علم الأعصاب الحاسوبي

📅 آخر تحديث: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

علم الأعصاب الحاسوبي ( المعروف أيضاً بعلم الأعصاب النظري أو علم الأعصاب الرياضي ) هو فرع من فروع علم الأعصاب يستخدم الرياضيات وعلوم الحاسوب والتحليل النظري والتجريدات المتعلقة بالدماغ لفهم المبادئ التي تحكم نمو الجهاز العصبي وبنيته ووظائفه وقدراته المعرفية . [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]  

يستخدم علم الأعصاب الحاسوبي المحاكاة الحاسوبية [ 5 ] للتحقق من صحة النماذج الرياضية وحلها، ولذا يُمكن اعتباره فرعًا من فروع علم الأعصاب النظري؛ ومع ذلك، غالبًا ما يُستخدم المصطلحان بشكل مترادف. [ 6 ] كما يُستخدم مصطلح علم الأعصاب الرياضي أحيانًا للتأكيد على الطبيعة الكمية لهذا المجال. [ 7 ]

يركز علم الأعصاب الحاسوبي على وصف الخلايا العصبية ( والأنظمة العصبية ) ذات البنية البيولوجية المعقولة ، ووظائفها وديناميكيتها. ولذلك، فهو لا يهتم بشكل مباشر بالنماذج غير الواقعية بيولوجيًا المستخدمة في نظرية الاتصالية ، ونظرية التحكم ، وعلم التحكم الآلي ، وعلم النفس الكمي ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، والذكاء الاصطناعي ، ونظرية التعلم الحاسوبي ؛ [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] على الرغم من وجود إلهام متبادل، وأحيانًا لا توجد حدود فاصلة صارمة بين هذه المجالات، [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] حيث يعتمد تجريد النموذج في علم الأعصاب الحاسوبي على نطاق البحث ودقة تحليل الكيانات البيولوجية.

تهدف النماذج في علم الأعصاب النظري إلى رصد السمات الأساسية للنظام البيولوجي على مستويات مكانية وزمانية متعددة، بدءًا من تيارات الغشاء والترابط الكيميائي، مرورًا بتذبذبات الشبكة ، والبنية العمودية والطبوغرافية، والنوى، وصولًا إلى القدرات النفسية كالذاكرة والتعلم والسلوك. وتصوغ هذه النماذج الحاسوبية فرضيات يمكن اختبارها مباشرةً من خلال التجارب البيولوجية أو النفسية.

تاريخ

صاغ مصطلح "علم الأعصاب الحاسوبي" إريك ل. شوارتز ، الذي نظم مؤتمرًا عام 1985 في كارمل، كاليفورنيا ، بناءً على طلب مؤسسة تطوير الأنظمة، لتقديم ملخص عن الوضع الراهن لهذا المجال الذي كان يُعرف حتى ذلك الحين بأسماء مختلفة، مثل النمذجة العصبية، ونظرية الدماغ، والشبكات العصبية. نُشرت وقائع هذا الاجتماع التعريفي عام 1990 في كتاب بعنوان " علم الأعصاب الحاسوبي" . [ 14 ] نُظِّم أول اجتماع دولي سنوي مفتوح يُركز على علم الأعصاب الحاسوبي من قِبَل جيمس م. باور وجون ميلر في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا عام 1989. [ 15 ] أُنشئ أول برنامج دراسات عليا في علم الأعصاب الحاسوبي كبرنامج دكتوراه في الحوسبة والأنظمة العصبية في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا عام 1986.

يمكن تتبع الجذور التاريخية المبكرة لهذا المجال [ 5 ] إلى أعمال أشخاص من بينهم لويس لابيك ، وهودجكين وهكسلي ، وهوبل وويزل ، وديفيد مار . قدم لابيك نموذج التكامل والإطلاق للعصبون في مقال رائد نُشر عام 1907، [ 16 ] وهو نموذج لا يزال شائعًا في دراسات الشبكات العصبية الاصطناعية نظرًا لبساطته (انظر مراجعة حديثة [ 17 ] ).

في عام ١٩٥٢، استخدم هودجكين وهكسلي تجارب تثبيت الجهد على المحور العصبي العملاق للحبار لتوصيف التيارات الأيونية الكامنة وراء جهد الفعل ، وصاغا نموذج هودجكين-هكسلي . [ ١٨ ] اكتشف هوبل وويزل أن الخلايا العصبية في القشرة البصرية الأولية ، وهي أول منطقة قشرية تعالج المعلومات الواردة من الشبكية ، لها حقول استقبال موجهة وتُنظم في أعمدة. [ ١٩ ] ركز عمل ديفيد مار على التفاعلات بين الخلايا العصبية، مقترحًا مناهج حسابية لدراسة كيفية تفاعل المجموعات الوظيفية من الخلايا العصبية داخل الحصين والقشرة المخية الحديثة، وتخزينها، ومعالجتها، ونقلها للمعلومات. بدأ النمذجة الحاسوبية للخلايا العصبية والتغصنات ذات الواقعية الفيزيائية الحيوية مع عمل ويلفريد رال ، مع أول نموذج متعدد الحجرات باستخدام نظرية الكابل .

المواضيع الرئيسية

يمكن تصنيف الأبحاث في علم الأعصاب الحاسوبي بشكل عام إلى عدة مسارات بحثية. ويتعاون معظم علماء الأعصاب الحاسوبيين تعاوناً وثيقاً مع الباحثين التجريبيين في تحليل البيانات الجديدة وتوليف نماذج جديدة للظواهر البيولوجية.

