Idegrendszeri modellezés

ELTE TTK


2018/19. ősz

A kurzus célja, hogy a hallgatók betekintést nyerjenek az idegrendszer működésébe. A modellek szerepe kettős: Egyrészt az idegrendszer egy komplex rendszer, a sokféle információ szintetizálásához pontos modellekre van szükség. Másrészt az idegrendszer modellezi a külvilágot, az aktivitását megfigyelve ezekről a modellekről is információt gyűjthetünk.

A kurzust elsősorban a matematikától nem idegenkedő biológus vagy az agyunk működése iránt érdeklődő fizikus, mérnök vagy informatikus hallgatóknak ajánljuk, de bárki mást is szívesen látunk. A kurzus 12 előadásból áll, melyekhez idén kísérleti jelleggel szabadon választható, egyszerű gyakorlati feladatok (programozás R nyelven) is kapcsolódnak.

Időpont: hétfő, 16:15 - 17:45
Helyszín: ELTE Lágymányosi kampusz, Déli tömb, 6-104 Entz Géza terem
Tárgykód: kv2n9o46 (ELTE) BIO/07/16 (ELTE, biológia doktori iskola) BMETE47MC40 (BME)
Oktatók: Orbán Gergő, Somogyvári Zoltán, Ujfalussy Balázs
Gyakorlat: Letölthetőek innen
Vizsgakérdések (példa): link

Írásbeli vizsga

  • Dec. 17. 16:00, ELTE, Déli tömb, 6-104 Entz Géza terem
  • Jan. 7. 16:00, ELTE, Déli tömb, 6-104 Entz Géza terem
  • Jan. 21. 16:00, ELTE, Déli tömb, 6-104 Entz Géza terem

    Tanterv:

      Biofizikai alapok

    • szept. 10: Idegi ingerlékenység: bevezetés, bottom-up és top-down modellek, az agy és a számítógép összehasonlítása Diák itt Feladat: Biophys/ions_demo.Rmd (SZ).
    • szept 17: Konduktancia alapú modellek: membrán-, reverzál-, egyensúlyi-, nyugalmi és Nernst potenciál, akciós potenciál, ion csatornák, kapuváltozók, serkenthetőség, Hogkin-Huxley modell, időállandó, időskálák szétválasztása. Diák itt. Feladat: Biophys/HH_demo.Rmd (UB).
    • szept 24: Jelintegráció és jelterjedés az idegsejtekben: szinapszis, szinaptikus potenciál, szaturáció, dendritek, kábel egyenlet Diák itt. Feladat: dia, 14. oldal. (UB)
    • okt. 1: Egyszerű modellek: dinamikus rendszerek analízise: fázis-tér, attraktor, bifurkáció, időskálák szétválasztása, integrátor, rezonátor, IF és LIF modellek, ráta modell, MCP neuron Diák itt. Feladat: Biophys/IF_demo.Rmd (SZ)

      A neurális kód

    • okt. 8: Hatékony kódolás a szenzoros rendszerekben. A neurális variabilitás eredete: input vagy output, GIF vs. GLM, kódolás, receptív mező, optimális kódolás: entropia, kölcsönös információ Diák itt. Feladat: Coding/Coding_demo.Rmd (UB)
    • okt. 15: Dekódolás: Bayes szabály, dekódolás, diszkrimináció, szenzitivitás, choice probability, Fisher information (OG). Diák itt
    • okt. 22: nemzeti ünnep
    • okt. 29: őszi szünet
    • nov. 5: Dekódolás: Bayes szabály, dekódolás, diszkrimináció, szenzitivitás, choice probability, Fisher information (OG). Diák itt Feladat: Coding/Decoding_demo.Rmd

