वैज्ञानिक अभी भी एक साथ पहेली बना रहे हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है। गेटी इमेज के जरिए यूइचिरो चिनो / मोमेंट
दिमाग कैसे काम करता है यह एक पहेली है जिसमें कुछ ही टुकड़े होते हैं। इनमें से, एक बड़ा टुकड़ा वास्तव में एक अनुमान है: कि वहाँ के बीच एक रिश्ता है मस्तिष्क की शारीरिक संरचना और इसकी कार्यक्षमता.
मस्तिष्क की नौकरियों में स्पर्श, दृश्य और ध्वनि आदानों की व्याख्या के साथ-साथ भाषण, तर्क, भावनाएं, शिक्षण, आंदोलन का ठीक नियंत्रण और कई अन्य शामिल हैं। न्यूरोसाइंटिस्ट मानते हैं कि यह मस्तिष्क की शारीरिक रचना है - इसके सैकड़ों अरबों तंत्रिका फाइबर हैं - जो इन सभी कार्यों को संभव बनाते हैं। मस्तिष्क के "जीवित तार" विस्तृत न्यूरोलॉजिकल नेटवर्क से जुड़े होते हैं जो मनुष्य की अद्भुत क्षमताओं को जन्म देते हैं।
ऐसा लगता है कि अगर वैज्ञानिक तंत्रिका तंतुओं और उनके कनेक्शनों को मैप कर सकते हैं और उन आवेगों के समय को रिकॉर्ड कर सकते हैं जो दृष्टि के रूप में एक उच्च कार्य के लिए उनके माध्यम से प्रवाह करते हैं, तो उन्हें उदाहरण के लिए, कोई भी कैसे देखता है के सवाल को हल करने में सक्षम होना चाहिए। शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क का उपयोग कर मानचित्रण में बेहतर हो रहे हैं ट्रैक्टोग्राफी - एक तकनीक जो 3 डी मॉडलिंग का उपयोग करके तंत्रिका फाइबर मार्गों को नेत्रहीन रूप से दर्शाती है। और वे रिकॉर्डिंग में बेहतर हो रहे हैं कि रक्त प्रवाह को मापने के लिए उन्नत कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग करके जानकारी मस्तिष्क के माध्यम से कैसे चलती है।
लेकिन इन उपकरणों के बावजूद, किसी को भी यह पता लगाने के ज्यादा करीब नहीं है हम वास्तव में कैसे देखते हैं। तंत्रिका विज्ञान की केवल एक अल्पविकसित समझ है कि यह सब एक साथ कैसे फिट बैठता है।
इस कमी को दूर करने के लिए, मेरी टीम के बायोइंजीनियरिंग अनुसंधान मस्तिष्क संरचना और कार्य के बीच संबंधों पर केंद्रित है। समग्र लक्ष्य वैज्ञानिक रूप से सभी कनेक्शनों की व्याख्या करना है - दोनों संरचनात्मक और वायरलेस - जो संज्ञानात्मक कार्यों के दौरान विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों को सक्रिय करते हैं। हम जटिल मॉडल पर काम कर रहे हैं जो वैज्ञानिकों को मस्तिष्क समारोह के बारे में बेहतर तरीके से जानते हैं।
अंततः संरचना और कार्य की एक स्पष्ट तस्वीर मस्तिष्क संरचना को सही करने के प्रयासों के तरीकों को ठीक से ट्यून कर सकती है और, इसके विपरीत, दवा सही कार्य करने का प्रयास करती है।
विद्युत निकट-क्षेत्र कनेक्शन मस्तिष्क के भीतर संचार का एक और स्तर प्रदान करते हैं। गेटी इमेजेज के जरिए पीएम इमेज / स्टोन
आपके सिर में वायरलेस हॉट स्पॉट
संज्ञानात्मक कार्य जैसे तर्क और सीखना समय-क्रमबद्ध तरीके से कई अलग-अलग मस्तिष्क क्षेत्रों का उपयोग करते हैं। अकेले एनाटॉमी - न्यूरॉन्स और तंत्रिका फाइबर - इन क्षेत्रों के उत्तेजना को समवर्ती या अग्रानुक्रम में नहीं समझा सकते हैं।
