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。

我们从 2017 年到 2019 年的目标是创建一个 LSI，对由联立微分方程组成的神经元模型进行实时数值积分，并以模拟形式输出结果。我们使用了易于设计更改的FPGA，并采用了使用C语言的方法来设计程序。对于神经元，我们采用了由两个和三个变量的联立微分方程表示的模型。考虑到许多神经元模型的实现，采用定点计算来减少计算组件的数量。我们实现了两种类型的双变量神经元模型，作为放电特性，它们分别分为 I 类和 II 类。将数值积分结果进行 D/A 转换并输出，从而可以观察动作电位波形。通过改变所创建的神经元模型的直流电流偏置，我们确认了两种神经元模型之间放电特性的差异。由于定点计算的精度有限，很难忠实地再现理论发射频率。因此，为了使FPGA上神经元模型的激发特性更接近理论值，我们做了以下改进。 1) 考虑计算顺序，使得在32位定点数中，24位用于小数部分，8位用于整数部分。 2) 尽可能将计算结果制成表格。特别是，我们创建了一种计算钠离子电流的算法，注意尽可能准确地再现静息膜电位附近的小电流。这使他们能够重现低频射击。此外，我们实现了一种突发放电型三变量神经元模型，该模型在连续发射后暂停发射，并确认它可以实时计算。二变量模型的改进对于爆裂单元模型的计算也很重要，这对于获得接近浮点计算结果的发射特性是必要的。所采用的FPGA电路体积小，易于处理。现在可以实时计算神经元模型的响应，我们可以期望将其应用于动态钳制等生理实验。