Struttura di un neurone

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
SISTEMA NERVOSO SISTEMA DI INTEGRAZIONE SISTEMA EFFERENTE MOTORIO
Advertisements

Artificial intelligence
A cura di G. Amoretti – M.R. Ciceri Neuroscienza e comportamento
Le cellule del sistema nervoso
La trasmissione dell’Impulso Nervoso
Funzioni del tessuto nervoso
Il controllo della coordinazione: il cervelletto
Termine sinapsi indica la connessione tra -2 cellule nervose oppure -tra neurone e cellula muscolare oppure -tra neurone e cellula endocrina.
Università degli Studi di Pavia
Il potenziale d’azione Significato funzionale:
Reti Neurali Alessandro Mazzetti.
                                                                                    Trasporti attraverso le membrane biologiche I meccanismi di trasporto.
Routing Crediti Parte delle slide seguenti sono adattate dalla versione originale di J.F Kurose and K.W. Ross (© All Rights Reserved)
Il Sistema nervoso umano
Sistema nervoso cervelletto cervello mesencefalo midollo spinale
Reti Neurali: studi sull'intelligenza artificiale
Le reti neurali dagli esordi alle applicazioni
POTENZIALE DI AZIONE.
Cellule Ependimali Riveste il canale centrale della colonna vertebrale
Apprendimento di funzioni algebriche
Reti neurali naturali ed artificiali
Conduzione dei potenziali; sinapsi chimiche
Trasmissione sinaptica
Trasmissione sinaptica
INGEGNERIA CLINICA E BIOMEDICA
BRISCOLA GO ON AVANTI. Storia I giochi di carte hanno le origini più disparate e vengono collocati in differenti epoche, la Briscola risale al La.
EQUILIBRI IONICI E POTENZIALI TRANSMEMBRANARI POTENZIALE DI EQUILIBRIO
Modelli simulativi per le Scienze Cognitive Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova)
Modelli simulativi per le Scienze Cognitive Paolo Bouquet (Università di Trento) Marco Casarotti (Università di Padova)
Modelli di neuroni pulsatili
Queuing or Waiting Line Models
Apprendimento Automatico Apprendimento non supervisionato:
In contrapposizione con i metodi convenzionali (hard computing), le tecniche di soft computing non si basano su procedimenti esprimibili in forma chiusa.
Confronto tra cervello e computer
RETI NEURALI ARTIFICIALI
“when an axon of cell A excites cell B and repeatedly or persistently takes part in firing it, some growth process or metabolic change takes place in one.
IL SISTEMA NERVOSO Andrea Moruzzi.
La membrana cellulare Le membrane sono formate da un doppio strato di fosfolipidi con proteine e catene di zuccheri. Il glicocalice è importante per il.
SISTEMA NERVOSO Classificazione alternativa SISTEMA NERVOSO PERIFERICO
Il neurone e i suoi componenti Il nucleo I dendriti Lassone Le connessioni sinaptiche.
Fisiologia della sensibilità generale
Apparato muscolare contrazione fibra muscolare striata
IL SISTEMA NERVOSO.
Chapter Eighteen1 CHAPTER 3 Distribution of national income A PowerPoint  Tutorial To Accompany MACROECONOMICS, 7th. ed. N. Gregory Mankiw Tutorial written.
PROPRIETÀ PASSIVE DI MEMBRANA DI UNA CELLULA MONOCOMPARTIMENTALE
RETI NEURALI - 2.
Intelligenza Artificiale
Il potenziale di membrana
Gerard Tortora, Brian Derrickson
I recettori sensoriali
SUMMARY Time domain and frequency domain RIEPILOGO Dominio del tempo e della frequenza RIEPILOGO Dominio del tempo e della frequenza.
L’ECCITABILITÀ E L’ENCODING NEURONALI
Psicologia generale 2/ed – Robert S. Feldman, a cura di G. Amoretti – M. R. CiceriCopyright © 2013 –McGraw-Hil l Education (Italy) srl 1 Robert S. Feldman.
SUMMARY High efficiency motors RIEPILOGO Motori ad alta efficienza RIEPILOGO Motori ad alta efficienza.
Stefano Rufini Tel
RIEPILOGO Transistor JFET
SUMMARY Thyristors RIEPILOGO I thyristor RIEPILOGO I thyristor.
Tipologie e caratteristiche degli amplificatori a retroazione
Filtri del secondo ordine e diagrammi di Bode
SUMMARY Interconnection of quadripoles RIEPILOGO Interconnessione di quadripoli RIEPILOGO Interconnessione di quadripoli.
Progetti 2015/2016. Proj1: Traduzione di regole snort in regole iptables Snort: – analizza i pacchetti che transitano in rete, confrontandoli con un database.
GLI EVENTI IONICI RESPONSABILI DEL POTENZIALE D’AZIONE
Fisiologia della coscienza
Buon giorno, ragazzi oggi è il quattro aprile duemilasedici.
Sinapsi neuro-neuronali
Activity diagrams Data & Control Flows Esempi
Project IOLI Practical exemple in Italy and in Sicily Il presente progetto è finanziato con il sostegno della Commissione europea. L’autore è il solo responsabile.
Transcript della presentazione:

