Behavioural simulation of biological neuron systems using VHDL and VHDL-AMS

The investigation of neuron structures is an incredibly difficult and complex task that yields relatively low rewards in terms of information from biological forms (either animals or tissue). The structures and connectivity of even the simplest invertebrates are almost impossible to establish with standard laboratory techniques, and even when this is possible it is generally time consuming, complex and expensive. Recent work has shown how a simplified behavioural approach to modelling neurons can allow “virtual” experiments to be carried out that map the behaviour of a simulated structure onto a hypothetical biological one, with correlation of behaviour rather than underlying connectivity. The problems with such approaches are numerous. The first is the difficulty of simulating realistic aggregates efficiently, the second is making sense of the results and finally, it would be helpful to have an implementation that could be synthesised to hardware for acceleration. In this paper we present a VHDL implementation of Neuron models that allow large aggregates to be simulated. The models are demonstrated using a system level VHDL and VHDL-AMS model of the C. Elegans locomotory system

Untersuchungen komplexer Koordinationen neurovegetativer und hirnelektrischer Aktivitäten im Schlaf und in Narkose mittels nichtlinearer Signalanalyse

Ziel: Unterscheidung der Low risk von normalen Neugeborenen. Methode: 7 Low risk Neugeborenen wurden mit 6 normalen Neugeborenen anhand der Herzfrequenzfluktuationen (HFF) und Atembewegungen (AB) sowie deren Koordinationen verglichen. Ergebnisse: Bei den Low risk Neugeborenen fanden wir signifikant höhere Kohärenz der HFF und AB, höhere Komplexität der AB in den beiden Schlafstadien sowie der HFF im aktiven Schlaf sowie höhere Komplexität der Kopplung respirokardialer Koordinationen. Ziel: Beschreibung der Propofol-Sedierungsstadien durch Analyse der linearen und Komplexitäts-Eigenschaften der thalamo-kortikalen, kortikothalamischen und retikulo-thalamischen Koordinationen. Methode: Am Tiermodell von 13 juvenilen Schweinen wurden das Veränderngen von Elektrocortico- und Elektrothalamogramm (Nucl. reticularis thalami) unter tiefer und moderater Propofolsedierung untersucht. Ergebnisse: Komplexe Kopplungseigenschaften der retikulothalamo-kortikalen Koordination zeigten höhere Kopplungsstärke unter tiefer Sedierung; lineare Kopplungseigenschaften der intrakortikalen Koordination zeigen höhere Kopplungsstärke unter moderater Sedierung. Diskussion: Komplexität respirokardialer Koordinationen erlaubt eine Unterscheidung normaler und Low risk Neugeborener. Perinataler Streß und Hypotrophie steigern Komplexität respirokardialer Koordinationen. Lineare und Komplexitätsparameter der Koordination beschreiben unterschiedliche Eigenschaften der untersuchten Systeme