      Hálózatok, Plaszticitás, adaptáció, tanulás

    • nov. 12: Neuron hálózatok: előrecsatolt és visszacsatolt hálózat, súlymátrix, linárizáció, ráta modell, sajátvektor, amplifikáció, EI-hálózatok, nem-normális súlymátrix, tranziens dinamika, variabilitás eredete hálózatokban, serkentés és gátlás egyensúlya Diák itt. Feladat: Coding/Networks.Rmd (UB)
    • nov. 19: A szinaptikus plaszticitás biofizikája: szenzitizáció, habituácio, kondicionálás aplysia-ban, a tanulás molekuláris mechanizmusai. Tanulás tanítóval: hibajavítás, perceptron, backpropagation. Diák itt. (OG) Feladat: SynapseLearning/Reliability.Rmd
    • nov. 26: Tanulás tanító nélkül: Hebb szabály és PCA, dimenzió redukciós módszerek populációs aktivitáshoz, Brain-machine interface dimenzió redukció segítségével; tanító nélküli hibajavítás. Diákat lásd az előző alkalomnál. (OG) Feladat: SynapseLearning/Perceptron.Rmd

      Navigáció és a hippoccampus

    • dec. 3: Memória és a hippokampusz. Hippokampusz és epizódikus memória, HM, attraktor, cell-assembly, Hopfield hálózat. (SZ) diák. Feladat: Hippocampus/Hopfield.Rmd
    • dec. 10: Navigáció, megerősítéses tanulás és hippokampus. A hippokampusz felépítése, hely sejtek, navigáció és tervezés elmélete és kísérleti adatok: megerősítéses tanulás, aktor és kritik, TD-learning, value-function, prediction error, kitekintés: prediction error és dopamin kapcsolata, szekvenciák a hippokampuszban: theta és SPW alatt, predikció és tervezés (UB) link. Feladat: Hippocampus/Replay.Rmd, PlaceCells.Rmd

      Jegyzetek

    • Hasznos, de nem teljes jegyzet (SZ)
    • Biofizika (UB)
    • Régebbi diák és jegyzet. (Péter Érdi and others)
    • selected chapters from Pléh Csaba - Kovács Gyula - Gulyás Balázs (szerk): Kognitív idegtudomány. Osiris, Budapest
      Érdi Péter - Lengyel Máté: Matematikai modellek az idegrendszer-kutatásban. p 126-148.
      Fiser József - Nádasdy Zoltán: Neurális kódolás térben és időben. p 171-201
      Nádasdy Zoltán - Fiser József: A tanulás biológiai és mesterséges neurális hálói p 389
      Káli Szabolcs - Acsády László: A hippocampusfüggő memória neurobiológiai alapjai p 359

      2017/18. ősz

      Biofizikai alapok

    • szept. 11: Idegi ingerlékenység: bevezetés, bottom-up és top-down modellek, az agy és a számítógép összehasonlítása. Konduktancia alapú modellek: membrán-, reverzál-, egyensúlyi-, nyugalmi és Nernst potenciál, akciós potenciál, ion csatornák, kapuváltozók, serkenthetőség, Hogkin-Huxley modell, időállandó, időskálák szétválasztása (UB).
    • szept 18: Jelintegráció és jelterjedés az idegsejtekben: szinapszis, szinaptikus potenciál, szaturáció, dendritek, kábel egyenlet (UB).
    • szept. 25: Egyszerű modellek: dinamikus rendszerek analízise: fázis-tér, attraktor, bifurkáció, időskálák szétválasztása, integrátor, rezonátor, IF és LIF modellek, ráta modell, MCP neuron (SZ)

      A neurális kód

    • okt. 2: Hatékony kódolás a szenzoros rendszerekben. A neurális variabilitás eredete: input vagy output, GIF vs. GLM, kódolás, receptív mező, optimális kódolás: entropia, kölcsönös információ (UB)
    • okt. 9: Dekódolás: Bayes szabály, dekódolás, diszkrimináció, szenzitivitás, choice probability, Fisher information (OG).
    • okt. 16: Neuron hálózatok: előrecsatolt és visszacsatolt hálózat, súlymátrix, linárizáció, ráta modell, sajátvektor, amplifikáció, EI-hálózatok, nem-normális súlymátrix, tranziens dinamika, variabilitás eredete hálózatokban, serkentés és gátlás egyensúlya (UB)
    • okt. 23: nemzeti ünnep
    • okt. 31: őszi szünet

