|
|
Modeling of Binaural Hearing.
Tóth, Peter ; Maršálek, Petr (vedoucí práce) ; Košťál, Lubomír (oponent) ; Hromádka, Tomáš (oponent)
Ústředním tématem této práce je popis zpracování informace v lokalizačním obvodu sluchové dráhy. Důraz je kladen na první místo konvergence binaurální informace, neurony mediální olivy superior (MSO). Vybrané vlastnosti a vztahy neuronů MSO jsou odvozeny a vyjádřeny prostřednictvím modelů. V disertační práci uvádíme tři modelovací studie. První objasňuje vztah mezi bio- fyzikálními parametry neuronu MSO a jeho schopností detekovat simultánní signá- ly z levého a pravého ucha. Druhá studie popisuje statistické distribuce vzruchů na vstupu a výstupu neuronu MSO. Ve třetí práci jsme studovali roli interaurální koherence při lokalizaci ve složitých poslechových situacích s více zdroji zvuku v dozvukovém prostředí. Hlavní výsledky jsou analytické a numerické modely popisující výše uvedené vz- tahy a chování. Aplikací modelů jsme získali sekundární výsledky: (1) inhibiční vst- up do neuronu MSO zužuje a posunuje časový rozsah detekce simultánních signálů, (2) ergodický předpoklad ze statistické fyziky a cirkulární statistika jsou vhodné nástroje při popisu vzruchů v sluchové dráze a (3) hlasitostní rozdíl v části signálu s vysokou interaurální koherencí může vysvětlit přesnost lidské lokalizace ve složitých poslechových situacích. Klíčová slova binaurální slyšení, binaurální neuron, model, lokalizace zvuku
|
|
|
Modelica in physiological modelling. Models with spatially distributed parameters, Authorin educational simulators.
Šilar, Jan ; Kofránek, Jiří (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent) ; Roubík, Karel (oponent)
Matematické modely slouží ve fyziologii k formulování hypotéz, predikci, odhadování hodnot skrytých parametrů a ve výuce. Tato práce pojednává o využitím jazyka Modelica pro fyziologické modelování. Diskutují se zde nově vyvinuté metody pro implementaci modelů a tvorbu simulátorů. Modelica je rovnicový, objektově orientovaný jazyk s otevřeným standardem pro modelování komplexních systémů. Je vhodný pro modelování ve fyziologii zejména pro to, že umožňuje přehledně hierarchicky zapsat rozsáhlé komplexní modely. Modely je možné popsat pomocí algebraických, obyčejných diferenciálních a diskrétních rovnic. Parciální diferenciální rovnice zatím nejsou součástí standardu Modelica. Práce se zabývá konkrétně dvěma základními tématy: 1) modelováním systémů popsaných pomocí parciálních diferenciálních rovnic v Modelica 2) tvorbou webových e-learningových simulátorů založených na modelech implementovaných v Modelica. Bylo navrženo jazykové rozšíření PDEModelica1 pro 1-dimenzionální parciální diferenciální rovnice (vychází z předchozího rozšíření). Modelovací nástroj OpenModelica byl rozšířen o podporu PDEModelica1 s využitím metody přímek. Byl implementován model protiproudové tepelné výměny mezi tepnou a cévou v ptačí noze s využitím PDEModelica1 za účelem otestování tohoto rozšíření. Rozšíření bylo dále...
|
|
|
Activity and Memory in Biologically Motivated Neural Network.