نمذجة الخلايا العصبية المفردة

حتى الخلية العصبية الواحدة تمتلك خصائص بيوفيزيائية معقدة، ويمكنها إجراء عمليات حسابية (انظر على سبيل المثال [ 20 ] ). تضمن نموذج هودجكين-هكسلي الأصلي تيار صوديوم سريع، وتيار بوتاسيوم مقوم متأخر، وتيار تسريب. [ 21 ] ورغم نجاحه في التنبؤ بتوقيت وخصائص جهد الفعل، إلا أنه فشل في التنبؤ بعدد من الخصائص المهمة، مثل التكيف والتحويل . ويعتقد العلماء الآن بوجود مجموعة واسعة من التيارات الحساسة للجهد، وأن آثار اختلاف ديناميكيات هذه التيارات وتعديلاتها وحساسيتها تُعد موضوعًا مهمًا في علم الأعصاب الحاسوبي. [ 22 ]

تخضع الوظائف الحسابية للتشعبات العصبية المعقدة أيضاً لدراسة مكثفة. وهناك كمٌّ كبير من الدراسات حول كيفية تفاعل التيارات المختلفة مع الخصائص الهندسية للخلايا العصبية. [ 23 ]

توجد العديد من حزم البرامج، مثل GENESIS و NEURON ، التي تتيح نمذجة سريعة ومنهجية للخلايا العصبية الواقعية باستخدام الحاسوب . ويهدف مشروع Blue Brain ، الذي أسسه هنري ماركرام من المدرسة الفيدرالية للفنون التطبيقية في لوزان ، إلى بناء محاكاة مفصلة بيولوجيًا لعمود قشري على الحاسوب العملاق Blue Gene .

يمكن لنمذجة ثراء الخصائص الفيزيائية الحيوية على مستوى الخلية العصبية الواحدة أن توفر آليات تُشكل اللبنات الأساسية لديناميكيات الشبكة. [ 20 ] مع ذلك، فإن وصف الخلايا العصبية بالتفصيل مُكلف حسابيًا، وقد يُحدّ هذا العبء الحسابي من إجراء دراسات واقعية للشبكات، حيث يلزم محاكاة العديد من الخلايا العصبية. ونتيجةً لذلك، يُمثل الباحثون الذين يدرسون الدوائر العصبية الكبيرة عادةً كل خلية عصبية ومشبك عصبي بنموذج بسيط اصطناعيًا، متجاهلين الكثير من التفاصيل البيولوجية. ومن هنا، ثمة توجه نحو إنتاج نماذج مُبسطة للخلايا العصبية تُحافظ على دقة بيولوجية عالية مع عبء حسابي منخفض. وقد طُوّرت خوارزميات لإنتاج نماذج بديلة مُبسطة ودقيقة وسريعة التشغيل للخلايا العصبية من نماذج مُفصلة ومُكلفة حسابيًا. [ 24 ]

نمذجة التفاعلات بين الخلايا العصبية والخلايا الدبقية

تُشارك الخلايا الدبقية بشكلٍ كبير في تنظيم النشاط العصبي على مستوى الخلية والشبكة العصبية. ويُتيح نمذجة هذا التفاعل توضيح دورة البوتاسيوم ، [ 25 ] [ 26 ] التي تُعدّ بالغة الأهمية للحفاظ على التوازن الداخلي ومنع نوبات الصرع. كما تكشف النمذجة عن دور النتوءات الدبقية التي يُمكنها في بعض الحالات اختراق الشق المشبكي للتدخل في النقل المشبكي، وبالتالي التحكم في التواصل المشبكي. [ 27 ]

التطور، وتشكيل المحاور العصبية، والتوجيه

يهدف علم الأعصاب الحاسوبي إلى الإجابة عن مجموعة واسعة من الأسئلة، منها: كيف تتشكل المحاور العصبية والتغصنات أثناء النمو؟ كيف تعرف المحاور العصبية وجهتها وكيفية الوصول إليها؟ كيف تهاجر الخلايا العصبية إلى الموضع الصحيح في الجهاز العصبي المركزي والمحيطي؟ كيف تتشكل المشابك العصبية؟ نعلم من علم الأحياء الجزيئي أن أجزاءً مختلفة من الجهاز العصبي تفرز إشارات كيميائية مميزة، من عوامل النمو إلى الهرمونات التي تنظم وتؤثر على نمو وتطور الروابط الوظيفية بين الخلايا العصبية.

لا تزال الدراسات النظرية حول تكوين وتشكيل الوصلات المشبكية وشكلها في مراحلها الأولى. ومن الفرضيات التي حظيت باهتمام متزايد مؤخرًا فرضية الحد الأدنى من التوصيلات ، والتي تفترض أن تكوين المحاور العصبية والتغصنات يقلل بشكل فعال من تخصيص الموارد مع الحفاظ على أقصى قدر من تخزين المعلومات. [ 28 ]

المعالجة الحسية

تُنسب النماذج المبكرة للمعالجة الحسية، التي فُهمت ضمن إطار نظري، إلى هوراس بارلو . وبشكل مشابه لفرضية الحد الأدنى من التوصيلات العصبية الموصوفة في القسم السابق، فهم بارلو معالجة الأنظمة الحسية المبكرة على أنها شكل من أشكال الترميز الفعال ، حيث تُشفّر الخلايا العصبية المعلومات بطريقة تُقلل عدد النبضات العصبية. وقد دعمت الدراسات التجريبية والحسابية هذه الفرضية بشكل أو بآخر. فعلى سبيل المثال، في المعالجة البصرية، يتجلى الترميز الفعال في أشكال الترميز المكاني الفعال، وترميز الألوان، وترميز الحركة/الزمن، والترميز المجسم، ومجموعات منها. [ 29 ]

على امتداد المسار البصري، حتى المعلومات البصرية المُشفّرة بكفاءة تُصبح أكثر من قدرة عنق الزجاجة المعلوماتي، أي عنق الزجاجة الانتباهي البصري. [ 30 ] وقد طُوّرت نظرية لاحقة، هي فرضية بروز V1 (V1SH) ، حول الانتقاء الانتباهي الخارجي لجزء من المدخلات البصرية لمزيد من المعالجة، مُسترشدًا بخريطة بروز تصاعدية في القشرة البصرية الأولية. [ 31 ] [ 32 ]