      Plaszticitás, adaptáció, tanulás

    • nov. 6: A szinaptikus plaszticitás biofizikája: szenzitizáció, habituácio, kondicionálás aplysia-ban, a tanulás molekuláris mechanizmusai (UB és OG).
    • nov. 13: Tanulás tanítóval: hibajavítás, perceptron, backpropagation (OG).
    • nov. 20: Tanulás tanító nélkül: Hebb szabály és PCA, dimenzió redukciós módszerek populációs aktivitáshoz, Brain-machine interface dimenzió redukció segítségével; tanító nélküli hibajavítás. Diákat lásd az előző alkalomnál. (OG)

      Navigáció és a hippoccampus

    • nov. 27: Memória és a hippokampusz. Hippokampusz és epizódikus memória, HM, attraktor, cell-assembly, Hopfield hálózat. (SZ)
    • dec. 4: Nobel díj 2014, kódolás és dekódolás hely-sejtekkel, hippokampusz felépítése. Út-integráció és a grid sejtek: út-integráció, periódikus határ-feltétel, zajtűrés, grid sejtek, hiba-javítás, kódolás grid sejtekkel, kínai maradékrendszer kód. (SZ)
    • dec. 11: Navigáció: megerősítéses tanulás, aktor és kritik, TD-learning, value-function, prediction error, kitekintés: prediction error és dopamin kapcsolata, szekvenciák a hippokampuszban: theta és SPW alatt, predikció és tervezés. (SZ)


      2016/17. ősz

      Időpont: hétfő, 16:15 - 17:45
      Helyszín: ELTE Lágymányosi kampusz, Északi Tömb 160
      Tárgykód: kv2n9o46

    Tanterv:

    • szept. 12: Biológiai bevezető, modellek az idegtudományban (Somogyvári Zoltán). Diák itt és itt.
    • szept 19: Az idegi elektromos jelek keletkezése, egy Nobel-díjas elmélet (SZ) diák Az első feladat
    • szept. 26: Mi az ami igazán számít? Egyszerűsített idegsejt modellek (SZ) diák
    • okt. 3: Hogyan terjed az idegi jel? (SZ)
    • okt. 10: Információ kódolás és kódfejtés az idegrendszerben (UB) Diák itt .
    • okt. 17: Koordináció idegsejtek között (Ujfalussy Balázs). Diák itt .
    • okt. 24: Tanulás a hibáinkból (UB) Diák itt .
    • okt. 31: őszi szünet
    • nov. 7: Tanulás egy sejttel, felügyelt tanulás, diák (Orbán Gergő) Diák itt
    • nov. 14: Tanulás neuronhálózatban, tanító nélküli tanulás, diák (OG)
    • nov. 21: Stimulus-statisztika és tanulás kapcsolata, diák (OG)
    • nov. 28: Reprezentációs tanulás az idegrendszerben, diák (OG)
    • dec. 5: Egy komplex funkció modellezése: a navigáció diák (SZ)

    Hasznos, de nem teljes jegyzet (SZ)



    2015/16. ősz

    Időpont: hétfő, 16:30 - 18:00
    Helyszín: ELTE Lágymányosi kampusz, Északi Tömb 7.14
    Tárgykód: kv2n9o46
    Feladatok:

    Tanterv:

    • szept. 7: Biológiai bevezető, modellek az idegtudományban (Somogyvári Zoltán). Diák itt és itt.
    • szept 14: Az idegi elektromos jelek keletkezése, egy Nobel-díjas elmélet (SZ) diák Az első feladat.
    • szept. 21: Mi az ami igazán számít? Egyszerűsített idegsejt modellek (SZ) diák
    • szept. 28: Hogyan terjed az idegi jel? (SZ)
    • okt. 5: Koordináció idegsejtek között (Ujfalussy Balázs). Diák itt .
    • okt. 12: Információ kódolás és kódfejtés az idegrendszerben (UB) Diák itt .
    • okt. 19: Tanulás a hibáinkból (UB) Diák itt .
    • okt. 26: őszi szünet
    • nov. 2: Tanulás egy sejttel, felügyelt tanulás, diák (Orbán Gergő)
    • nov. 9: Tanulás neuronhálózatban, tanító nélküli tanulás, diák (OG)
    • nov. 16: Stimulus-statisztika és tanulás kapcsolata, diák (OG)
    • nov. 23: Reprezentációs tanulás az idegrendszerben, diák (OG)
    • nov. 30: konzultáció
    • dec. 7: konzultáció


