基于STDP学习规则的视网膜神经回路的特性

摘要：基于视网膜的生理解剖结构,构建了包括视锥细胞、水平细胞、双极细胞、AII无长突细胞、神经节细胞、外侧膝状体核和ON通路与OFF通路的视网膜神经回路模型,并在神经节细胞层和外侧膝状体核层的突触连接中引入STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)学习规则,通过添加单一图形刺激和交替图形刺激,比较神经节细胞和外侧膝状体核的电位发放、发放频率以及两者之间突触权重的变化,研究视网膜神经回路的信息传递特性.结果表明:构建的神经回路模型可有效地将光照强度信息转化为发放时序频率信息,且表现出生物视网膜的信息结构特性;STDP学习规则的引入使得外侧膝状体核层接收了相应的刺激模式并学习记忆了这种模式,且ON通路和OFF通路表现出学习独立性;STDP学习规则可以对交替出现的图形刺激,在突触权重的空间分布上进行叠加,且重叠部分的学习效果更加显著.