ينقسم البحث الحالي في مجال المعالجة الحسية إلى قسمين: نمذجة بيوفيزيائية للأنظمة الفرعية المختلفة، ونمذجة نظرية للإدراك. وتشير النماذج الحالية للإدراك إلى أن الدماغ يُجري نوعًا من الاستدلال البايزي ودمج المعلومات الحسية المختلفة لتكوين إدراكنا للعالم المادي. [ 33 ] [ 34 ]

التحكم في المحرك

طُوِّرت العديد من النماذج التي تشرح كيفية تحكُّم الدماغ في الحركة. ويشمل ذلك نماذج للمعالجة الدماغية، مثل دور المخيخ في تصحيح الأخطاء، وتعلّم المهارات في القشرة الحركية والعقد القاعدية، أو التحكُّم في منعكس الدهليزي العيني. كما يشمل ذلك العديد من النماذج المعيارية، مثل نماذج بايز أو نماذج التحكُّم الأمثل، والتي تقوم على فكرة أن الدماغ يحلّ مشاكله بكفاءة.

الذاكرة واللدونة المشبكية

تعتمد النماذج السابقة للذاكرة بشكل أساسي على مسلمات التعلم الهيبي . وقد طُوّرت نماذج ذات صلة بيولوجية، مثل شبكة هوبفيلد، لمعالجة خصائص نمط الذاكرة الترابطية (المعروفة أيضًا باسم "الذاكرة القابلة للعنونة بالمحتوى") التي تحدث في الأنظمة البيولوجية. وتركز هذه المحاولات بشكل أساسي على تكوين الذاكرة متوسطة وطويلة المدى ، والتي تتمركز في الحصين .

تُعدّ كيفية الحفاظ على الذاكرة العصبية وتغييرها عبر نطاقات زمنية متعددة إحدى المشكلات الرئيسية في علم وظائف الأعصاب. فالمشابك العصبية غير المستقرة سهلة التدريب، ولكنها أيضًا عرضة للاضطراب العشوائي. أما المشابك العصبية المستقرة ، فتنسى بسهولة أكبر، ولكن يصعب ترسيخها. ومن المرجح أن تُسهم الأدوات الحاسوبية إسهامًا كبيرًا في فهمنا لكيفية عمل المشابك العصبية وتغيرها استجابةً للمؤثرات الخارجية في العقود القادمة.

سلوكيات الشبكات

تتصل الخلايا العصبية البيولوجية ببعضها البعض بطريقة معقدة ومتكررة. وعلى عكس معظم الشبكات العصبية الاصطناعية ، فإن هذه الروابط متفرقة وعادةً ما تكون محددة. لا يُعرف كيف تُنقل المعلومات عبر هذه الشبكات المتفرقة، على الرغم من أن مناطق محددة من الدماغ، مثل القشرة البصرية ، مفهومة إلى حد ما. [ 35 ] كما أنه من غير المعروف ما هي الوظائف الحسابية لأنماط الاتصال المحددة هذه، إن وجدت.

يمكن غالبًا اختزال تفاعلات الخلايا العصبية في شبكة صغيرة إلى نماذج بسيطة مثل نموذج إيزينغ . وقد تم توصيف الميكانيكا الإحصائية لهذه الأنظمة البسيطة جيدًا من الناحية النظرية. تشير بعض الأدلة الحديثة إلى إمكانية اختزال ديناميكيات الشبكات العصبية العشوائية إلى تفاعلات ثنائية. [ 36 ] ومع ذلك، فإنه من غير المعروف ما إذا كانت هذه الديناميكيات الوصفية تُضفي أي وظيفة حسابية مهمة. مع ظهور مجهر الفوتونين وتصوير الكالسيوم ، أصبح لدينا الآن أساليب تجريبية قوية لاختبار النظريات الجديدة المتعلقة بالشبكات العصبية.

في بعض الحالات ، يمكن تبسيط التفاعلات المعقدة بين الخلايا العصبية المثبطة والمحفزة باستخدام نظرية المجال المتوسط ، مما يُنتج نموذجًا سكانيًا للشبكات العصبية. [ 37 ] وبينما يُفضل العديد من علماء الأعصاب النظريين هذه النماذج ذات التعقيد المُخفَّض، يرى آخرون أن الكشف عن العلاقات البنيوية الوظيفية يعتمد على تضمين أكبر قدر ممكن من بنية الخلايا العصبية والشبكات. تُبنى نماذج هذا النوع عادةً في منصات محاكاة ضخمة مثل GENESIS أو NEURON. وقد بُذلت بعض المحاولات لتوفير أساليب موحدة تربط بين مستويات التعقيد هذه وتُدمجها. [ 38 ]

الانتباه البصري، والتعرف، والتصنيف

يمكن وصف الانتباه البصري بأنه مجموعة من الآليات التي تحد من معالجة بعض المعلومات لتقتصر على مجموعة فرعية من المحفزات الواردة. [ 39 ] تُشكل آليات الانتباه ما نراه وما يمكننا التفاعل معه. فهي تسمح بالاختيار المتزامن لبعض المعلومات (ويُفضل أن تكون ذات صلة) وكبح المعلومات الأخرى. وللحصول على تحديد أكثر دقة للآلية الكامنة وراء الانتباه البصري وربط السمات، تم اقتراح عدد من النماذج الحسابية بهدف تفسير النتائج السيكوفيزيائية. بشكل عام، تفترض جميع النماذج وجود خريطة بروز أو أولوية لتسجيل المناطق التي يُحتمل أن تكون مثيرة للاهتمام في مدخلات الشبكية، وآلية بوابية لتقليل كمية المعلومات البصرية الواردة، بحيث تتمكن الموارد الحسابية المحدودة للدماغ من التعامل معها. [ 40 ] ومن الأمثلة على النظريات التي يتم اختبارها على نطاق واسع سلوكيًا وفيزيولوجيًا فرضية بروز V1، التي تفترض إنشاء خريطة بروز تصاعدية في القشرة البصرية الأولية لتوجيه الانتباه خارجيًا. [ 32 ] يوفر علم الأعصاب الحسابي إطارًا رياضيًا لدراسة الآليات المشاركة في وظائف الدماغ ويسمح بالمحاكاة الكاملة والتنبؤ بالمتلازمات العصبية النفسية.