    2014/15. ősz

    Időpont: hétfő, 16:15-17:45
    Helyszín: LK-É-058
    Tárgykód: kv2n9o46

    • szept. 8: Biológiai bevezető (Somogyvári Zoltán)
    • szept 15: Modellek az idegtudományban (SZ)
    • szept. 22: Az akciós potenciál és a Hodgkin-Huxley modell, egyszerűsített egysejt-modellek (SZ)
    • szept. 29: Egyszerűsített és kiterjesztett egysejt-modellek (SZ)
    • okt. 6: Gyakorlat: HH- és kábelegyeneltek, hálózatok számítógépes szimulációja (Cserpán Dorottya)
    • okt. 13: A tanulás idegrendszeri modelljei (Bányai Mihály)
    • okt. 20: Megerősítéses tanulás, stratégiák tanulása az idegrendszerben (BM)
    • okt. 27: őszi szünet
    • nov. 3: A memória idegrendszeri modelljei (Gáspár Merse), jegyzet, cikk
    • nov. 10: Gyakorlat: tanulórendszerek számítógépes szimulációja (GM)
    • nov. 17: Kódolás az iderendszerben (Orbán Gergő)
    • nov. 24: A neurális kód értelmezése (OG)
    • dec. 1: Reprezentációs tanulás az idegrendszerben (OG)


    2013/14. ősz

    Időpont: hétfő, 16:15-17:45
    Helyszín: Kémia épület 059
    Tárgykód: kv2n9o46

    • szept. 16: Modellek az idegtudományban, biológiai bevezető, diák itt és itt.
    • szept. 23: Az akciós potenciál és a Hodgkin-Huxley modell, egyszerűsített egysejt-modellek (Somogyvári Zoltán diák itt )
    • szept. 30: Egyszerűsített egysejt-modellek, a diák itt (SZ)
    • okt. 7: Térben kiterjesztett egysejt-modellek, szinapszismodellek, a diák itt (SZ)
    • okt. 14: Gyakorlat: HH- és kábelegyeneltek, hálózatok számítógépes szimulációja (Cserpán Dorottya diák itt és itt )
    • okt. 21: A tanulás idegrendszeri modelljei (Bányai Mihály, diák itt)
    • okt. 28: őszi szünet
    • nov. 4: Megerősítéses tanulás, stratégiák tanulása az idegrendszerben (BM, diák itt)
    • nov. 11: A memória idegrendszeri modelljei (BM, diák itt)
    • nov. 18: Gyakorlat: tanulórendszerek számítógépes szimulációja (CSD. vázlat itt)
    • nov. 25: Kódolás az iderendszerben (Orbán Gergő)
    • dec. 2: A neurális kód értelmezése (OG)
    • dec. 9: Reprezentációs tanulás az idegrendszerben (OG)

    Ajánlott olvasmány: P. Dayan & L. Abbott: Theoretical Neuroscience
    Perceptron applet
    Előrecsatolt háló applet
    Hopfield háló applet
    Boltzmann gép videó



    2012/13. ősz

    • szept. 10: Modellek az idegtudományban, biológiai bevezető (Bányai Mihály) diák itt
    • szept. 17: Az akciós potenciál és a Hodgkin-Huxley modell (Somogyvári Zoltán) diák itt
    • szept. 24: Egyszerűsített egysejt-modellek (SZ) diák itt
    • okt. 1: Térben kiterjesztett egysejt-modellek, szinapszismodellek (SZ) diák itt
    • okt. 8: Összetett egysejt-modellezés NEURON szimulációs környezetben (Cserpán Dorottya)
    • okt. 15: Elektrofiziológiai és mikroszkópikus kísérletek és adatelemzés, agy-gép interfészek (SZ) diák itt
    • okt. 22: ez feltehetően munkaszüneti nap lesz
    • okt. 29: őszi szünet
    • nov. 5: fMRI kísérletek és adatelemzés (BM) Fóliák itt.
    • nov. 12: A tanulás idegrendszeri modelljei (BM) Fóliák itt.
    • nov. 19: A memória idegrendszeri modelljei (BM) Fóliák itt.
    • nov. 26: Megerősítéses tanulás, stratégiák tanulása az idegrendszerben (BM) Fóliák itt.
    • dec. 3: Neuronhálózat modellezése számítógépes szimulációs környezetben (CSD)
    • dec. 10: A térbeli navigáció biológiai alapjai, modellek működés közben: helysejtek és gridsejtek (SZ) Fóliák itt.


