Heterojen nöral ağda eşikaltı bilgi kodlama

Bu çalışmada, sinir sisteminde bilgi kodlama konusu ele alınmıştır. Sinir sisteminde bilginin işlenmesi üzerine pek çok faktörün etkisi vardır. Bu faktörler; nöral gürültü, uyartım şiddeti, nöronların biyofiziksel özellikleri, sinaptik bağlantının türü (elektriksel veya kimyasal), sinapsların sayısı ve buna bağlı olarak ağ topolojisi olabilir. Yakın zamana kadar sinirbilim alanında bilginin işlenimine dair yapılan hesapsal çalışmalarda, bir biyolojik gerçeklik olan heterojenlik göz önünde bulundurulmadan tasarlanan modeller kullanılmıştır. Ancak elektrofizyolojik ve ileri görüntüleme teknikleriyle yapılan deneysel sinirbilim çalışmaları, sinir sistemini meydana getiren nöronların elektrofizyolojik ve morfolojik özellikleri açısından özdeş olmadığını göstermiştir. Buradan hareketle çalışmada sinir sisteminin en temel elemanı olan nöronlar uyarılabilirlikleri açısından heterojen olarak modellenerek, nöron popülasyonlarının bilgiyi işleme performansı araştırılmıştır. Bu amaçla nöron popülasyonlarının zayıf sinyalleri algılama performanslarına nöronların uyarılabilirliğindeki heterojenliğin etkisi araştırılmıştır. Çalışmada başlıca nöron ve uyartım özelliklerine göre heterojenlik ile sinyal algılama arasındaki ilişki incelenmiştir. İlk adımda ortalama uyarılabilirlik ve ikinci adımda ağ büyüklüğü özelliklerinin etkisine bakılmıştır. Her iki özelliğin tüm değerlerinde çift rezonans etkisinin oluştuğu, iki farklı şiddetteki heterojenliğin nöral sistemlerde gürültünün sağladığı iyileştirci etkiye (Stokastik Rezonans) benzer şekilde bilginin işleniminde yapıcı rol oynadığını gösterilmiştir. Çalışmada ayrıca genlik ve periyot gibi uyartım özelliklerinin etkileri de araştırılmıştır. Son olarak heterojenlik rezonansı fenomeni sinapsların özelliklerine göre incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar popülasyonda heterojenliği hesaba katmanın nöral bilginin işlenmesinde önemli avantajlar sağladığını göstermiştir.