влияние центральной и вегетативной нервных систем, а также рефлекторного и гуморального звеньев происходит на все органы человека и проявляется в изменении частотно-временных характеристик биоритмов организма, которые могут быть зарегистрированы в виде изменения динамических параметров 
биоэлектрических сигналов в различных диапазонах частот. 
       Каждая рецепторная клетка организма реагирует на воздействия внешней и внутренней среды, к которым она чувствительна, в пределах ограниченной зоны, называемой рецептивным полем. Если мы проследим за работой одного зрительного анализатора сетчатки, то увидим, что он возбуждается только тогда, когда свет, проходящий через хрусталик, падает на рецептивное поле данного рецептора. Кожный 
рецептор воспринимает только то, что происходит в его рецептивном поле – в ограниченном участке, расположенном над ним на поверхности кожи. Конфигурация рецептивного поля отдельного рецепторного нейрона, реагирующего на тактильные раздражители, определяется конвергенцией нервных волокон от кожных рецепторов. 
Любые тактильные стимулы, попадающие в это поле, воспринимаются как исходящие из одного места. Стимулы, действующие в пределах более мелких участков, вообще не дифференцируются.

 
Рис.1. Передача сигналов в нервной системе человека
 
1 – Многовходовый рецепторный нейрон
2 – Многоканальный промежуточный нейрон
3 – Многоуровневая нейронная сеть - ЦНС
         В рамках предлагаемых модельных представлений рецепторные нейроны, с одной стороны,  – это устройства,  преобразующие аналоговые электрические сигналы, приходящие от рецепторов в последовательности бинарных импульсов. С другой стороны рецепторные нейроны представляют собой динамические детекторы т.к. реагируют только на изменение параметров поступающих на их вход сигналов.
         Таким образом, модель функционирования рецепторного нейрона представляет собой адаптивный дискретно-временной преобразователь аналоговых сигналов. Рис.2.
 
Рис. 2. Функциональная модель рецепторного нейрона

         Блок 1 представляет собой интегратор, в котором производится суммирование входных сигналов, поступающих от совокупности однородных рецепторов. Аналоговый сигнал на выходе интегратора характеризует суммарный сигнал рецептивного поля.

Блок 2 представляет собой генератор тактовых импульсов, частота следования которых определяется спайковой активностью самого нейрона. Частота спайковой активности нейрона зависит от периода его относительной рефрактерности, который в свою очередь, зависит от амплитуды суммарного сигнала рецептивного поля. Рис.3. 
 
Рис. 3. Изменение тактовой частоты в зависимости от сигнала рецептивного поля.

       Блок 3  – компаратор, в котором производится сравнение сигналов, поступающих из интегратора 1 и аппроксиматора 4 в моменты времени определяемые периодом следования импульсов генератора  тактовой частоты 2.
     На выходе компаратора 3 формируется бинарный код, определяемый знаком разности, между аппроксимирующей функцией формируемой в аппроксиматоре 4 и аналоговым сигналом, поступающим из интегратора 1. Согласно принципу такого кодирования, известного в теории связи как дельтамодуляция, мгновенные значения функции исходного сигнала f(t) в моменты времени t0,t1,t2,...,tn сравниваются со значениями аппроксимирующей функции g(t) и в зависимости от знака разности формируется нулевой или положительный импульс. На рис.4. показаны временные диаграммы формирования бинарного кода в модели нейроне.

 
Рис.4. Временные диаграммы обработки сигнала в модели рецепторного нейрона.
При этом процесс формирования последовательности бинарных импульсов может быть записан в следующем виде:
     
                   h1(t) ,  f(t)-g(t)>0                   
    hk(t) =     h0(t) ,  f(t)-g(t)<0
       где      h1 (t) - соответствует появлению положительного импульса.
                  h0 (t) - соответствует появлению нулевого импульса.
Таким образом, на выходе блок-схемы модели рецепторного нейрона формируется последовательность импульсов hk(t), которая отражает динамические характеристики входного сигнала и идентична спайковой активности отдельных нейронов. 

Комментарии

Отправить комментарий

Содержание этого поля является приватным и не предназначено к показу.
  • Доступны HTML теги: <a> <em> <strong> <cite> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd> <img> <table> <td> <tr> <hr> <div> <span> <h1> <h2> <h3> <h4> <h5> <h6> <p> <pre> <adress> <center>
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.

Подробнее о форматировании

1 + 0 =
Решите эту простую математическую задачу и введите результат. Например, для 1+3, введите 4.

Комментарии