    2011/12. ősz

    • szept. 19: Modellek az idegtudományban (Érdi Péter)
    • szept. 26: Biológiai bevezető (Somogyvári Zoltán) Az előadás fóliái megtalálhatóak itt .
    • okt. 3: Az akciós potenciál és a Hodgkin-Huxley modell (Zalányi László)
    • okt. 10: Egyszerűsített egysejt-modellek (ZL)
    • okt. 17: Térben kiterjesztett egysejt-modellek és NEURON szimulációs környezet (ZL)
    • okt. 24: Idegrendszeri betegségek (Szalisznyó Krisztina). Fóliák itt .
    • okt. 31: munkaszüneti nap
    • nov. 7.: Elektrofiziológiai és mikroszkópikus kísérletek és adatelemzés (SZ) Az előadás fóliái megtalálhatóak itt .
    • nov. 14: fMRI kísérletek és adatelemzés (Bányai Mihály). Fóliák itt.
    • nov. 21: Agy-gép interfészek (SZ)
    • nov. 28: A tanulás idegrendszeri modelljei (BM). Fóliák itt.
    • dec. 5: A memória idegrendszeri modelljei (BM). Fóliák itt.
    • dec. 12: A térbeli navigáció biológiai alapjai, modellek működés közben: helysejtek és gridsejtek (SZ)


    2010/11. tavasz

    • feb. 14: Biofizikai alapok: idegi ingerlékenység, nyugalmi potenciál, akciós potenciál. (Ujfalussy Balázs) Jegyzet és a fóliák az egysejtmodellek című órához.
    • feb. 21: Idegi jelfeldolgozás 1.: integráció időben, az idegsejt mint dinamikai rendszer. Fázistér, attraktorok, bifurkációk fóliák itt és itt (Somogyvári Zoltán)
    • feb. 28: Idegi jelfeldolgozás 2.: térbeli integráció, kábelegyenlet (SZ)
    • marc. 7.: Ablakok az agyra: kísérleti módszerek (SZ) fóliák itt.
    • marc. 14., 21.: Információ-kódolás az idegrendszerben. Az idegsejtek tüzelési mintázatai, sztochasztikus modellek. Független vagy korrelációs kód. Kódfejtés. (UB) Az előadás fóliái megtalálhatóak itt és itt.
    • marc. 28.: Tanulás az idegrendszerben: supervised, unsupervised és reinforcement learning. Hebb-szabály, delta-szabály, perceptron. (Bányai Mihály, fóliák itt.)
    • apr. 4.: Memóriamodellek: rövid- és hosszútávú, Hopfield-hálózat, Boltzmann-gép (slideok itt). Oszcillációk: keletkezésük és funkciójuk (slideok itt). (BM)
    • apr. 11., 18.: Idegrendszeri betegségek (Szalisznyó Krisztina) A betegségekhez kapcsolódó fóliák megtalálhatóak itt, itt és még itt is. Az órához kapcsolódi cikkek: Rolls et al., 2008; Grillner et al, 2005, Frank et al., 2007, és még Allene et al., 2008 is.
    • apr. 25.: Húsvéthétfő
    • maj. 2.: Generatív modellek: amikor az agy épít modellt a külvilágról. vázlat (UB)
    • maj. 9.: A térbeli navigáció biológiai alapjai: modellek működés közben: helysejtek és gridsejtek. navigációs (SZ)

    Egy példa vizsgasor-részlet található itt és itt is.



    2009/10. ősz

    A 2009/10-as tanév I. félévében az idegrendszeri modellezés órát tömbösítve, négy alkalommal tartottuk a KFKI Kampuszon. A kurzus tematikája itt található.



    Általános anyagok

    Korábbi előadásaink összegyűjtött fóliái (18 Mb)

    Egyik évben ezekből a cikkekből lehetett választani a hallgatóknak önálló feldolgozásra: