Modelle des menschlichen Gehirns, nach dem Vorbild der engineering-control-Theorie, kann eines Tages helfen, Forscher Steuern, beispielsweise neurologische Erkrankungen wie Epilepsie, Parkinson und Migräne, nach einem der Penn State Forscher, die mit mathematischen Modellen der neuronalen Netze, aus denen komplexere Gehirn-Modelle entstehen.

„Das duale Konzepte der Beobachtbarkeit und controlability wurden als eine der wichtigsten Entwicklungen in der Mathematik des 20 Jahrhunderts,“ sagte Steven J. Schiff, das Pinsel-Stuhl-Professor der Technik und Direktor von der Penn State Center for Neural Engineering. „Beobachtbarkeit und controlability Theoreme im wesentlichen fest, dass, wenn Sie können beobachten und rekonstruieren einer system-Variablen, die Sie möglicherweise in der Lage, optimal zu Steuern. Unglaublich, diese theoretischen Konzepte wurden weitgehend in der Beobachtung und Kontrolle von komplexen biologischen Systemen.“

Diese engineering-Konzepte wurden ursprünglich entworfen für einfache lineare Phänomene, sondern wurden später überarbeitet, um die Anwendung auf nicht-lineare Systeme. Solche Dinge wie Roboter-navigation, automatische Flugzeug-Landungen, Klima-Modelle und das menschliche Gehirn erfordern alle nicht-linearen Modelle und Methoden.

„Wenn Sie möchten, zu beobachten, was das überhaupt kompliziert-mit mehr als einem Teil-in der Natur, die Sie normalerweise nur zu beobachten, ein Teil oder eine kleine Teilmenge von vielen teilen“, sagte Schiff, der auch professor für Neurochirurgie, Ingenieurwissenschaften und mechanik und Physik, und ein Mitglied der Fakultät des Huck Instituten der Life Sciences. „Der beste Weg, das zu tun, ist ein Modell machen. Nicht eine Replik, sondern eine mathematische Darstellung, die verwendet Strategien zu rekonstruieren, die aus Messungen von einem Teil der vielen, die wir nicht beobachten können.“

Diese Art von Modell-basierten Beobachtbarkeit macht es heute möglich, zu erstellen Wetter-Prognosen von bisher nicht gekannter Genauigkeit und automatisch land ein Flugzeug ohne pilot-intervention.

„Gehirne sind viel härter als das Wetter“, sagte Schiff. „Im Vergleich, das Wetter ist ein Kinderspiel.“

Es sind sieben Gleichungen, die das Wetter, aber die Anzahl der Gleichungen für das Gehirn ist mit unzähligen, je nach Schiff. Eines der Probleme, die mit der Modellierung des Gehirns, dass neuronale Netzwerke im Gehirn sind nicht verbunden, von Nachbar zu Nachbar. Zu viele Wege gibt.

„Wir machen und wir machen Modelle des Gehirns, die Netze für 60 Jahre,“ Schiff sagte auf der letzten Jahrestagung der American Association for the Advancement of Science in Boston. „Wir machen das für kleine Teile des Gehirns. Wie Netzhaut nimmt in einem Bild, und wie das Gehirn dekodiert das Bild, oder wie generieren wir einfache Bewegungen sind Beispiele dafür, wie wir versuchen jetzt zu verkörpern, die Bewegungsgleichungen für die limitierten Stücke. Aber wir haben nie verwendet die control engineer ‚ s trick der Verbindung dieser Modelle mit unseren Messungen aus dem Gehirn. Dies ist der Schlüssel-ein gutes Modell für eine Synchronisation mit dem system gekoppelt ist.“

Schiff ist auf der Suche nach den Modellen, die stellen die Teile des Gehirns, die er studiert. Er schaut auf das Modell, um zu sehen, wenn es simulieren kann, was er beobachtet, und wenn er verschmelzen können das Modell mit dem realen system. Er und seine Kollegen, die mit Unterstützung der National Institutes of Health, Sie untersuchen eine Breite Palette von Kontroll-Strategien für Epilepsie, Morbus Parkinson und Migräne.

Um dies zu tun mit Gehirn-Netzwerke, die Forscher oft zu Messen, die aus nur einem oder wenigen Knoten des Systems und versuchen zu rekonstruieren, den rest.