कुछ कनेक्शन वास्तव में "वायरलेस" हैं। य़े हैं बिजली के निकट क्षेत्र कनेक्शन, और ट्रैक्टोग्राफ में कैप्चर किए गए भौतिक कनेक्शन नहीं।
मेरी शोध टीम ने कई वर्षों तक विस्तार से काम किया है इन वायरलेस कनेक्शन की उत्पत्ति और उनके क्षेत्र की ताकत को मापने। मस्तिष्क में जो चल रहा है उसका एक बहुत ही सरल सादृश्य है कि एक वायरलेस राउटर कैसे काम करता है। इंटरनेट को वायर्ड कनेक्शन के माध्यम से एक राउटर तक पहुंचाया जाता है। राउटर तब वायरलेस कनेक्शन का उपयोग करके आपके लैपटॉप को जानकारी भेजता है। सूचना हस्तांतरण की समग्र प्रणाली वायर्ड और वायरलेस कनेक्शन दोनों के कारण काम करती है।
बिजली के खेतों में आरोपित कणों से स्टेम और रणवीर के उनके अनछुए नोड्स में न्यूरॉन्स से बाहर निकलते हैं। गेट्स इमेज प्लस के माध्यम से ttsz / iStock
मस्तिष्क के मामले में, तंत्रिका कोशिकाएं कोशिका के शरीर से अन्य न्यूरॉन्स तक अक्षतंतु नामक लंबे थ्रेड जैसे हथियारों का विद्युत आवेगों का संचालन करती हैं। जिस तरह से, वायरलेस सिग्नल स्वाभाविक रूप से तंत्रिका कोशिकाओं के अनछुए भागों से उत्सर्जित होते हैं। इन धब्बों में सुरक्षात्मक इन्सुलेशन की कमी होती है जो अक्षतंतु के बाकी हिस्सों को लपेटता है रन्विएर के नोड्स.
रणवीर के नोड्स आवेशित आयनों को न्यूरॉन के अंदर और बाहर फैलने की अनुमति देते हैं, जो अक्षतंतु के नीचे विद्युत संकेत का प्रसार करते हैं। जैसे-जैसे आयन अंदर-बाहर होते हैं, विद्युत क्षेत्र उत्पन्न होते हैं। इन क्षेत्रों की तीव्रता और संरचना तंत्रिका कोशिका की गतिविधि पर निर्भर करती है।
यहां पर न्यूरोलॉजिकल नेटवर्क के लिए ग्लोबल सेंटर हम इन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं मस्तिष्क में वायरलेस सिग्नल काम करते हैं सूचना संप्रेषित करने के लिए।
मस्तिष्क की अकाल दुनिया
संज्ञानात्मक कार्यों के साथ मस्तिष्क क्षेत्र कैसे उत्साहित होते हैं, इसकी जांच एक और गलती करते हैं जब वे मान्यताओं पर भरोसा करते हैं जो अत्यधिक सरल मॉडल का नेतृत्व करते हैं।
शोधकर्ता इस संबंध को मॉडल बनाते हैं एक एकल चर के साथ रैखिक, एक मस्तिष्क क्षेत्र की प्रतिक्रिया के औसत आकार को मापता है। इसके पीछे तर्क है पहली सुनवाई सहायता का डिजाइन - अगर किसी व्यक्ति की आवाज दो बार जोर से बढ़ती है, तो कान को दो बार उतना ही जवाब देना चाहिए।
हियरिंग एड उपयोगकर्ताओं को पता है कि संवेदी इनपुट को दोगुना करना एक अल्पविकसित निर्धारण है। एंड्रीपोपोव / आईस्टॉक गेटी इमेज प्लस के माध्यम से
लेकिन श्रवण यंत्रों में पिछले कुछ वर्षों में बहुत सुधार हुआ है क्योंकि शोधकर्ताओं ने बेहतर तरीके से समझा है कि कान एक रैखिक प्रणाली नहीं है, और श्रोता की क्षमता के लिए उत्पन्न ध्वनियों से मेल खाने के लिए नॉनलाइनियर संपीड़न का एक रूप आवश्यक है। वास्तव में, सबसे जीवित चीजों में सेंसिंग सिस्टम नहीं होते हैं जो उत्तेजना के लिए एक रेखीय, एक-से-एक तरीके से प्रतिक्रिया करते हैं.
