Reisensburg 1997: Abstract Eichler,Dahlhaus
Statistical Computing '97 - Schloß Reisensburg

Identifizierung synaptischer Verbindungen in neuronalen Netzen durch graphische Modelle

Michael Eichler , Rainer Dahlhaus , J. Sandkühler

Institut für Angewandte Mathematik
Universität Heidelberg

Präsentiert wird eine Methode zur Identifizierung direkter synaptischer Verbindungen in größeren neuronalen Netzen.

Die Methode basiert auf bedingten Korrelationsgraphen für Punktprozesse. Hierbei werden Verbindungen mit Hilfe der bedingten partiellen spektralen Kohärenz zweier Neuronen - gegeben alle anderen Neuronen - identifiziert. Diese Kohärenzen lassen sich durch Inversion der Spektralmatrix berechnen.

In Simulationen mit GENESIS wird die Methode auf verschiedene neuronale Netze (u.a. anregende Feedback-Schleife, Netze mit lateraler Hemmung) angewandt.

Literatur:

  1. Brillinger, D.R., Bryant, H.L., and Segundo, J.P. (1976). Identification of synaptic interactions. Biol. Cybernetics 35, 213-220.
  2. Dahlhaus, R. (1995). Graphical interaction models for multivariate time series. Preprint, Universität Heidelberg.
  3. Rosenberg, J.R., Amjad, A.M., Breeze, P., Brillinger, D.R., and Halliday, D.M. (1989). The Fourier approach to the identification of functional coupling between neuronal spike trains. Prog. Biophysics Mol. Biol. 53, 1-31.


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