神経細胞モデルのリアルタイム計算LSIに関する研究

神经元模型实时计算LSI研究

基本信息

批准号：
17700294
负责人：
立野勝巳
金额：
$ 2.3万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17700294/
关键词：
神経細胞モデルシミュレータ FPGA

项目摘要

連立微分方程式から成る神経細胞モデルを実時間で数値積分し、結果をアナログ出力するLSIを作成することを目的として、17年度から19年度まで取り組みを行った。設計の変更が容易なFPGAを用い、設計プログラムにはC言語を用いた手法を取り入れた。神経細胞として、2変数、および3変数の連立微分方程式で表現されるモデルを採用した。多くの神経細胞モデルを実装することを考慮して、演算のための構成素子数を少なく出来る固定小数点計算とした。発火特性としてそれぞれクラスI、クラスIIに分類される2種類の2変数神経細胞モデルを実装した。数値積分した結果をD/A変換して出力し、活動電位波形を観測できるようにした。作成した神経細胞モデルの直流電流バイアスを変えて、2種類の神経細胞モデルの発火特性の違いを確認した。固定小数点計算の精度の限界があるため、理論的な発火周波数を忠実に再現することは難しい。そこで、FPGA上の神経細胞モデルの発火特性を理論値に近づけるために、以下の改善を行った。1)固定小数点32ビットのうち、24ビットを小数部に、8ビットを整数部に使えるよう計算順序を考慮。2)可能な限り計算をテーブル化。特に、ナトリウムイオン電流の計算について、静止膜電位付近の小さな電流をできるだけ正確に再現するよう配慮して、アルゴリズムを作成した。これにより、周波数の低い発火も再現できた。加えて、連続した発火の後、発火を休止するバースト放電型の3変数神経細胞モデルも実装し、実時間で計算できることを確認した。2変数モデルの改善点は、バースト細胞モデルの計算においても重要で、浮動小数点計算の結果に近い発火特性を得るために必要であった。採用したFPGA回路はサイズが小さく、取り扱いも容易である。実時間で神経細胞モデルの応答が計算できるようになったことで、ダイナミッククランプ等の生理学実験への応用が期待できる。

该项目是从2017年到2019年进行的，其目的是创建一个LSI，该LSI集成了一个由同时的微分方程进行实时数值组成的神经元模型，并类似地输出结果。使用了FPGA，可以轻松更改设计，并为设计程序采用了C语言技术。作为神经元，我们使用了由两种和三变量同时微分方程表示的模型。考虑到许多神经元模型的实现，我们创建了一个定点计算，该计算允许减少计算的组件数量。实施了两种类型的两种可变性神经元模型，分别分为I类和II类射击属性。数值积分结果转换为D/A并输出，从而可以观察到动作电势波形。更改了创建的神经元模型的直流电流偏置，以确认两个神经元模型的点火特性差异。由于定点计算的精度有限，因此很难忠实地再现理论发射频率。因此，进行了以下改进，以使FPGA上神经元模型的发射特性更接近理论值。 1）考虑计算顺序，以便可以将24位用于小数部分，并且可以将8位用于固定点32位的整数部分。 2）尽可能多地计算表。特别是，对于钠离子电流的计算，创建了一种算法，并考虑考虑在静止膜电位附近繁殖尽可能准确的小电流。这也允许恢复低频点火。此外，实施了连续射击后，爆发类型的3变量神经元模型，证实可以实时计算。两变量模型的改进在计算爆发细胞模型中也很重要，并且对于获得类似于浮点计算的射击属性是必要的。所使用的FPGA电路的尺寸很小，易于处理。可以预期，可以实时计算神经元模型的响应的能力，可应用于生理实验，例如动态夹。