Рабочая память и гамма-ритм: результаты численной модели нейронных сетей
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Численная модель рабочей памяти показала, что гамма-ритм может стабилизировать удержание информации нейронными сетями. Модель разработали сотрудники Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ; результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Neural Circuits.
В модели активность популяций нейронов префронтальной коры имитировала удержание стимула после его исчезновения. Информация сохранялась устойчивее, когда популяции получали одинаковый случайный сигнал, а не независимые шумовые сигналы. Подача гамма-ритма также стабилизировала рабочую память и усиливала различие между группами популяций, делая удерживаемую информацию более отчетливой. Авторы считают, что результаты могут стать теоретической основой для экспериментов с неинвазивной периодической стимуляцией мозга.
Главное
- Модель рабочей памяти разработали сотрудники Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ.
- Одинаковый шумовой сигнал для популяций нейронов обеспечивал более устойчивое удержание стимула, чем независимые сигналы.
- Подача гамма-ритма стабилизировала рабочую память в модели и усиливала различие между группами нейронных популяций.
- Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Neural Circuits.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация