Детальная информация

Название: Математическое моделирование популяции нейронов и сопряжённой биомеханической системы: научный доклад: направление подготовки 03.06.01 «Физика и астрономия» ; направленность 03.06.01_12 «Биофизика»
Авторы: Скребенков Евгений Александрович
Научный руководитель: Власова Ольга Леонардовна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт биомедицинских систем и биотехнологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Тематика: Биомеханика; Нейроны; моторный контроль; нейромеханическое моделирование; motor control; neuromechanical modeling
УДК: 577.353; 616.8-091.81
Тип документа: Научный доклад
Тип файла: Другой
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Аспирантура
Код специальности ФГОС: 03.06.01
Группа специальностей ФГОС: 030000 - Физика и астрономия
Права доступа: Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141
Ключ записи: ru\spstu\vkr\17380

Аннотация

В данной работе представлены результаты научно-исследовательской работы посвящённой математическому моделированию нейромышечного сопряжения. Разработана и проанализирована модель, объединяющая популяцию кодирующих движение нейронов и сопряжённую биомеханическую систему. Такой подход позволяет рассматривать преобразование информации в нервной системе в целях изучения механизмов кодирования движения. Проведённый анализ позволил оценить требования к преобразованию информации для осуществления кодируемого движения. Также были установлены схемы синаптических соединений, которые могут обеспечить адекватную модификацию нейронной активности для обеспечения управления биомеханической системой.

This paper presents the results of a research work on mathematical modeling of neuromuscular conjugation. A model has been developed and analyzed that combines a population of motion-coding neurons and an associated biomechanical system. This approach allows us to consider the transformation of information in the nervous system in order to study the mechanisms of motion encoding. The analysis carried out made it possible to evaluate the requirements for information transformation for the implementation of the encoded movement. Schematics of synaptic connections have also been established that can provide adequate modification of neuronal activity to provide control of the biomechanical system.