Štroffek, Július ; Maršálek, Petr (vedoucí práce) ; Zápotocký, Martin (oponent) ; Hozman, Jiří (oponent)
v češtině Tato práce prezentuje biologicky motivovaný model neuronové sítě, který fun- guje jako autoasociativní paměť. Architektura prezentovaného modelu od- povídá architektuře Hopfieldovy sítě, jež může odpovídat některým částem, které byly identifikovány v hipokampální oblasti CA3 (Cornu Amonis). Vzory v modelu nejsou statické stavy neuronů, ale cyklicky se opakující synchronní aktivity s nízkým relativním počtem současně aktivních neuronů. Vzory jsou do sítě uloženy pomocí Hebbova pravidla upraveného na ukládání sekvencí. Navrhnutý model je analyzován z pohledu kapacity spolu s numerickými si- mulacemi. Model je dále rozšířen o krátkodobé posilování synapsí (STP), které je v modelu nutnou součásí správného vybavování vzorů. Důsledkem tohoto rozšíření je další výrazné zvýšení kapacity modelu. V práci je disku- tována možnost kombinace obou přístupů. Síť může zpracovat vzory v krátkém časovém intervalu bez STP (rychlé vzory) nebo pomocí STP v delším časovém intervalu (pomalé vzory). Z vlastní zkušenosti víme, že některé vzory se mohou vybavit rychle a některé k vybavení potřebují daleko delší čas. Klíčová slova auto-asociativní neuronová síť, Hebovské učení, kódování v nervovém systému, paměť, rozpoznávání vzorů, krátkodobé posilování synapsí 3
|
|
|
Functional properties and plasticity of the rat auditory cortex
Pysanenko, Kateryna ; Tureček, Rostislav (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent) ; Chvátal, Alexandr (oponent)
Sluchová kůra (AC) je konečným cílem aferentních sluchových drah a hraje klíčovou roli ve vnímání a lokalizaci složitých zvuků. V předložené práci jsou zkoumány a diskutovány tři aspekty funkce sluchové kůry na modelu potkana: i) diverzita vnitřních pasivních a aktivních elektrických vlastností korových neuronů v centrální oblasti sluchové kůry (označované jako core) a v oblasti periferního pásu (označované jako belt), ii) modulační funkce sestupných drah ze sluchové kůry do colliculu inferior (IC) a iii) vliv komplexní akustické stimulace v průběhu kritického období dozrávání sluchového systému na aktivitu sluchových neuronů. V rámci AC lze rozlišit dvě základní oblasti: centrální oblast (v literatuře označovaná jako core) a oblast periferního pásu (v literatuře označovaná jako belt). Záznamy neuronové aktivity vyvolané zvukovou stimulací ukázaly výrazné rozdíly mezi odpovědí neuronů v centrální oblasti a neuronů v oblasti periferního pásu. Většina neuronů centrální oblasti reaguje s krátkou latencí a fázickým charakterem odpovědi, na rozdíl od tonických odpovědí s delšími latencemi v oblasti periferního pásu. Obecně se předpokládá, že zpracování příchozích signálů neurony sluchové kůry se může v jednotlivých oblastech AC významně lišit. V práci jsme analyzovali vnitřní elektrické vlastnosti...
|
|
|
The influence of stochastic behaviour of ion channels on the signal and information transfer at excitable neuronal membranes
Šejnová, Gabriela ; Kuriščák, Eduard (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent)
Stochastické chování napěťově řízených iontových kanálů způsobuje fluktuace v konduktanci a napětí na neuronálních membránách, čímž přispívá k všudypřítomnému šumu v nervové soustavě. Přestože se tento fenomén vyskytuje i na jiných částech neuronu, zde jsme se soustředili pouze na axon a na způsob, jakým neuronální šum ovlivňuje axonální vstupně-výstupní charakteristiky. Problematika byla analyzována za použití nového výpočetního kompartmentálního modelu, který jsme naprogramovali v prostředí Matlab, a který je založený na matematickém Hodgkin-Huxley formalismu s kanálovým šumem implementovaným pomocí rozšířené metody Markovových řetězců Monte Carlo. Model byl důkladně ověřen k tomu, aby věrně simuloval savčí axon CA3 neuronu. Na základě našich simulací jsme kvantitativně potvrdili dosavadní poznatek, že neuronální šum je výraznější na membránách s nižším počtem Na+ a K+ kanálů, a že výrazně zvyšuje variabilitu doby propagace akčního potenciálu (AP) podél axonu, čímž i snižuje časovou preciznost AP. Simulace analyzující efekt demyelinizace axonu a axonálního průměru korelovala s dřívějšími poznatky zmíněnými v Literatuře. Dále jsme se soustředili na vzorce akčních potenciálů a jak je jejich propagace ovlivněna intervaly mezi nimi (ISI, inter-spike intervals). Zjistili jsme, že AP vypálené s krátkými...
|
|
|
Analysis of dynamical interactions of axon shafts and their biopysical modelling.