الإدراك والتمييز والتعلم

تستخدم الدراسات الحاسوبية للوظائف المعرفية العليا أنواعًا مختلفة من الأدلة، بما في ذلك البيانات السلوكية، والتصوير الدماغي، والتسجيلات الفيزيولوجية الكهربائية ، وتجارب التحفيز على الإنسان والحيوانات الأخرى. [ 41 ] يعمل الفص الجبهي والفص الجداري كمُكاملات للمعلومات من طرائق حسية متعددة. وهناك بعض الأفكار الأولية حول كيفية قيام الدوائر الوظيفية البسيطة ذات التثبيط المتبادل في هذه المناطق بإجراء عمليات حسابية ذات أهمية بيولوجية. [ 42 ]

تستخدم الدراسات الحديثة الشبكات العصبية الاصطناعية المُحسَّنة للمهام كنماذج للحوسبة العصبية. [ 43 ] يمكن تقييم هذه النماذج بمقارنة سلوكها وتمثيلاتها الداخلية مع البيانات العصبية والسلوكية، واختبار كيفية تأثير التغييرات في البنية أو الدوال الهدفية أو قواعد التعلم على هذه المقارنات. [ 44 ] [ 45 ] تتعلق هذه المقارنات بالمقارنات الوظيفية أو الحسابية، ولا تُثبت، في حد ذاتها، تطابقًا في التنفيذ البيولوجي. [ 45 ] [ 46 ]

يبدو أن الدماغ قادر على التمييز والتكيف بشكل ممتاز في سياقات معينة. على سبيل المثال، يتمتع البشر بقدرة هائلة على تذكر الوجوه والتعرف عليها . ومن الأهداف الرئيسية لعلم الأعصاب الحاسوبي تحليل كيفية قيام الأنظمة البيولوجية بهذه العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة ، وإمكانية محاكاة هذه العمليات في بناء آلات ذكية.

تُسلط العديد من المجالات، بما في ذلك علم الأحياء وعلم النفس والممارسة السريرية، الضوء على المبادئ التنظيمية واسعة النطاق للدماغ. ويسعى علم الأعصاب التكاملي إلى توحيد هذه الملاحظات من خلال نماذج وصفية موحدة وقواعد بيانات للقياسات والتسجيلات السلوكية. وتُشكل هذه النماذج أساسًا لبعض النماذج الكمية لنشاط الدماغ واسع النطاق. [ 47 ]

يُعد الفهم التمثيلي الحسابي للعقل ( CRUM ) محاولة أخرى لنمذجة الإدراك البشري من خلال عمليات محاكاة مثل الأنظمة القائمة على القواعد المكتسبة في صنع القرار والتلاعب بالتمثيلات المرئية في صنع القرار.

الوعي

يتمثل أحد الأهداف الرئيسية لعلم النفس/علم الأعصاب في القدرة على تفسير التجربة اليومية للحياة الواعية. وقد بذل فرانسيس كريك وجوليو تونوني وكريستوف كوخ بعض المحاولات لصياغة أطر متسقة للعمل المستقبلي في الارتباطات العصبية للوعي ، على الرغم من أن الكثير من العمل في هذا المجال لا يزال نظريًا. [ 48 ]

علم الأعصاب السريري الحاسوبي

يُعدّ علم الأعصاب السريري الحاسوبي مجالاً يجمع خبراء في علم الأعصاب، وعلم الأعصاب السريري ، والطب النفسي ، وعلوم اتخاذ القرار ، والنمذجة الحاسوبية، وذلك لتحديد المشكلات في الأمراض العصبية والنفسية ودراستها كمياً ، وتدريب العلماء والأطباء الذين يرغبون في تطبيق هذه النماذج في التشخيص والعلاج. [ 49 ] [ 50 ]

علم الأعصاب الحسابي التنبؤي

يُعدّ علم الأعصاب الحسابي التنبؤي مجالًا حديثًا يجمع بين معالجة الإشارات، وعلم الأعصاب، والبيانات السريرية، والتعلم الآلي للتنبؤ بحالة الدماغ أثناء الغيبوبة [ 51 ] أو التخدير [ 52 ] . على سبيل المثال، من الممكن التنبؤ بحالات الدماغ العميقة باستخدام إشارة تخطيط كهربية الدماغ (EEG). ويمكن استخدام هذه الحالات للتنبؤ بتركيز التخدير اللازم لإعطائه للمريض.

الطب النفسي الحسابي

ظهر مفهوم الطب النفسي الحسابي في أواخر العقد الأول من الألفية الثانية كتطبيق للنماذج الحسابية على الاضطرابات النفسية. [ 53 ] وسرعان ما تطور خلال العقد الثاني من الألفية الثانية، مع إجراء أبحاث حول الفصام والإدمان والاكتئاب الشديد، من بين اضطرابات أخرى. [ 54 ] كما بُذلت محاولات لتطوير معايير تشخيصية مستوحاة من الحساب عبر فرع علم تصنيف الأمراض الحسابي . [ 55 ] [ 56 ] وتسعى الدراسات الحديثة إلى تطبيق نماذج بايزية للإدراك لشرح أعراض وظواهر الاضطرابات النفسية. [ 57 ] [ 58 ]

