基于STDP规则的视网膜神经回路特性分析

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1、硕士学位论文基于STDP规则的视网膜神经回路特性分析作者姓名杨师华学科专业应用数学指导教师刘深泉教授所在学院数学学院论文提交日期2018年4月CharacteristicanalysisofretinalneuralcircuitwithSpike-TimingDependentPlasticityADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：YangShihuaSupervisor：Prof.LiuShenquanSouthChinaUniversityof

2、TechnologyGuangzhou,China摘要视网膜是视觉信息的采集和加工处理的第一站，其生理解剖具有明显的层次结构，其神经回路包含的信息传递通路极为复杂，却又可以简单地理解为通过大量并行通路对视觉信息进行平行传递，同时结合水平调节对信息进行加工处理的过程。视觉信息的转换、初级加工和采集过程便主要由这种结构特性和连接特性共同完成。仿照视网膜的结构与连接构建视网膜神经回路模型，有助于模拟并分析其信号转换和信息加工处理的过程。STDP（Spike-TimingDependentPlasticity）是一种突触可塑

3、性学习规则，与大脑的发育及其学习和记忆等功能密切相关。通过在视网膜神经回路模型中创新性地引入STDP规则，有助于探究视网膜神经回路对图形信息的处理、学习和记忆等特性。本文基于视网膜的生理解剖结构，构建了包括视锥细胞、水平细胞、双极细胞、AII无长突细胞、神经节细胞，外侧膝状体核以及ON通路与OFF通路的视网膜神经回路模型，并在神经节细胞层和外侧膝状体核层的突触连接中引入STDP规则，通过添加单一图形刺激和交替图形刺激，比较神经节细胞和外侧膝状体核的电位发放、发放频率以及两者之间突触权重的变化，研究视网膜神经回路的信息

4、传递特性。特性分析结果表明：构建的神经回路模型可有效地将视锥细胞接收的光照强度信息转化为神经节细胞的发放时序频率信息，且表现出生物视网膜的信息结构特性；STDP规则的引入使得外侧膝状体核层接收了相应的刺激模式并学习记忆了这种模式，且ON通路和OFF通路表现出学习独立性；STDP的学习机理是将图形刺激反映在突触权重的空间分布上；STDP学习可以对交替出现的图形刺激，在突触权重的空间分布上进行叠加，且重叠部分的学习效果更加显著。关键词：视网膜；STDP规则；神经回路；突触可塑性IAbstractRetinaisthefi

5、rststationforthecollectionandprocessingofvisualinformation,withadistincthierarchicalstructureinphysiologicalanatomy.Theinformationtransmissionpathwayscontainedinretinalneuralcircuitisextremelycomplex,butitcanbesimplyunderstoodasparalleltransmissionofvisualinfor

6、mationthroughalargenumberofparallelpathways,combinedwithhorizontaladjustmentstotheprocessingofinformation.Visualinformationaremainlyconverted,primaryprocessedandcollectedbythestructuralandconnectivecharacteristicsofretina.Modelingtheretinalneuralcircuitbasedoni

7、tsstructureandconnectionhelpstosimulateandanalyzetheprocessofsignalconversionandinformationprocessing.STDP(Spike-TimingDependentPlasticity)isakindofsynapticplasticitylearningrulesthatarecloselyrelatedtothedevelopmentofthebrainanditslearningandmemoryfunctions.Th

8、einnovativeapplicationofSTDPrulesintheretinalneuralcircuitmodelwillhelptoexplorethecharacteristicsofitintheprocessing,learningandmemorizingforgraphicinformation.Wehaveconstr