350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2011 г.
Статья в номере:
Программный комплекс для моделирования ранней зрительной системы человека на основе межнейронного взаимодействия
Ключевые слова: программный комплекс моделирование зрительной системы человека сетчатка формирование межнейронных связей неоднородная нейронная сеть неоднородная укладка мозаика колбочек
Авторы:
М. В. Костюков - мл. научн. сотрудник Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН. E-mail: mikhail.kostyukov@gmail.com Ю. Н. Пронкин - к. ф.-м. н., доцент кафедры вычислительной математики механико-математического факультета Московского Государственного Университета им. М.В.Ломоносова. E-mail: ypbox@inbox.ru.
Аннотация:
Рассмотрена задача компьютерного моделирования ранней зрительной системы человека (сетчатки). Описана организация и особенности реализации ряда нейросетевых моделей сетчатки, предложено обобщение этих моделей. Приведены основные спецификации программного комплекса для эффективного исследования зрительной системы на основе нейросетевых моделей, охарактеризованы применяемые в нем вычислительные методы и алгоритмы. Особое внимание уделено задаче формирования топологических и пространственных неоднородностей.
Страницы: 38-49
Список источников
  1. Gollisch, T., Meister, M., Eye Smarter than Scientists Believed: Neural Computations in Circuits of the Retina // Neuron 65, January 28, Elsevier Inc. 2010. P. 150-164.
  2. Bharath, A., Petrou, M., Next generation artificial vision systems - reverse engineering the human visual system. Norwood. MA. ArtechHouseInc. 2008.
  3. Терехин А. Т., Будилова Е. В., Качалова Л. М., Карпенко М. П.Нейросетевое моделирование когнитивных функций мозга: обзор основных идей // Психологические исследования: электронный журнал 2009. № 2(4). URL: http://psystudy.ru/ (датаобращения: 12.08.2010).
  4. Hennig, M. H., Funke, K., Worgotter, F., The Influence of Different Retinal Sub-circuits on the Nonlinearity of Ganglion Cell Behavior // Journal of Neuroscience. 2002. V. 22. P. 8726-8738.
  5. Hennig, M. H., Kerscher, N. J., Funke, K., and Worgotter, F., Stochastic resonance in visual cortical neurons: does the eye-tremor actually improve visual acuity - // Neurocomputing 44. 2002. P. 115-120.
  6. Hennig, M. H. and Worgotter, F., Eye micro-movements improve stimulus detection beyond the Nyquist limit in the peripheral retina // Computational Neuroscience Psychology. University of Stirling. 2004.
  7. Hennig, M. H. and Worgotter, F., Effects of Fixational Eye Movements on Retinal Ganglion Cell Responses: A Modelling Study // Front Comput Neurosci. 2007; 1: 2. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2525939/ (датаобращения: 01.10.2010).
  8. Hennig M. H., Adams C., Willshaw D. and Sernagor E. Early-stage retinal waves arise close to a critical state between local and global functional network connectivity // Journal of Neuroscience, University of Stirling. 2009. V. 29. P. 1077-1086.
  9. Momiji H., Bharath A. A., Hankins M. W., and Kennard C. Numerical study of short-term afterimages and associate properties in foveal vision // Vision Research. February 2006. V. 46, I. 3. P. 365-381.
  10. Momiji H., Hankins M. W., Bharath, A. A., et al., A numerical study of red-green colour opponent properties in the primate retina // Eur J Neurosci. University of Stirling. 2007. V. 25, P. 1155-1165.
  11. Yoshimi Kamiyama, Samuel, M. Wu, Shiro Usui, Simulation analysis of bandpass filtering properties of a rod photoreceptor network // Vision Research. 2009. V. 49. P. 970-978.
  12. 1-st INCF Workshop on Large-scale Modeling of the Nervous System. - Stockholm, Sweden December, 2006. - URL: http://incf.org/documents/workshop-reports/incf_report_largescalemodeling_070330.pdf (датаобращения: 01.10.2010).
  13. Fall, C. P., Marland, E. S., Wagner, J. M., and Tyson, J. J.,Computational Cell Biology. NewYork: Springer-Verlag. 2002.
