Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích hồi quy ngược bậc ba đối với phản ứng của sợi dây thần kinh cảm giác chính ở vòng cơ đối với sự kéo căng cơ ngẫu nhiên
Tóm tắt
Phản ứng của các sợi dây thần kinh cảm giác chính tại vòng cơ đối với sự kéo căng cơ là phi tuyến. Hiện tại, phản ứng của các vòng cảm giác (những chuỗi xung thần kinh) đối với các biến động chiều dài của nhóm cơ gastrocnemius (tín hiệu đầu vào) được mô tả trong các con mèo. Tần số cắt cao của tín hiệu nhiễu đầu vào rõ ràng nằm cao hơn phạm vi tần số của các thay đổi chiều dài sinh lý trong cơ chân sau của mèo. Mối quan hệ đầu vào - đầu ra đã được phân tích bằng phương pháp trung bình quanh xung (PSA), mà có thể được chứng minh tương ứng với các kernel trong phương pháp nhiễu trắng của Wiener đối với nhận diện hệ thống. Phương pháp hiện tại (phân tích hồi quy ngược) đã được áp dụng đến bậc ba. Một thí nghiệm bao gồm hai ghi nhận: một (ghi nhận nguồn) để xác định PSA và cái còn lại (ghi nhận thử nghiệm) để cung cấp tín hiệu đầu vào cho việc dự đoán phản ứng. Các dự đoán của các bậc khác nhau được so sánh với phản ứng thần kinh thực tế (quan sát) từ ghi nhận thử nghiệm. Bốn quy trình xấp xỉ khác nhau đã được phát triển để điều chỉnh dự đoán và quan sát cũng như xác định các yếu tố trọng số cho dự đoán của các bậc khác nhau. Các xấp xỉ này cũng đã đưa ra giá trị của mật độ công suất P của tín hiệu nhiễu đầu vào: với nhiều thông số kích thích khác nhau, P từ các xấp xỉ có cùng độ lớn như P được xác định trực tiếp từ phổ biên độ tín hiệu đầu vào. Dự đoán một chuỗi các xung thần kinh được cải thiện cao hơn với bậc của các thành phần. 37 trong số 42 xung thần kinh từ ghi nhận thử nghiệm (quan sát) có thể được dự đoán một cách tự tin từ PSA hoặc kernel. So với kích thước của đường dự đoán bậc một tuyến tính, các kích thước tương đối của các đường dự đoán bậc hai và bậc ba là: 1.0∶0.47∶0.26.
Từ khóa
#phản ứng dây thần kinh cảm giác #hồi quy ngược #phân tích thứ bậc #dây thần kinh cơ #nhiễu trắng #phương pháp Wiener #xung thần kinh #PSI #continuumTài liệu tham khảo
Baker CL, Hartline DK (1978) Nonlinear systems analysis of repetitive firing behaviour in the crayfish stretch receptor. Biol Cybern 29:105–113
Boer de E, Kuyper P (1968) Triggered correlation. IEEE Biomed Eng 15:169–179
Bryant HL, Segundo JP (1976) Spike initiation by transmembrane current: a white-noise analysis. J. Physiol (Lond) 260:279–314
Eggermont JJ, Johannesma PIM, Aertsen AMH (1983) Reverse-correlation methods in auditory research. Q Rev Biophys 16:341–414
French AS, Korenberg MJ (1989) A nonlinear cascade model for action potential encoding in an insect sensory neuron. Biophys J 55:655–661
French AS, Wong RKS (1977) Non-linear analysis of sensory transduction in an inset mechano-receptor. Biol Cybern 26:231–240
Granit R, Henatsch HD (1956) Gamma control of dynamic properties of muscle spindles J Neurophysiol 19:356–366
Grüsser O-J, Thiele B (1968) Reaktionen primärer und sekundärer Muskelspindelafferenzen auf sinusfömige mechanische Reizung. I. Variation der Sinusfrequenz. Pflügers Arch 300:161–184
Houk JC, Rymer WZ, Crago PE (1981) Dependence of dynamic response on spindle receptors on muscle length and velocity. J Neurophysiol 46:143–166
Hulliger M, Matthews PBC, Noth J (1977) Static and dynamic fusimotor action on the response of Ia fibres to low frequency sinusoidal stretching of widely ranging amplitude. J Physiol 267:811–838
Kondoh Y, Morishita H, Arima T, Okuma J, Hasegawa Y (1991) White noise analysis of graded response in a wind-sensitive, nonspiking interneuron of the cockroach. J Comp Physiol 168:429–443
Korenberg MJ (1988) Identifying nonlinear difference equation and functional expansion representations: the fast othogonal algorithm. Ann Biomed Eng 16:123–142
Korenberg MJ, French AS, Voo SKL (1988) White-noise analysis of nonlinear behaviour in an insect sensory neuron: kernel and cascade approaches. Biol Cybern 58:313–320
Korenberg MJ, Sakai HM, Naka K-I (1989) Dissection of the neuron network in the catfish inner retina. II. Interpretation of spike kernels. J Neurophysiol 61:1110–1120