تكنولوجيا

الحوسبة العصبية الشكلية

الحاسوب/الشريحة العصبية الشكلية هي أي جهاز يستخدم خلايا عصبية اصطناعية مادية (مصنوعة من السيليكون) لإجراء العمليات الحسابية (انظر: الحوسبة العصبية الشكلية، الشبكة العصبية المادية ). من مزايا استخدام نموذج حاسوب مادي كهذا أنه يخفف العبء الحسابي عن المعالج (بمعنى أن العناصر الهيكلية وبعض العناصر الوظيفية لا تحتاج إلى برمجة لأنها موجودة في المكونات المادية). في الآونة الأخيرة، [ 59 ] استُخدمت تقنية الحوسبة العصبية الشكلية لبناء حواسيب فائقة تُستخدم في التعاونات الدولية في مجال علم الأعصاب. ومن الأمثلة على ذلك حاسوب SpiNNaker الفائق التابع لمشروع الدماغ البشري، وحاسوب BrainScaleS. [ 60 ]

برمجة

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ ترابنبرغ ، توماس ب. (2010). أساسيات علم الأعصاب الحاسوبي . الولايات المتحدة: مطبعة جامعة أكسفورد. ص 2. ISBN  978-0-19-851582-1.
  2. ↑ باتريشيا س. تشيرشلاند؛ كريستوف كوخ؛ تيرينس ج. سيجنوفسكي (1993). "ما هو علم الأعصاب الحاسوبي؟". في إريك ل. شوارتز (محرر). علم الأعصاب الحاسوبي . مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ص 46-55 . مؤرشف من الأصل في 4 يونيو 2011. تم الاطلاع عليه في 11 يونيو 2009 . 
  3. ↑ دايان، ب.؛ أبوت ، ل. ف. (2001). علم الأعصاب النظري: النمذجة الحاسوبية والرياضية للأنظمة العصبية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ISBN 978-0-262-04199-7.
  4. ↑ جيرستنر، دبليو؛ كيستلر، دبليو؛ نود، آر؛ بانينسكي، إل. (2014). ديناميات الخلايا العصبية . كامبريدج، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 978-1-107-44761-5.
  5. 1 2 فان، شو؛ ماركرام، هنري (7 مايو 2019). "نبذة تاريخية عن علم الأعصاب القائم على المحاكاة" . مجلة فرونتيرز في علم المعلومات العصبية . 13 32. doi : 10.3389/fninf.2019.00032 . PMC 6513977. PMID 31133838 .  
  6. ↑ توماس، ترابنبرغ (2010). أساسيات علم الأعصاب الحاسوبي . مطبعة جامعة أكسفورد. ص 2. ISBN  978-0-19-956841-3تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 يناير 2017 .
  7. ↑ غوتكين، بوريس؛ بينتو، ديفيد؛ إرمنتروت، بارد (مارس 2003). "علم الأعصاب الرياضي: من الخلايا العصبية إلى الدوائر إلى الأنظمة". مجلة علم وظائف الأعضاء - باريس . 97 ( 2-3 ): 209-219 . doi : 10.1016/j.jphysparis.2003.09.005 . PMID 14766142 . 
  8. ↑ كريجيسكورت، نيكولاس؛ دوغلاس، باميلا ك. (سبتمبر 2018). " علم الأعصاب الحسابي الإدراكي" . مجلة نيتشر لعلم الأعصاب . 21 (9): 1148-1160 . arXiv : 1807.11819 . Bibcode : 2018arXiv180711819K . doi : 10.1038/ s41593-018-0210-5 . ISSN 1546-1726 . PMC 6706072. PMID 30127428 .   
  9. ↑ باولو، إي دي، "الروبوتات المستوحاة من الكائنات الحية: التكيف المتوازن والغاية خارج الحلقة الحسية الحركية المغلقة"، نهج الأنظمة الديناميكية للتجسيد والتفاعل الاجتماعي ، S2CID 15349751 
  10. ↑ بروكس، ر؛ حسابيس، د؛ براي، د؛ شاشوا، أ (23 فبراير 2012). "هل يُعدّ الدماغ نموذجًا جيدًا للذكاء الاصطناعي؟" . مجلة نيتشر . 482 (7386): 462-463 . Bibcode : 2012Natur.482..462. doi : 10.1038 /482462a . PMID: 22358812 . 
  11. ↑ براون، أ. (1997-01-01). منظورات الشبكات العصبية حول الإدراك والروبوتات التكيفية . مطبعة سي آر سي. رقم ISBN 978-0-7503-0455-9.
  12. ↑ زورزي، ماركو؛ تيستولين، ألبرتو؛ ستويانوف، إيفيلين ب. (2013-08-20). "نمذجة اللغة والإدراك باستخدام التعلم العميق غير الخاضع للإشراف: نظرة عامة تعليمية" . مجلة فرونتيرز في علم النفس . 4 : 515. doi : 10.3389/fpsyg.2013.00515 . ISSN 1664-1078 . PMC 3747356. PMID 23970869 .   
  13. ↑ شاي، آدم؛ لاركوم، ماثيو إيفان (2017-12-05). " التفرع إلى العقول" . eLife . 6 e33066. doi : 10.7554/eLife.33066 . ISSN 2050-084X . PMC 5716658. PMID 29205152 .   
  14. ↑ شوارتز، إريك (1990). علم الأعصاب الحاسوبي . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ISBN 978-0-262-19291-0.
  15. ↑ باور، جيمس م. (2013). عشرون عامًا من علم الأعصاب الحاسوبي . برلين، ألمانيا: سبرينغر. ISBN 978-1-4614-1423-0.