Struttura di un neurone Corpo cellulare (soma) Dendriti Assone

Il potenziale d’azione Soglia Forma stereotipata Tempo refrattario assoluto Tempo refrattario relativo

Struttura della cellula

Modello di membrana

Il modello di Hodgking Huxley

Come comunicano i neuroni? I neuroni comunicano attraverso sinapsi, eccitatorie e inibitorie

A cosa serve il potenziale d’azione? La depolarizzazione della cellula si attenuerebbe lungo l’assone dopo pochi millimetri Il potenziale d’azione innesca un processo di rigenerazione del segnale

Fibre mieliniche La rigenerazione del segnale avviene soltanto nei nodi di Ranvier La velocità di propagazione è molto alta

Modello “integra e spara” Poiché il potenziale d’azione ha una forma stereotipata, viene simulato il solo comportamento sotto-soglia

Dal modello “integra e spara” al modello alla “frequenza media”

Modello “firing rate” Se i neuroni hanno attività scorrelata è possibile sostituire agli spike la loro frequenza media Caratteristica statica (sigmoide) Caratteristica dinamica

Caratteristiche di una rete neurale (Rumelhart “The Architecture of the Mind”, 1989) a set of processing units; a state of activation defined over the processing units; an output function for each unit that maps its state of activation into an output; a pattern of connectivity among units; an activation rule for combining the inputs impinging on a unit with its current state to produce a new level of activation for the unit; a learning rule whereby patterns of connectivity are modified by experience; and an environment within which each system must operate

Classificazione delle memorie Memoria: ogni cambiamento del comportamento indotto dall’esperienza

Il connessionismo e la regola di Hebb “When two active brain processes have been active together in immediate succession, one of them, on recurring, tends to propagate its excitement into the other” (W. James, 1890) “When neuron A repeatedly participates in firing neuron B, the strength of the action of A onto B increases” (D. Hebb, 1949)

Apprendimento delle sinapsi

Memoria eteroassociativa

Memoria autoassociativa

Percettrone

Reti a correzione di errore

Reti del tipo WTA Meccanismo competitivo fra i neuroni Competizione debole: migliora il contrasto Competizione forte: un solo neurone rimane attivo (the Winner Takes All)

Rete auto-organizzata

Formazione di mappe topologiche

La corteccia somatosensoriale

La corteccia somatosensoriale: l’omuncolo (Penfield and Bolbrey 1937)

La corteccia somatosensoriale nel macaco

Organizzazione del cervello

I quattro lobi cerebrali con le relative funzioni

La corteccia cerebrale: suddivisione delle parti

Aree associative