一种受生物学启发的基底神经节活动选择计算模型
A Biologically Inspired Computational Model of Basal Ganglia in Action Selection
Chiara Baston and Mauro Ursino
Department of Electrical, Electronic and Information Engineering “Guglielmo Marconi”, University of Bologna, Viale Risorgimento 2, 40136 Bologna, Italy
Correspondence should be addressed to Chiara Baston; chiara.baston@unibo.it
Received 7 April 2015; Revised 13 July 2015; Accepted 21 July 2015
Academic Editor: Jose Alfredo Hernandez
Copyright © 2015 C. Baston and M. Ursino. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
(Song Jian,translate)
基底神经节(BG)是一种与行为选择有关的皮质下结构。这项工作的目的是提出一个新的认知神经科学模型,该模型希望代表着简单性和完整性之间的平衡。该模型包括BG环路中的三个主要通路,即直接(Go)、间接(NoGo)和超直接通路。与之前的模型相比,最初的主要方面是使用两项Hebb规则来训练纹状体中的突触,这完全基于多巴胺峰值或低谷引起的神经元活动变化,以及胆碱能间神经元(受多巴胺本身影响)在学习过程中的作用。本文列举了几个典型案例:基础条件下的行为选择、存在强烈冲突时的行为选择(超直接通路的作用由此产生)、阶段性多巴胺诱发的突触变化,以及基于以往奖惩史的学习新行为。最后,一些模拟显示模型在多巴胺水平改变的情况下工作,以说明病理情况(帕金森病患者的多巴胺耗尽或多巴胺过度用药)。由于该模型的简化方法,它可能代表了一个简单的工具来分析行为实验中的BG功能。
翻译论文原件[A Biologically Inspired Computational Model of Basal Ganglia in Action Selection]
翻译论文稿件[一种受生物学启发的基底神经节活动选择计算模型]