  16. ^ لابيك لام (1907). "البحث الكمي حول الإثارة الكهربائية للأعصاب التي تتميز بالاستقطاب". جي فيسيول. باثول. الجنرال . 9 : 620 – 635.
  17. ↑ برونيل ن، فان روسوم إم سي (2007). "ورقة لابيك لعام 1907: من الضفادع إلى التكامل والإطلاق". علم التحكم الحيوي . 97 ( 5-6 ): 337-339 . doi : 10.1007/s00422-007-0190-0 . PMID 17968583. S2CID 17816096 .  
  18. ↑ شوينينغ، كريستوف ج. (يونيو 2012). "لمحة تاريخية موجزة: هودجكين وهكسلي" . مجلة علم وظائف الأعضاء . 590 ( 11): 2571-2575 . doi : 10.1113/jphysiol.2012.230458 . ISSN 0022-3751 . PMC 3424716. PMID 22787170 .   
  19. ↑ هوبل، د. هـ.، وويزل، ت. ن. (1962). "الحقول الاستقبالية، والتفاعل بين العينين، والبنية الوظيفية في القشرة البصرية للقطط" . مجلة علم وظائف الأعضاء . 160 (1): 106-154 . doi : 10.1113/jphysiol.1962.sp006837 . PMC 1359523. PMID 14449617 .  
  20. 1 2 فورست، مايكل د. (20 أغسطس 2014). "ديناميكيات الكالسيوم داخل الخلايا تسمح لنموذج عصبون بوركنجي بإجراء عمليات تبديل وكسب بناءً على مدخلاته" . مجلة فرونتيرز في علم الأعصاب الحاسوبي . 8 : 86. doi : 10.3389/fncom.2014.00086 . PMC 4138505. PMID 25191262 .  
  21. ↑ كاتيرال، ويليام أ.؛ رامان، إنديرا م.؛ روبنسون، هيو ب.س.؛ سيجنوفسكي، تيرينس ج.؛ بولسن، أولي (10 أكتوبر 2012). " إرث هودجكين-هكسلي: من القنوات إلى الدوائر" . مجلة علم الأعصاب . 32 (41): 14064-14073 . doi : 10.1523/JNEUROSCI.3403-12.2012 . ISSN 0270-6474 . PMC 3500626. PMID 23055474 .   
  22. ↑ وو، صموئيل مياو-سين؛ جونستون، دانيال (1995). أسس علم وظائف الأعصاب الخلوية . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ISBN 978-0-262-10053-3.
  23. ↑ كوخ، كريستوف (1999). الفيزياء الحيوية للحوسبة: معالجة المعلومات في الخلايا العصبية المفردة . أكسفورد [أكسفوردشاير]: مطبعة جامعة أكسفورد. ISBN 978-0-19-510491-2.
  24. ↑ فورست، دكتور في الطب (أبريل 2015). "محاكاة تأثير الكحول على نموذج مفصل لخلايا بوركنجي العصبية ونموذج بديل أبسط يعمل بسرعة تزيد عن 400 مرة" . مجلة بي إم سي لعلم الأعصاب . 16 (27) 27. doi : 10.1186/s12868-015-0162-6 . PMC 4417229. PMID 25928094 .  
  25. ↑ رواش، ن.؛ دوك، ك. داو؛ سيبيل، ج.؛ هولكمان، د. (2018). "ديناميكيات تدفقات الأيونات بين الخلايا العصبية والخلايا النجمية والفضاء خارج الخلوي أثناء النقل العصبي" . أوبرا ميديكا إت فيزيولوجيكا . 4 (1): 1-18 .
  26. ↑ سيبيل، جيريمي؛ دوك، خان داو؛ هولكمان، ديفيد؛ رواش، ناتالي (31 مارس 2015). "دورة البوتاسيوم في الخلايا الدبقية العصبية أثناء النقل العصبي: دور قنوات Kir4.1" . مجلة PLOS لعلم الأحياء الحاسوبي . 11 (3) e1004137. رمز Bibcode : 2015PLSCB..11E4137S . doi : 10.1371/journal.pcbi.1004137 . ISSN 1553-7358 . PMC 4380507. PMID 25826753 .   
  27. ^ باناش، أولريكه؛ فريش، دومينيك؛ داليراك، جلين؛ الغزالي، غريغوري. اسكارتين، كارول. عزان، باسكال؛ كوهين سالمون، مارتين؛ بنشنان، كريم؛ أبو دارا، فيرونيكا؛ دوفور، أماندين؛ لوبكي ، يواكيم HR . ديجلون، نيكول؛ نوت ، جراهام. هوكمان، ديفيد. روتش ، ناتالي (أبريل 2014). "Connexin 30 يحدد قوة التشابك العصبي من خلال التحكم في غزو المشبك النجمي". علم الأعصاب الطبيعي . 17 (4): 549-558 . دوى : 10.1038 / nn.3662 . بميد 24584052 . 
  28. ↑ شكلوفسكي د.ب، ميل ب.و، سفوبودا ك (أكتوبر 2004). "إعادة توصيل القشرة الدماغية وتخزين المعلومات". مجلة نيتشر . 431 (7010): 782-788 . رمز Bibcode : 2004Natur.431..782C . doi : 10.1038/nature03012 . PMID 15483599. S2CID 4430167 .  مقال مراجعة
  29. ↑ تشاوبينغ، لي (2014). "مبدأ الترميز الفعال". فهم الرؤية . ص 67-176 . doi : 10.1093/acprof:oso/9780199564668.003.0003 . ISBN  978-0-19-956466-8.
  30. ↑ انظر الانتباه البصري المكاني https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_spatial_attention
  31. ↑ لي، تشاوبينغ (يناير 2002). "خريطة بروز في القشرة البصرية الأولية". اتجاهات في العلوم المعرفية . 6 (1): 9-16 . doi : 10.1016/S1364-6613(00)01817-9 . PMID 11849610 . 
