25799

Взаимодействие сенсорных систем. Компенсаторные возможности сенсорных систем

Доклад

Биология и генетика

Взаимодействие сенсорных систем. Взаимодействие сенсорных систем межсенсорное взаимодействие осуществляемое на ретикулярном таламическом и корковом уровне. Межсенсорное кроссмодальное взаимодействие на корковом уровне создает условия для формирования целостного представления об объектах внешнего мира.

Русский

2013-08-17

15.06 KB

29 чел.

5. Взаимодействие сенсорных систем. Компенсаторные возможности сенсорных систем.

Взаимодействие сенсорных систем — межсенсорное взаимодействие, осуществляемое на ретикулярном, таламическом и корковом уровне. В коре мозга в результате связей с разными сенсорными и неспецифическими системами многие корковые нейроны приобретают способность отвечать на сложные комбинации сигналов разной модальности. В особенности это свойственно нервным клеткам ассоциативных областей коры больших полушарий, которые обладают высокой пластичностью, что обеспечивает перестройку их свойств в процессе непрерывного обучения опознанию новых раздражителей. Межсенсорное (кросс-модальное) взаимодействие на корковом уровне создает условия для формирования целостного представления об объектах внешнего мира.

Известный нейропсихолог Лурия выделил 3 основных зоны коркового отдела сенсорных систем:

1. Первичная (проекционная) зона обеспечивает мелкий синтез поступающих сигналов, т.е. она определяет узкоспецифичные характеристики (стимулы).

2. Вторичная (проекционно-ассоциативная), она как бы надстраивается над первичной и осуществляет более сложные формы анализа и синтеза. Она отвечает за узнавание.

3. Ассоциативная, она надстраивается над вторичной, самая молодая и выполняет наиболее сложные функции. На основании информации, поступающей из первичных и вторичных зон, третичная зона вырабатывает цели и задачи поведения.

Такое строение коркового отдела обеспечивает широкие компенсаторные возможности при утраченных функциях. Установлено, что наиболее грубые нарушения развиваются при поражении первичных зон. Это связано с тем, что без нормальной деятельности этих зон не  возможна нормальная деятельность вторичной и третичной зон. При поражении третичной зоны прогноз наиболее благоприятный. Со временем происходит восстановление утраченной функции.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21700. ЦЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 152.5 KB
  При этом все объекты делятся на порядки и объект более высокого порядка может управлять только объектом более низкого порядка т. Из теории объектов следует что все программы объекты одного порядка а значит не существует программы которая могла бы генерировать другие программы. Точнее три порядка и три подпорядка третьего порядка. Итак объекты 1го порядка это материальные носители данных.
21701. ТЕОРИЯ ОБЪЕКТОВ 431 KB
  его модификации отражающие некоторые значимые конструктивные отличия объектов одного порядка порядок. Из приведённого выше определения следует что Вселенная это объект Мира более низкого порядка. 2 Объект более высокого порядка полностью включает в себя все свойства объекта низшего порядка в том числе и в потенциальной форме. Следует заметить что свойства объекта низшего порядка могут быть полностью равны свойствам объекта высшего порядка и они при этом не сольются поскольку в результате наличия у объекта более высшего порядка...
21702. ОБЪЕКТЫ ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКА 491.5 KB
  2} Итак с помощью объектов 2го порядка мы можем изменять состояния различных объектов 1го порядка.1 В него мы введём дополнительный объект 1го порядка изменение состояния которого через универсальный интерфейс отражается на остальных объектах 1го порядка. Введём также генератор случайности дающий возможность случайно выбрать какой объект 1го порядка следует изменить наиболее сильно и в каком направлении.
21703. Модели представления знаний 96 KB
  Впервые была представлена Минским как попытка построить фреймовую сеть или парадигму с целью достижения большего эффекта понимания . Минский разработал такую схему в которой информация содержится в специальных ячейках называемых фреймами объединенными в сеть называемую системой фреймов .Возможно б что вы используете информацию содержащуюся в вашем фрейме комнаты для того чтобы распознать мебель что называется процессом сверхувниз или в контексте теории фреймов фреймодвижущим распознаванием . Он предложил систему ...
21704. Модуль Нейрокибернетика 380 KB
  В первом случае сформированная нейронная сеть выступает в роли регрессионной модели и имеет k входов и один выход то есть в качестве входных значений нейронной сети выступают предшествующие значения котировок а в качестве выхода значение на текущий момент. В автоматическом управлении нейронные сети так же не плохо справляются со своей задачей и если учесть что не нужно проводить сложных расчетов то выбор в пользу использования нейронных сетей становиться очевидным. Так же нейронные сети находят практическое применение при диагностике...
21705. Технология личностного ориентирования в географии 103.5 KB
  Содержание личностно-ориентированного образования, его средства и методы структурируются так, что позволяют ученику проявить избирательность к предметному материалу, его виду и форме, в этих целях разрабатываются индивидуальные программы обучения, которые моделируют исследовательское мышление.
21706. Методы экспертного оценивания 136 KB
  5] Анализ компетентности экспертов по взаимооценкам [0.6] Анализ компетентности экспертов по оценкам объектов [0. Типичные ситуации группового выбора: распределение конкурсной комиссией поощрений; обсуждение и согласование нескольких альтернативных законопроектов; ранжирование по перспективности внедрения образцов новых промышленных изделий производимое группой экспертов. Например для 3х объектов предпочтение одного из экспертов или он может количественно выразить интенсивность ; ; .
21707. Разделы модуля «Базовые понятия. Методы извлечения знаний» 368 KB
  Методы извлечения знаний [1] История и этапы развития искусственного интеллекта [2] Подходы к созданию систем искусственного интеллекта [3] Искусственный интеллект в России [4] Направления развития искусственного интеллекта [5] Основные определения [6] Методы извлечения знаний [7] Классификация методов извлечения знаний [8] Пассивные методы [9] Наблюдения [10] Анализ протоколов мыслей вслух [11] Лекции [12] Активные методы [13] Активные индивидуальные методы [14] Анкетирование [15] Интервью [16] Свободный диалог [17] Активные групповые методы...
21708. Модуль Жизненный цикл интеллектуальной системы 147.5 KB
  2] Этап 2: Разработка прототипной системы [1.4] Этап 4: Оценка системы [1.5] Этап 5: Стыковка системы [1.