रैखिक मॉडल यह मानते हैं कि यदि किसी सिस्टम में इनपुट दोगुना हो जाता है, तो उस सिस्टम का आउटपुट भी दोगुना हो जाएगा। यह nonlinear मॉडल का सच नहीं है, जहां इनपुट के एकल मूल्य के लिए कई आउटपुट मान मौजूद हो सकते हैं। और ज्यादातर वैज्ञानिक इस बात से सहमत हैं तंत्रिका संगणना वास्तव में अरेखीय हैं.
मस्तिष्क और व्यवहार के बीच की कड़ी को समझने में एक महत्वपूर्ण सवाल यह है कि मस्तिष्क प्रतिस्पर्धी विकल्पों के बीच कार्रवाई का सबसे अच्छा पाठ्यक्रम कैसे तय करता है। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क का ललाट कोर्टेक्स इष्टतम विकल्प बनाता है कई मात्रा, या चर कंप्यूटिंग - संभावित अदायगी की गणना, समय और प्रयास के अनुसार सफलता की संभावना और लागत। चूंकि प्रणाली अशुभ है, संभावित अदायगी को दोगुना करने से अंतिम निर्णय की संभावना दोगुनी से अधिक हो सकती है।
{वेम्बेड वी=394259925} एक 2 डी मॉडल की तुलना में मस्तिष्क के माध्यम से सूचना का प्रवाह बहुत अधिक जटिल और गतिशील है जो पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व कर सकता है।
रैखिक मॉडल संभावनाओं की समृद्ध विविधता को याद करते हैं जो मस्तिष्क समारोह में हो सकते हैं, विशेष रूप से उन लोगों से परे जो संरचनात्मक संरचना का सुझाव देंगे। यह हमारे चारों ओर दुनिया के 2 डी और 3 डी प्रतिनिधित्व के बीच अंतर की तरह है।
वर्तमान रैखिक मॉडल सिर्फ मस्तिष्क क्षेत्र में उत्तेजना के औसत स्तर, या मस्तिष्क की सतह पर प्रवाह का वर्णन करते हैं। अपने सहकर्मियों की तुलना में यह बहुत कम जानकारी है और मैं अपने गैर-मॉडल मॉडल का निर्माण करते समय दोनों उन्नत कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग और इलेक्ट्रिक निकट-क्षेत्र बायोइमेजिंग डेटा का उपयोग करता हूं। हमारे मॉडल मस्तिष्क की सतहों पर और उसके भीतर गहराई तक सूचना प्रवाह की एक 3 डी छवि प्रदान करते हैं - और यह सब कैसे काम करता है, इसका प्रतिनिधित्व करने के लिए हमें करीब लाएं।
एक स्वस्थ दिखने वाले मस्तिष्क में कार्यात्मक समस्याएं हो सकती हैं। गेटी इमेज के जरिए साइंस फोटो लाइब्रेरी
सामान्य शरीर रचना विज्ञान, शारीरिक शिथिलता
मेरी शोध टीम इस तथ्य से प्रेरित है कि पूरी तरह से सामान्य दिखने वाली मस्तिष्क संरचनाओं वाले लोगों को अभी भी बड़ी कार्यात्मक समस्याएं हो सकती हैं।