„Wir müssen vereinfachen, um dann zu Fragen, wie weit in diesem Netzwerk können wir rekonstruieren?“, fragt Schiff. „Wie weit können wir kontrollieren?“

Mit der Gruppe Theorie, Schiff versucht, diese Fragen zu beantworten. Gruppen-Theorie testet, ob die Eingänge auf diese Knoten ausgetauscht werden können. Wenn ein regelmäßiger Tausch der Knoten endet mit dem gleichen Netzwerk, dann ist dies eine Symmetrie des Netzwerks. Solche Symmetrien zugrunde liegen, leistungsstarke Möglichkeiten zur Vereinfachung von Modellen vertreten, dass die zugrunde liegende Struktur im Gehirn Netzwerke. Das Gehirn ist voll von solchen Symmetrien Neuronen, Haken sich in die Ringe und Sterne-Muster.

„Aber 10 Milliarden Nervenzellen produzieren eine Reihe von Netzwerken, die niemand will zu denken,“ sagte Schiff. „Zum Glück, im Gehirn, im internet oder Stromnetz, können wir beginnen, Symmetrien zu berücksichtigen. Wir brauchen nicht zu gehen und geben Sie alle Einzelheiten darüber, wie die Dinge verbunden sind, aber die Vorteile der zugrunde liegenden Symmetrien in Netzwerken und produzieren Vertreter Netzwerken.“

Im wesentlichen, komplizierte Netzwerke kann verkuerzt werden, um die einfachere Netzwerke, die das repräsentieren, was die komplizierte diejenigen. Gehirn-Symmetrie erlaubt, synchron zu entstehen, und dies ist entscheidend, da die synchronies so wichtig sind für die normale und abnormale Funktion des Gehirns Netzwerke.

Die Aufnahme von nur einer Elektrode aus dem Gehirn ist sehr begrenzt. Forscher und Kliniker jetzt verwenden arrays von 100 oder mehr Elektroden zur Epilepsie-Studie, aber die Technik wird bald die Möglichkeit bieten, von der Bereitstellung von 1.000 oder mehr Elektroden, die, wenn verschmolzen mit Modellen, wird es uns ermöglichen, zu rekonstruieren, Aktivität tiefer in das Nervensystem.

„Die Pathologien, die von Epilepsie oder Parkinson-Krankheit, die wir denken, sind sehr ‚einfach,‘ verglichen mit viele komplexe Aktivitäten, die wir durchführen in unserem Gehirn, “ sagte Schiff. „Wenn Sie mehr Synchronität als normal könnten Sie produzieren wirklich gute Rekonstruktionen, wenn verschmolzen mit Modellen.“

Diese vereinfachten Modelle sind wichtig, nicht nur für diese Krankheiten, sondern weil eine treue Modell des Gehirns, eine, die Modelle, alles im detail, es wäre unmöglich zu erstellen. Zudem ist large-scale-Modelle wäre sehr unrichtig, wenn in so einem control-engineering framework. Wenn die Parkinson-Krankheit, Epilepsie oder Migräne können modelliert werden einfach und noch genauer, dann anderen Hirn-Erkrankungen oder Funktionen möglicherweise auch werden modelliert und gesteuert mit vereinfachten Modellen.

Der Mechanismus unter Migräne-Kopfschmerzen ist eine sehr langsame Welle, breitet sich durch die Hirnrinde. Schiff ist mit diesen engineering-Prinzipien-Modell von dieser Welle. Er und seine Kollegen sind mit diesen Grundsätzen zu tun, die Echtzeit-Kontrolle der Welle Phänomen im Gehirn.

„Es ist eine sehr aufregende Zeit, wie wir Sie sehen die Ergebnisse Absicherung dieser Technik und mathematische Prinzipien, die mit der Beobachtung und Behandlung von Gehirn,“ sagte Schiff wer ist der Autor von Neural Control Engineering: Die Aufstrebenden Schnittstelle zwischen Control-Theorie und Neurowissenschaften (MIT Press, 2012).

Fusing-Technik Und Mathematische Prinzipien Hilft, Erstellen Sie Dynamische Gehirn-Modelle

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