Šmít, Daniel ; Zápotocký, Martin (vedoucí práce) ; Reingruber, Jūrgen (oponent) ; Maršálek, Petr (oponent)
v Češtině Ačkoli hraje tvorba svazků axonů zásadní roli při vývoji nervových sítí, velice málo je známo o její dynamice a jejích výchozích biofyzikálních mechanismech. V modelovém systému neuronů kultivovaných ex vivo z explantátu embryonického myšího čichového epitelu jsme pozorovali dynamické interakce mezi axony prostřednictví jejich těl, které vedly k procesům zazipování a odzipování a regulovaly tak tvorbu svazků. Tento sys- tém se ukázal jako vhodný způsob přípravy vzorku pro studium takovýchto interakcí, využili jsme jej ke provedení podrobných biofyzikálních analýz zipovacích procesů, které nastávaly buďto spontánně, nebo byly vyvolány mechanickými nebo farmakologickými manipulacemi. Ukážeme, že k zipování dochází na základě protichůdných tendencí adheze mezi těly axonů a mechanického napětí v axonu. Tato teze je kvantitativně podpořena odpoví- dajícími změnami globální struktury axonální sítě bez účasti růstových vrcholů, pokud dojde k farmakologické manipulaci kultury. Kalibrované mechanické manipulace inter- agujících těl axonů pak poskytují kvalitativní oporu tvrzení, a umožňují změřit hod- noty mechanického napětí axonů systému. Dále také představíme biofyzikální model popisující dynamiku zipovacích procesů, který nám umožní efektivně stanovit hodnoty zbývajících biofyzikálních...
|
|
|
Kinematic analysis of rhythmic motion: the cases of human hand tremor and fly wingbeat.
Chakraborty, Soma ; Zápotocký, Martin (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent) ; Jech, Robert (oponent)
Rytmický pohyb, pravidelný nebo nepravidelný, je nedílnou součástí motorického chování a to jak ve zdraví, tak v průběhu nemoci. Hlubší pochopení geneze rytmického pohybu je důležité pro porozumění patofyziologii onemocnění, mezi jejichž projevy rytmický pohyb patří. V disertační práci jsem studovala dva konkrétní aspekty rytmického pohybu: bilaterální koordinaci a modulární řízení. První z nich jsem analyzovala na třesu lidských rukou, druhý na pohybu křídel u modelového organismu Drosophila melanogaster (octomilka obecná). Mnoho typů třesu, včetně fyziologického třesu (PT) a esenciálního tremoru (ET), se vyskytuje v končetinách po obou stranách těla, s podobnou základní frekvencí kmitání. To naznačuje, že kontralaterální třesy mohou mít společný zdroj nebo jsou jinak spojené. Ve své studii jsem prozkoumala vazbu mezi třesem levé a pravé ruky. Pomocí 3D- akcelerometrů jsem změřila časový průběh třesu, a použila stacionární i nestacionární (waveletové) výpočetní metody k vyhodnocení bilaterální koherence. Měření na všech třech prostorových osách umožnilo prozkoumat ucelenější sadu kinematických proměnných, než ve většině předešlých studií. Nestacionární analýza usnadnila identifikaci časově transientní koherence, což je scénář, který se v analýze třesu dříve nebral v úvahu. U většiny subjektů s PT...
|
|
|
Role of Islet1, BDNF and nanoparticles in development, function and regeneration of the auditory system
Chumak, Tetyana ; Syka, Josef (vedoucí práce) ; Druga, Rastislav (oponent) ; Maršálek, Petr (oponent)
Podmínkou úspěšného vývoje regenerační terapie ztráty sluchu je detailní znalost funkce jednotlivých genů a faktorů uplatňujících se během vývoje sluchového systému. Mezi faktory důležité pro vyvolání procesů regenerace ve vnitřním uchu patří transkripční faktor Islet1 a mozkový neurotrofní faktor BDNF. V předkládané dizertační práci je studována role obou faktorů ve vývoji a funkci sluchového systému a také možnosti využití nanočástic jako možného bezpečného prostředku pro jejich cílené doručení do kochley. U embryí transgenních myší se zvýšenou expresí Islet1 (s Pax2 promotorem) bylo pozorováno větší kochleovestibulární ganglium a indukoval se zrychlený růst a větvení nervových vláken u embryí. Funkční testy měření kmenových potenciálů a otoakustických emisí ukázaly, že u mladých transgenních myší byla sluchová funkce na úrovni kontrolních myší, ale byl pozorován brzký nástup sluchové ztráty způsobené stárnutím. Tato sluchová ztráta souvisela s degenerací zakončení eferentních kochleárních vláken mediálního olivokochleárního systému, která byla způsobena misexpresí Islet1 v zadním mozku. Tyto výsledky poprvé ukázaly, že poškození mediálního olivokochleárního systému může urychlit vznik sluchové ztráty během stárnutí bez ztráty vnějších vláskových buněk. Úloha BDNF ve sluchovém systému byla studována na...