  32. 1 2 تشاوبينغ، لي (2014). "فرضية V1 - إنشاء خريطة بروز من الأسفل إلى الأعلى للاختيار والتجزئة قبل الانتباه". فهم الرؤية . ص 189-314 . doi : 10.1093/acprof:oso/9780199564668.003.0005 . ISBN  978-0-19-956466-8.
  33. ↑ فايس، يائير؛ سيمونسيلي، إيرو ب.؛ أديلسون، إدوارد هـ . (20 مايو 2002). "أوهام الحركة كمدركات مثالية". مجلة نيتشر لعلم الأعصاب . 5 (6): 598-604 . doi : 10.1038/nn0602-858 . PMID 12021763. S2CID 2777968 .  
  34. ↑ إرنست، مارك أو.؛ ​​بولثوف، هاينريش هـ. (أبريل 2004). "دمج الحواس في إدراك قوي". اتجاهات في العلوم المعرفية . 8 (4): 162-169 . doi : 10.1016/j.tics.2004.02.002 . PMID 15050512 . 
  35. ↑ أولشاوزن، برونو أ.؛ فيلد، ديفيد ج. (1997-12-01). "الترميز المتفرق مع مجموعة أساسية مكتملة: استراتيجية تستخدمها منطقة V1؟" . أبحاث الرؤية . 37 (23): 3311-3325 . doi : 10.1016/S0042-6989(97)00169-7 . PMID 9425546. S2CID 14208692 .  
  36. ↑ شنايدمان إي، بيري إم جيه، سيجيف آر، بياليك دبليو (2006). "الارتباطات الثنائية الضعيفة تشير إلى حالات شبكية مترابطة بقوة في مجموعة عصبية" . نيتشر . 440 ( 7087): 1007-1012 . arXiv : q-bio/0512013 . Bibcode : 2006Natur.440.1007S . doi : 10.1038/nature04701 . PMC 1785327. PMID 16625187 .  
  37. ↑ ويلسون، إتش آر؛ كوان، جيه دي ( 1973). "نظرية رياضية للديناميكيات الوظيفية للأنسجة العصبية القشرية والمهادية". كيبرنيتيك . 13 (2): 55-80 . doi : 10.1007/BF00288786 . PMID 4767470. S2CID 292546 .  
  38. ↑ أندرسون، تشارلز هـ.؛ إلياسميث، كريس (2004). الهندسة العصبية: الحوسبة، والتمثيل، والديناميكيات في الأنظمة العصبية البيولوجية (علم الأعصاب الحاسوبي) . كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ISBN 978-0-262-55060-4.
  39. ↑ مارفن إم. تشون؛ جيريمي إم. وولف ؛ إي. بي. غولدشتاين (2001). دليل بلاكويل للإحساس والإدراك . دار بلاكويل للنشر المحدودة. الصفحات 272-310 . ISBN  978-0-631-20684-2.
  40. ↑ إدموند رولز؛ غوستافو ديكو (2012). علم الأعصاب الحاسوبي للرؤية . منشورات أكسفورد سكولارشيب أونلاين. رقم ISBN 978-0-198-52488-5.
  41. ↑ "علم الأعصاب المعرفي الحسابي". دليل جديد لعلم النفس الرياضي . 2018. ص 223-270 . doi : 10.1017/9781139245906.007 . ISBN  978-1-139-24590-6.
  42. ↑ ماخنز سي كيه، رومو آر، برودي سي دي (2005). "التحكم المرن في التثبيط المتبادل: نموذج عصبي للتمييز بين فترتين زمنيتين". مجلة ساينس . 307 (5712): 1121-1124 . رمز Bibcode : 2005Sci...307.1121M . doi : 10.1126/science.1104171 . PMID 15718474 . 
  43. ↑ كريجيسكورت، نيكولاس؛ دوغلاس، باميلا ك. (2018-08-20). "علم الأعصاب الحسابي الإدراكي" . مجلة نيتشر لعلم الأعصاب . 21 (9): 1148-1160 . doi : 10.1038/s41593-018-0210-5 . ISSN 1097-6256 . PMC 6706072. PMID 30127428 .   
  44. ↑ ريتشاردز، بليك أ.؛ ليليكرب، تيموثي ب.؛ بودوان، فيليب؛ بينجيو، يوشوا؛ بوغاز، رافال؛ كريستنسن، أميليا؛ كلوباث، كلوديا؛ كوستا، روي بونتي؛ دي بيركر، أرشي؛ جانجولي، سوريا؛ جيلون، كولين ج.؛ هافنر، دانيجار؛ كيبكس، آدم؛ كريجسكورت، نيكولاس؛ لاثام، بيتر (28 أكتوبر 2019). "إطار عمل للتعلم العميق في علم الأعصاب" . مجلة نيتشر لعلم الأعصاب . 22 (11): 1761-1770 . doi : 10.1038/s41593-019-0520-2 . ISSN 1097-6256 . PMC 7115933. PMID 31659335 .   
  45. 1 2 ساكس، أندرو؛ نيلي، ستيفاني؛ سمرفيلد، كريستوفر (يناير 2021). "إذا كان التعلّم العميق هو الحل، فما هو السؤال؟". مجلة نيتشر ريفيوز لعلم الأعصاب . 22 (1): 55-67 . doi : 10.1038/s41583-020-00395-8 . PMID 33199854 . 
  46. ↑ أوماي، شوغو؛ أوماي، كيكو (يونيو 2026). "تقارب الدماغ والذكاء الاصطناعي: نماذج العالم التوليدية والانتباه الهرمي للذكاء البشري" . أنماط 101593. doi : 10.1016/j.patter.2026.101593 .
  47. ↑ روبنسون، ب. أ.، ريني، س. ج.، رو، د. ل.، أوكونور، س. س.، غوردون، إ. (2005). " نمذجة الدماغ متعددة المقاييس" . المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية ب . 360 (1457): 1043-1050 . doi : 10.1098/rstb.2005.1638 . PMC 1854922. PMID 16087447 .  
