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Circuits et systemes de modelisation analogique de neurones ...

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Chapitre IV : mise en œuvre <strong>et</strong> applicationspropriété <strong>de</strong> notre calculateur <strong>analogique</strong> <strong>de</strong> résoudre en temps réel les équations <strong>de</strong> modèlescomplexes mais nous allons voir qu'il est encore possible d'améliorer la vitesse <strong>de</strong> calcul.Pour expliquer <strong>et</strong> illustrer c<strong>et</strong>te possibilité, nous considérons un neurone simple à <strong>de</strong>uxconductances ioniques décrit par l'équation ci-<strong>de</strong>ssous :CmemdVdtmem I I g (V E ) 0(4.3)NaKfuitememfuiteRappelons que les variables d'activations <strong>de</strong> I Na <strong>et</strong> I K sont solutions d'équations différentielles<strong>de</strong> la forme suivante :xdx(t) x (Vmem) x(t)(4.4)dtLa dépendance temporelle du modèle est entièrement décrite par ces <strong>de</strong>ux équations, <strong>et</strong> lamodification <strong>de</strong> la "vitesse <strong>de</strong> calcul", traduite mathématiquement par un changement <strong>de</strong>variable1t' t , n'implique que la transformation <strong>de</strong>s "variables" C mem (capacitémembranaire) <strong>et</strong> x (constantes <strong>de</strong> temps <strong>de</strong>s variables d'activations) selon les équations :'CmemCmem' xRCx <strong>et</strong> x (4.5) Pour un modèle tonique à <strong>de</strong>ux conductances, nous modifions donc les con<strong>de</strong>nsateursmembranaire C mem <strong>et</strong> <strong>de</strong> constantes <strong>de</strong> temps C x en les divisant par un rapport (figure 4-11).Les mesures présentées ont été obtenues par S. Le Masson <strong>et</strong> B. Foutry pour treize valeurs <strong>de</strong> comprises entre 0,05 <strong>et</strong> 320. Le temps réel correspondant à = 1 avec une fréquence <strong>de</strong>répétition <strong>de</strong>s PA <strong>de</strong> l'ordre <strong>de</strong> 30 Hz.153

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