Details

Title: Математическое моделирование популяции нейронов и сопряжённой биомеханической системы: научный доклад: направление подготовки 03.06.01 «Физика и астрономия» ; направленность 03.06.01_12 «Биофизика»
Creators: Скребенков Евгений Александрович
Scientific adviser: Власова Ольга Леонардовна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт биомедицинских систем и биотехнологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Subjects: Биомеханика; Нейроны; моторный контроль; нейромеханическое моделирование; motor control; neuromechanical modeling
UDC: 577.353; 616.8-091.81
Document type: Scientific report
File type: Other
Language: Russian
Level of education: Graduate student
Speciality code (FGOS): 03.06.01
Speciality group (FGOS): 030000 - Физика и астрономия
Rights: Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141
Record key: ru\spstu\vkr\17380

Annotation

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.