350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2012 г.
Статья в номере:
Новые 3D-информационные технологии в анимационном «оживлении» клеточной биоткани на основе коммуникативной социо-имитационной методологии
Ключевые слова: функционально-динамическая визуализация структурно-функциональное «оживление» принцип наложения анимация 3D-технологии коммуникативная социо-имитационная методология дендрит нейрона дендромембрана нейрофиламенты постсинаптическое пространство медиатор миоциты сверхсложные системы нейрокомпьютеры
Авторы:
В.В. Колушов - к.т.н., доцент, Уфимский государственный авиационный технический университет, кафедра «Высшая математика». E-mail: kvv@ufanet.ru А.В. Савельев - ст. науч. сотрудник, Межвузовская лаборатория технических систем медико-экологических исследований (МВЛ ТСМЭИ), Уфимский государственный авиационный технический университет, Башкирский государственный медицинский университет. E-mail: gmkristo@rambler.ru
Аннотация:
Приведены результаты исследований возможностей альтернативных путей решения проблем функционально-динамической визуализации биоткани и разработки методологии конструирования специализированных алгоритмов анимационной визуализации, позволяющих воспроизводить эффекты структурно-функционального компьютерного «оживления» изображений реальной биологической ткани нервной системы. Разработанные и примененные авторами в алгоритмах принципы наложения и двойного наложения с использованием предложенной авторами коммуникативной социо-имитационной методологии позволяют создать эффекты «оживления» отдельной клетки, объединения клеток до отдела или области мозга, обнаруживать реальные нейрофизиологические события и воссоздавать картину функционирования живой биоткани.
Страницы: 18-26
Список источников
  1. Алексеев А.Ю. Роль нейрокомпьютера в электронной культуре // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. С. 3-19, http://www.ec-ai.ru/default.asp-article=12
  2. http://ru.wikipedia.org/wiki/Позитронно-эмиссионная_томография
  3. Sander, B. MR-Grundlagen E-print: http://www.mrx.de/mrpraxis/mrgrund.html
  4. White, D.N. The early development of neurosonology: I. echoencephalography in adults // Ultrasound in Medicine and Biology. 1992. V.18. № 2. P. 115-165.
  5. Савельев А.В. Закон сохранения сложности и его применение в задачах моделирования неравновесных систем. // Моделирование неравновесных систем. Красноярск. 1998. С. 100-101.
  6. Савельев А.В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4-5. С. 4-14.
  7. Колушов В.В., Савельев А. В. Методология индивидуально-коллективного моделирования нейронной биовозбудимости как новая нейрокомпьютерная парадигма // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. С. 25-34. http://www.ec-ai.ru/default.asp-article=3.
  8. Колушов В.В. Алгоритм пространственного моделирования задач кардиодинамики / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2002611830, 24.10.2002, по заявке № 2002611616. 2002.
  9. Колушов В.В., Савельев А.В.Нейросетевой алгоритм. Neural network algorithm / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2002612035, по заявке № 2002611769. 2002.
  10. Колушов В.В. Применение нейросетевых алгоритмов в реализации экспертной технологии моделирования кардиодинамики // В: Нейроинформатика-2004: Сб. докладов VI Всерос. НТК. М.: МИФИ. 2004. Т. 2.
  11. Колушов В.В., Савельев А. В. Нейроускоритель. Neural Network accelerator / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2003610307, по заявке № 2002612174. 2003.
  12. Косицин Н.С. Микроструктура дендритов и аксодендритических связей в центральной нервной системе. М.: Наука. 1976.
  13. Колушов В.В., Савельев А.В. Методология субъектно-объектного моделирования нейронной биовозбудимости // Моделирование неравновесных систем. Красноярск: ИМВ СО РАН. 2010. С. 76-81.
  14. Савельева-Новоселова Н. А., Савельев А.В. и др.Устройство для моделирования нейрона /А.с. №1477140. 1989.
  15. Shotton, D.M., Heuser, J.E., Reese, B.F., Reese, T.S. Postsynaptic membrane folds of the frog neuromuscular junction visualized by scanning electron microscopy // Neuroscience. 1979. V. 4. № 3. P. 427-435.
  16. Учизоно К. Возбуждение и торможение. Киев: Наукова думка. 1980.
  17. Колушов В. В., Савельев А. В. Экспертный алгоритм неаналитического моделирования активной биомембраны нейрона / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2010613474. 2010.
  18. Керлов И.В. Искусство 3D-анимации и спецэффектов: Пер.с англ. Е.В. Смолиной. М.: ООО «Вершина». 2004.
  19. Ратнер П.Трехмерное моделирование и анимация человека. М: Вильямс. 2005.
  20. Колушов В.В. Алгоритм экспертного моделирования кардиодинамики / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2002611831, 24.10.2002, по заявке № 2002611616. 2002.
  21. Колушов В.В., Савельев А.В. Алгоритм имитационного моделирования электрической деятельности клеток миокарда / Свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2003610123,08.01.2003, по заявке № 2002611618 от 05.09.2002.
  22. Савельева-Новоселова Н.А., Савельев А.В. и др. Устройство для морфодинамического моделирования нейрона / А. с. № 1815658, БИ № 18, 1993.
  23. Савельев А.В. Нейрологические аспекты клеточной нейроматематики // Искусственный интеллект. НАН Украины. Донецк. 2008. № 4. С. 612-623.
  24. Савельев А.В. Нейрофизика мозга и нейромоделирование: диффузионно-синергетические аспекты объемного нейротрансмиттинга // Журнал проблем эволюции открытых систем. Казахстан. Алматы. 2008. № 1. Т. 9 С. 93-101.
  25. www.patenttt.narod.ru
  26. Савельев А.В. Аспекты возможности сознательного моделирования бессознательного в искусственных социумах // Искусственные общества.2009. Т 4. № 1-4. С. 90-111. http://www.artsoc.ru/magazine/index.php-ID=85&sphrase_id=63