脑区分割演化的统计模型
神经元与认知
2014-12-02 v1 无序系统与神经网络
摘要
我们研究了小鼠、猕猴和人类三个物种的脑区及皮层区域大小 [分割单元 (PUs)] 的分布。我们发现 PU 大小的分布接近对数正态分布。我们分析了一个基于迭代碎片化和特化的脑区分割演化数学模型。在该模型中，每个现有 PU 被分裂的概率仅取决于 PU 的大小。该模型表明，相同的演化过程可能导致了这三个物种的脑区分割。我们的模型表明，区域间（宏观）连接由外积形式给出。我们表明，大多数关于非零猕猴皮层宏观连接性的实验数据（V1 区为 62%）可以通过我们模型建议的外积幂律形式来解释。我们提出了一种针对宏观连接组的乘法型赫布学习规则，该规则可产生区域间连接强度的正确缩放比例。因此，我们提出了一个通用的演化模型，该模型可能促成了哺乳动物的脑区分割和介观层面的连接性。
引用
@article{arxiv.1412.0603,
title = {Statistical model of evolution of brain parcellation},
author = {Daniel D. Ferrante and Yi Wei and Alexei A. Koulakov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.0603},
year = {2014}
}
备注
9 pages, plenty of pictures