1.2 Природа электрической активности мозга
Основными элементами центральной нервной системы (ЦНС) являются нейроны. Типичный нейрон состоит из трех частей: дендритное дерево, тело клетки (сома) и аксон (рис.1). Сильное разветвленное тело дендритного дерева имеет большую поверхность, чем остальные его части, и является его рецептивной воспринимающей областью. Многочисленные синапсы на теле дендритного дерева осуществляют прямой контакт между нейронами. Все части нейрона покрыты оболочкой - мембраной. В состоянии покоя внутренняя часть нейрона - протоплазма - имеет негативный знак по отношению к внеклеточному пространству и составляет приблизительно 70 мВ.
Этот потенциал называют потенциалом покоя. Он обусловлен разностью концентраций ионов Na+, преобладающих в экстраклеточной среде, и ионов К+ и Cl-, преобладающих в протоплазме нейрона. Если мембрана нейрона деполяризуется от - 70 мВ до - 40 мВ, при достижении некоторого порога нейрон отвечает коротким по длительности импульсом, при котором мембранный потенциал сдвигается до +20 мВ, а затем обратно до - 70 мВ. Этот ответ нейрона называют потенциалом действия. Длительность данного процесса составляет около 1мс.
Потенциал действия является основным механизмом, с помощью которого аксоны нейронов передают информацию на значительные расстояния.
В функциональном отношении нейроны делятся на три основных класса.
Чувствительные (сенсорные) или рецепторные нейроны несут информацию от периферии к центру в виде последовательности разрядов потенциалов действия, в которых кодируются физические и другие параметры стимула.
Интернейроны действуют на другие нейроны посредством постсинаптических возбуждающих или тормозных потенциалов. Это самая многочисленная группа, состоящая из 20 миллиардов нейронов ЦНС.
Двигательные (моторные) или эффекторные нейроны - это все нейроны, которые посылают эфферентные аксоны для активации мышц.
Глия. Более половины объема ЦНС состоит из глиальных клеток, которые поддерживают функцию нейронов, но непосредственно не участвуют в функционировании нейронов.
- 1. Введение
- 1.1 Электроэнцефалография человека
- 1.2 Природа электрической активности мозга
- 1.3 Регистрация электроэнцефалограммы по системе "10-20"
- 1.4 Электроэнцефалографическая семиотика
- 1.5 Ритмы ЭЭГ
- 1.6 Применение ЭЭГ
- 1.7 Нестационарность ЭЭГ
- 1.8 Важность сегментации в решении задач ЭЭГ
- 1.8.1 Классификация сна на основе ЭЭГ
- 1.8.2 Фундаментальные исследования работы мозга
- 2. Постановка задачи
- 3. Математический аппарат
- 3.1 Стационарный случайный процесс
- 3.2 Алгоритмы сегментации ЭЭГ
- 3.2.1 Метод фиксированных интервалов
- 3.2.2 Параметрическая сегментация
- 121. Автоматические стационарные системы пожаротушения.
- Глава 7. Роль электроэнцефалографического
- Многоуровневая временная сегментация речевых сигналов
- Системы автоматической оптимизации записи
- 49 Автоматические стационарные системы пожаротушения
- Автоматические стационарные системы пожаротушения.
- Сегментация изображения
- 3.2 Автоматические стационарные системы пожаротушения
- 2.14.6. Автоматические стационарные системы пожаротушения
- 50. Автоматические стационарные системы пожаротушения.