Krausz HI, Friesen WO (1977) The analysis of nonlinear synaptic transmission. J Gen Physiol 70:243–265
Kröller J (1992) Band-limited white noise stimulation and reverse correlation analysis in the prediction of impulse responses of encoder models. Biol Cybern 67:207–215
Kröller J (1993) Reverse correlation analysis of the stretch response of primary muscle spindle afferent fibers. Biol Cybern 69:447–456
Kröller J, Grüsser O-J (1982) Responses of cat dorsal spino-cerebellar tract neurons to sinusoidal stretching of the gastrocnemius muscle. Pflügers Arch 395:99–107
Kröller J, Weiss L (1983) The silent period in the stretch response of Ia-activated dorsal spino-cerebellar tract neurons to sinusoidal muscle stretch in cats. Biol Cybern 48:195–199
Kröller J, Grüsser O-J, Weiss L (1985) The response of primary muscle spindle endings to random muscle stretch: a quantitative analysis. Exp Brain Res 61:1–10
Kröller J, Grüsser O-J, Weiss L-R (1988) Superimposing noise linearizes the response of primary muscle spindle afferents to sinusoidal muscle stretch. Biol Cybern 60:131–137
Lee YW, Schetzen M (1965) Measurement of the Wiener kernels of a nonlinear system by cross-correlation. Int J Control 2:237–254
Lennerstrand G, Thoden V (1968) Dynamic analysis of muscle spindle endings in the cat using length changes of different length-time relations. Acta Physiol Scand 73:234–250
Mancini M, Madden BC, Emerson RC (1990) White noise analysis of temporal properties in simple receptive fields. Biol Cybern 63:209–219
Marmarelis PZ, Marmarelis VZ (1978) Analysis of physiological systems. Plenum Press, New York
Marmarelis PZ, Naka K-I (1973) Nonlinear analysis and synthesis of receptive field responses in the catfish retina. II. One-input white noise analysis. J Neurophysiol 36:619–633
Marmarelis VZ, Citron MC, Vivo CP (1986) Minimum-order Wiener modelling of spike-output systems. Biol Cybern 54:115–123
Matthews PBC (1963) The response of deefferented muscle spindle receptors to stretching at different velocities. J Physiol (Lond) 168:600–678
Moore GP, Auriemma RA (1985) Prediction of muscle stretch receptor behaviour using Wiener kernels. Brain Res 331:185–189
Moore GP, Stuart DG, Stauffer GK, Reinking R (1975) White noise analysis of mammalian muscle receptors. In: McCann GD, Marmarelis (eds) Proceedings of First Symposium on Testing and Identification on Nonlinear Systems. California Institute of Technology, Pasadena, Calif, pp 316–324
Naka KI, Sakai HM (1991) The message in optic nerve fibers and their interpretation. Brain Res Rev 16:135–149
Palm G, Poggio T (1977) Wiener-like system identification in physiology. J Math Biol 4:375–381
Pöpel B, Querfurth H (1984) The transducer and encoder of frog muscle spindles are essentially nonlinear: physiological conclusions from white-noise analysis. Biol Cybern 51:21–32
Poppele RE (1981) An analysis of muscle spindle behaviour using randomly applied stretches. Neuroscience 6:1157–1165
Sakai HM, Naka K-I, Korenberg MJ (1988) White noise analysis in visual neuroscience. Vis Neurosci 1:287–296
Sakuranaga M, Ando Y-I, Naka K-I (1987) Dynamics of the ganglion cell response in the catfish and frog retinas. J Gen Physiol 90:229–259
Schäfer SS (1973) The characteristic curves of the dynamic response of primary muscle spindle endings in the absence and presence of stimulation of fusimotor fibers. Brain Res 59:395–399
Schellart NAM, Spekreijse H (1972) Dynamic characteristics of retinal ganglion cell responses in goldfish. J Gen Physiol 59:1–21
Spekreijse H, Oosting H (1970) Linearizing: a method for analysing and synthesizing nonlinear systems. Kybernetik 7:22–31
Stuart D, Ott K, Ishikawa K, Eldred E (1965) Muscle receptor responses to sinusoidal stretch. Exp Neurol 13:82–95
Wickesberg RE, Geisler CD (1984) Artifacts in Wiener kernels estimated using Gaussian white noise. IEEE Biomed Eng 31:454–461
Wiener N (1988) Nonlinear problems in random theory. Wiley, New York
Wray J, Green CGR (1994) Calculation of the Volterra kernels of non-linear dynamic systems using an artificial neural network. Biol Cybern 71:187–195