  14. Доронина Г. В., Лебедев Д. Г. Компьютерное моделирование работы нейронной сети, выделяющей контуры на изображении // Биофизика. 1996. Т. 41. Вып. 6. С. 1317.
  15. Доронина Г. В. Математическая модель зрительной системы человека, выделяющая контуры на изображении пространственно-временным методом // Дисс. ... канд. физ.-мат. наук. М. 1996.
  16. Gerstner, W. and Kistler, W. M.,Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity. Cambridge, MA: Cambridge Univ. Press, 2002. URL: http://diwww.epfl.ch/~gerstner/BUCH.html
  17. Николлс Дж. Г., Мартин А. Р., Валлас Б. Дж., Фукс П. А. От нейрона к мозгу. Изд. 2-е. Москва: ЛКИ. 2008. С. 414-440.
  18. Смит К. Биология сенсорных систем. М.: Бином. 2005. С. 358-383.
  19. Zenisek D. and Matthews G. Calcium action potential in retinal bipolar neurons. Visual Neuroscience. 1998. V. 15. P. 69-75.
  20. Pitkow, X., Sompolinsky, H., and Meister, A neural computation for visual acuity in the presence of eye movements. // PLoS Biol. December 2007. V. 5. I. 12. e331. URL: http://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/2640571/pbio.0050331.pdf (датаобращения: 01.10.2010).
  21. Dunn, F. A., Rieke, F., The impact of photoreceptor noise on retinal gain controls. // Current Opinion in Neurobiology, Sensory systems. August2006. V. 16. I. 4. P. 363-370.
  22. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд. 2-е. М: ООО «И. Д. Вильямс». 2006. С. 49-52.
  23. СикДж., ЛиЛ., ЛамсдэйнЭ. C++ Boost Graph Library. СПб: Питер. 2006.
  24. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы. Построение и анализ. Изд. 2-е. М: Вильямс. 2010. С. 316-327, 1138-1140.
  25. Aarts, E., Lenstra, J. K., Local Search in Combinatorial Optimization. West Sussex, England: John Wiley and Sons. 1997.
  26. Прэтт. У. Цифровая обработка изображений. Т. 1. М.: Мир. 1982. С. 117-120.
  27. Toco Yuen Chui, Hong Xin Song, Stephen A. Burns. Adaptive-optics imaging of human cone photoreceptor distribution // JOSA A, Opt Image Sci Vis. 2008 December. V. 25. I. 12. P. 3021-3029.
  28. Bock, M., Tyagi, A. K., Kreft., J.-U., Alt, W., Generalized Voronoi Tessellation as a Model of Two-dimensional Cell Tissue Dynamics. // Bull Math Biol. Dec 2009.
  29. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия: введение. М.: Мир. 1989. С. 249-274, 324.
  30. Devroye, L., Non-Uniform Random Variate Generation. New York: Springer-Verlag. 1986.
  31. Васильев Ф. П. Методы оптимизации. М.: Факториал. 2002. С. 234-269.
  32. Okabe, A., Boots, B., Sugihara, K., Chiu, S. N., Spatial Tessellations: Concepts and Applications of Voronoi Diagrams. NewYork: JOHNWILEY& SONS. 2000. С. 416-434.
  33. Скворцов А. В. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне // Вычислительные методы и программирование. 2002. № 3. C. 14-39.
  34. Макконнелл C. Совершенный код. М.: Русская Редакция. 2005.
  35. BoostC++ Libraries. URL: http://www.boost.org/
  36. SUNDIALS (SUite of Nonlinear and DIfferential/ALgebraic equation Solvers). URL: https://computation.llnl.gov/casc/sundials/main.html
  37. CGAL - Computation Geometry Algorithms Library. URL: http://www.cgal.org/
  38. OpenCV Wiki. URL: http://opencv.willowgarage.com/wiki/
  39. Qt - A cross-platform application and UI framework. URL: http://qt.nokia.com/
  40. GCC, the GNU Compiler Collection. URL: http://gcc.gnu.org/