  48. ↑ كريك، ف.، وكوخ ، س. (2003). "إطار عمل للوعي" . نات. نيوروساينس . 6 (2): 119-26 . doi : 10.1038/nn0203-119 . PMID 12555104. S2CID 13960489 .  
  49. ↑ أداسزيفسكي، ستانيسواف؛ دوكارت، يورغن؛ خريف، فراث؛ فراكوفياك، ريتشارد؛ دراغانسكي، بوغدان؛ مبادرة التصوير العصبي لمرض الزهايمر (2013). "ما مدى إمكانية التنبؤ بمرض الزهايمر مبكرًا باستخدام التشريح الحاسوبي؟". علم الأحياء العصبي للشيخوخة . 34 (12): 2815-2826 . doi : 10.1016/j.neurobiolaging.2013.06.015 . PMID 23890839. S2CID 1025210 .  
  50. ↑ فريستون كيه جيه، ستيفان كيه إي، مونتاج آر، دولان آر جيه (2014). "الطب النفسي الحسابي: الدماغ كعضو خيالي". مجلة لانسيت للطب النفسي . 1 (2): 148-158 . doi : 10.1016/S2215-0366(14)70275-5 . PMID 26360579. S2CID 15504512 .  
  51. ↑ فلويراك، أيميريك؛ دوميرج، أدريان؛ ليجرييل، ستيفان؛ داي، نيكولا؛ ميغارباني، برونو؛ ريتشارد، ألكسندرا؛ ميبيل، إيلودي؛ مسعودي، سناء؛ لوزيرون، بيير؛ فيكو، إريك؛ كوبيس، ناتالي؛ هولكمان، ديفيد (2023). "التنبؤ بالنتائج العصبية بعد توقف القلب من خلال الجمع بين المعايير الحسابية المستخرجة من الاستجابات القياسية والشاذة من الكمونات السمعية المستحثة" . فرونتيرز إن نيوروساينس . 17 988394. doi : 10.3389/fnins.2023.988394 . ISSN 1662-453X . PMC 9975713. PMID 36875664 .   
  52. ↑ صن، كريستوف؛ هولكمان، ديفيد (أغسطس 2022). "دمج المؤشرات الإحصائية العابرة من إشارة تخطيط كهربية الدماغ للتنبؤ بحساسية الدماغ للتخدير العام". معالجة الإشارات والتحكم في الطب الحيوي . 77 103713. doi : 10.1016/j.bspc.2022.103713 .
  53. ↑ مونتاغ، ب. ريد؛ دولان، ريموند ج.؛ فريستون، كارل ج .؛ دايان، بيتر (14 ديسمبر 2011). " الطب النفسي الحسابي" . اتجاهات في العلوم المعرفية . 16 (1): 72-80 . doi : 10.1016/j.tics.2011.11.018 . PMC 3556822. PMID 22177032 .  
  54. ↑ الطب النفسي الحاسوبي . 2018. doi : 10.1016/c2015-0-06644-8 . ISBN 978-0-12-809825-7.
  55. ↑ كاتو، أياكا؛ كونيساتو، يوشيهيكو؛ كاتايهيرا، كينتارو؛ أوكيمورا، تسوكاسا؛ ياماشيتا، يويتشي (2020). "خريطة أبحاث الطب النفسي الحاسوبي (CPSYMAP): قاعدة بيانات جديدة لتصوير الأوراق البحثية" . مجلة فرونتيرز إن سايكاتري . 11 (1360) 578706. doi : 10.3389/fpsyt.2020.578706 . PMC 7746554. PMID 33343418 .  
  56. ↑ فريستون، كارل جيه؛ رديش، أ. ديفيد؛ جوردون، جوشوا أ. (2017-10-01). " التصنيف الحاسوبي للأمراض والطب النفسي الدقيق" . الطب النفسي الحاسوبي . 1 : 2-23 . doi : 10.1162/cpsy_a_00001 . ISSN 2379-6227 . PMC 5774181. PMID 29400354 .   
  57. ↑ فريستون، كارل (2023-10-01). "الطب النفسي الحسابي: من المشابك العصبية إلى الإحساس" . الطب النفسي الجزيئي . 28 (1): 256-268 . doi : 10.1038/s41380-022-01743-z . ISSN 1476-5578 . PMC 7614021. PMID 36056173 .   
  58. ^ فاسيلتشينكو، كيريل ف. فيدوروفيتش، فاسيليتشينكو كيريل؛ تشوماكوف، إيجور م.؛ ماكسيموفيتش ، تشوماكوف إيجور (29/09/2023). "الوضع الحالي والتحديات والآفاق المستقبلية في الطب النفسي الحسابي: مراجعة سردية" . كونسورتيوم الطب النفسي . 4 (3): 33-42 . دوى : 10.17816 / CP11244 . ISSN 2713-2919 . بمك 10795945 . بميد 38249533 .   
  59. ↑ راسل، جون (21 مارس 2016). "ما وراء فون نيومان، الحوسبة العصبية تتقدم بثبات" .
  60. ↑ كاليميرا، أندريا؛ ماتشي، إنريكو؛ بونسينو، ماسيمو (20 أغسطس 2013). "مشروع الدماغ البشري والحوسبة العصبية الشكلية" . علم الأعصاب الوظيفي . 28 (3): 191-196 . doi : 10.11138/FNeur/2013.28.3.191 (غير نشط في 16 يوليو 2026). PMC 3812737. PMID 24139655 .  {{cite journal}}: صيانة CS1: تم تعطيل DOI اعتبارًا من يوليو 2026 ( رابط )

فهرس

انظر أيضاً

برمجة

  • برايان ، محاكي قائم على لغة بايثون
  • مخطط بودابست المرجعي للوصلات العصبية ، أداة عرض ثلاثية الأبعاد عبر الإنترنت لاستعراض الوصلات في الدماغ البشري
  • برنامج محاكاة عصبية ناشئ .
  • جينيسيس ، نظام محاكاة عصبية عام.
  • NEST هو برنامج محاكاة لنماذج الشبكات العصبية ذات النبضات التي تركز على ديناميكيات وحجم وبنية الأنظمة العصبية بدلاً من التركيز على الشكل الدقيق للخلايا العصبية الفردية.

المجلات

المؤتمرات

المواقع الإلكترونية