न्यूरोलॉजिकल डिसफंक्शन में हमारे शोध के भाग के रूप में, हम धर्मशाला, शोक सहायता समूहों, पुनर्वास देखभाल सुविधाओं, आघात केंद्रों और तीव्र देखभाल अस्पतालों में व्यक्तियों का दौरा करते हैं। हमें लगातार इस बात का एहसास होता है कि जिन लोगों ने अपने प्रियजनों को खो दिया है वे सकते में हैं इसी तरह के लक्षण दिखाते हैं उन रोगियों में से जो अल्जाइमर रोग का निदान करते हैं।
दुख मृत्यु या अन्य प्रकार के नुकसान के लिए भावनात्मक, संज्ञानात्मक, कार्यात्मक और व्यवहारिक प्रतिक्रियाओं की एक श्रृंखला है। यह एक राज्य नहीं है, बल्कि एक ऐसी प्रक्रिया है जो या तो अस्थायी या चालू हो सकती है।
उन पीड़ितों के स्वस्थ दिखने वाले दिमाग शारीरिक दुःख समान संरचनात्मक समस्याएं नहीं हैं - सिकुड़ा हुआ मस्तिष्क क्षेत्रों और न्यूरॉन्स के नेटवर्क के बीच बाधित कनेक्शन सहित - जो अल्जाइमर रोग वाले लोगों में पाए जाते हैं।
हमारा मानना है कि यह केवल एक उदाहरण है कि मस्तिष्क के गर्म धब्बे कैसे होते हैं - वे कनेक्शन जो शारीरिक नहीं हैं - साथ ही मस्तिष्क के नॉनलाइनियर ऑपरेशन की समृद्धि से ऐसे परिणाम निकल सकते हैं जिनकी मस्तिष्क स्कैन द्वारा भविष्यवाणी नहीं की जाएगी। और भी कई उदाहरण हैं।
ये विचार नॉनवेज के माध्यम से गंभीर न्यूरोलॉजिकल स्थितियों के शमन का तरीका बता सकते हैं। Bereavement चिकित्सा और noninvasive, बिजली के निकट क्षेत्र neuromodulation उपकरणों किसी प्रियजन के नुकसान से जुड़े लक्षणों को कम कर सकते हैं। शायद ये प्रोटोकॉल और प्रक्रियाएं न्यूरोलॉजिकल डिसफंक्शन से पीड़ित रोगियों के लिए अधिक व्यापक रूप से पेश की जानी चाहिए, जहां इमेजिंग संरचनात्मक परिवर्तनों को प्रकट करता है। यह इन व्यक्तियों में से कुछ को इनवेसिव सर्जिकल प्रक्रियाओं से बचा सकता है।
इलेक्ट्रिक के पास-फील्ड मैपिंग में हमारे हाल के अग्रिमों का उपयोग करते हुए सभी मस्तिष्क के गैर-प्रासंगिक लिंक को आरेखित करना, और जो हम मानते हैं कि जैविक रूप से यथार्थवादी कई-वैरिएबल नॉनलाइन मॉडल हैं, उन्हें नियोजित करना, हमें जहां हम जाना चाहते हैं, उसके करीब एक कदम मिलेगा। मस्तिष्क की बेहतर समझ न केवल फ़ंक्शन को सही करने के लिए इनवेसिव ऑपरेटिंग प्रक्रियाओं की आवश्यकता को कम करेगी, बल्कि मस्तिष्क को सबसे अच्छा काम करने के लिए बेहतर मॉडल भी देगी: संगणना, स्मृति, नेटवर्किंग और सूचना वितरण।
के बारे में लेखक
साल्वाटोर डोमिनिक मोरगेरा, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और बायोइंजीनियरिंग के प्रोफेसर, ताऊ बेटा पाई प्रख्यात इंजीनियर, दक्षिण फ्लोरिडा विश्वविद्यालय
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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