|
|
|
Software tool for modelling coding and processing of information in auditory cortex of mice
Popelová, Markéta ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent)
Autor Markéta Popelová Název práce Software tool for modelling coding and processing of information in auditory cortex of mice Abstrakt Porozumění zpracovávání a kódování informací ve sluchové k·ře (AC) je stále ne- dostatečné. Z několika r·zných d·vod· by bylo užitečné mít výpočetní model AC, například z d·vodu vysvětlení, či ujasnění procesu kódování informací v AC. Prv- ním cílem této práce bylo vytvořit softwarový nástroj (simulátor SUSNOMAC), zaměřený na modelování AC. Druhým cílem bylo navrhnout výpočetní model AC s následujícími vlastnostmi: Izhikevich·v model neuronu, dlouhodobá plasticita ve formě Spike-timing-dependent plasticity (STDP), šestivrstvá architektura, pa- rametrizované typy neuron·, hustota neuron· a pravděpodobnost vzniku synapsí. Navržený model byl testován v desítkách experiment·, s r·znými sadami para- metr· a v r·zných velikostech (až 100 000 neuron· s takřka 21 milióny synapsí). Experimenty byly analyzovány a jejich výsledky srovnány s pozorováním skutečné AC. V práci popisujeme a analyzujeme několik zajímavých pozorování o aktivitě modelované sítě a vzniku tonotopického uspořádání AC. 1
|
|
|
Ovlivnění funkce centrální části sluchového systému dospělého potkana krátkou hlukovou expozicí v průběhu raného vývoje
Bartošová, Jolana ; Popelář, Jiří (vedoucí práce) ; Vyklický, Ladislav (oponent) ; Maršálek, Petr (oponent)
SOUHRN [>ro správný vývoj ~entriln!llo sluchovtho sySl~mu je nemyt06 OOsta1ečn' stimulllce Z\lUkovými podn~ty. Cllem phldkl4dant dizmatnl pnlcc bylo charaktcriwvat změny v IIC'rvovt a1aivitl v «ntrlllnl č"ti ,Iochov~ho jádra colliculus inferiOl" (CCI) u dospčl}"<:h potkan6, u nieM byla v pni~hu vývoje ~nl!ena stimulate Z\lUkovými podněty vlivem doeasntho zvý~enl sluchových prah" zp"SI)bcn~ho knllkou expoúc! hluku Oirokop'smový lum o interu:itl 125 dB SPL po dobu 3 minut, 14. postnatMnr den). Ve včku Ul a! !esti mhr~i'I byly u ttchto potkantl ohlukných v mládl registrovány odpovtdi jtdllOdivých ncuroni'l v CCI na zvukovt ~ty ft porovnAny se stejnými zhnamy u dospllých kOlltrolnlch potkantl. Zjistili jYnc, že prahy odpovMf jednotlivých neuronil v ccr se me1.; OOtma uperimcntálnimi skupinami ncliSiJy. U potkanll ohluJených v mládl vbk mtly neurony nallld~m! na frekvence vy~r než 8 kHz (diJe jen vysokofrekvellČnl neurony) vlastnosti typickt pro DClJ"lIIý sluchový systém, ti. významnt tirSl fid,vcnfnJ praho\·t !divky (l'horSenoo frekvclIČIl[ selektivitu), del!i latence odpovMi, uHf dynamický rozsah. mentl velikost maxim6lnl odpovMi, vtUI poč6tečnf !klon funkce závislosti vclikosti odpovědi na 1ntendtt zvuku (RLF) II niUr procento neuronil s roonot6nnlm tvan!m RLF. Vý$lcdkyelcktrofyziolo,ické studic podpotily i...
|
host ::
RSS.