Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Исследование нейронных механизмов детектирования интерауральных временных различий методами математического моделирования

Диссертация: Исследование нейронных механизмов детектирования интерауральных временных различий методами математического моделирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Во второй главе изложены принципы построения исследовательской модели нейронной сети для изучения альтернативного гипотетического механизма детектирования ИВРа также представлено разработанное программное обеспечение, использованное для реализации модели в рамках численного исследования. В первом разделе главы представлен обзор базовой структуры разработанной модели, имитирующей активность… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. Современное состояние проблемы моделирования механизмов обработки ИВР системой бинаурального слуха (обзор литературы)
    • 1. 1. Пространственный бинауральный слух. Локализация источника звука в горизонтальной плоскости
    • 1. 2. Интерауральные различия как основной источник информации при азимутальной локализации звука
    • 1. 3. Разрешающая способность СБС в сопоставлении с инертностью составляющих ее единичных элементов
    • 1. 4. Краткие морфофизиологические данные о структурной организации СБС (на примере млекопитающих)
    • 1. 5. Чувствительность бинауральных нейронов СБС млекопитающих к ИВР
    • 1. 6. Модели нейронных механизмов вычисления ИВР
      • 1. 6. 1. Модель Джеффресса
      • 1. 6. 2. Модель Equalization-Cancellation
      • 1. 6. 3. Модель популяционного кодирования ИВР

Исследование нейронных механизмов детектирования интерауральных временных различий методами математического моделирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы.

Особенность развития современной нейробиологии заключается в получении количественных данных на уровне отдельных нейронов, в т. ч. касающихся динамики мембранного потенциала в различных состояниях, свойств и вклада структурных компонент нейрона, ионных механизмов генерации импульсов и т. д. Полученные экспериментальные данные обобщаются и формализуются в виде биологически обоснованных детальных моделей, которые используются как эффективный инструмент для тестирования нейробиологических гипотез и формулировки предположений о возможных механизмах наблюдаемых феноменов, доступных экспериментальной проверке [56,61,62,85,133]. С другой стороны, механизмы интеграции активности отдельных нейронов, их коллективное функционирование, способы популяционного кодирования/декодирования и обработки информации остаются Terra Incognita и являются предметом разнообразных гипотез [9,26,70,118,128]. Слабый прогресс исследований в области популяционной обработки сигналов определяется, прежде всего, ограниченными возможностями современных нейрофизиологических методов, что создает обширную область применения методов математического моделирования при комплексном исследовании наиболее сложных вопросов нейробиологии.

Одним из ярких примеров такого рода проблем является изучение нейронных основ бинаурального восприятия человеком и животными пространственного положения источника звука. В частности, внимание исследователей привлекают нейронные механизмы, лежащие в основе исключительной дифференциальной чувствительности слуховой системы к интерауральным различиям физических параметров звукового сигнала [1,37]. В контексте данной задачи актуальным является понимание способности слуховой системы млекопитающих, образованной медленными и имеющими существенную шумовую компоненту нейронами, устойчиво детектировать микросекундные интерауральные временные различия (ИВР), которые несут ключевую информацию о положении источника низкочастотного звука при азимутальной локализации [3,4,13,73,111,144]. Анализ морфологических и физиологических данных указывает на то, что высокоточное детектирование биологически релевантных значений ИВР невозможно на основе единичных нейронов, а является результатом специфической организации коллективной работы клеток билатеральных популяций слуховой системы [113,157]. Классическая гипотеза описывает возможную морфофункциональную организацию билатеральных популяций как нейронную «карту» биологического диапазона значений ИВР и предполагает функционирование механизмов детектирования ИВР на основе «быстрых» нейронов — детекторов совпадения [64,89]. Однако в последнее десятилетие выявлен ряд экспериментальных фактов (преимущественно при исследовании млекопитающих) о свойствах единичных клеток и, как следствие, вероятном характере популяционной динамики, которые не могут быть интерпретированы в рамках доминирующей гипотезы [73,91,109,121]. В связи с этим, возникает необходимость поиска и изучения альтернативных, основанных на современных нейробиологических данных, нейронных механизмов высокоточного детектирования ИВР, что определяет актуальность цели данного диссертационного исследования. При этом следует еще раз подчеркнуть, что на данный момент не существует прямых методов экспериментальной нейрофизиологии для исследования популяций средней и большой размерности с детализацией функциональных свойств отдельных нейронов. Это обосновывает адекватность применения методов математического моделирования для анализа механизмов детектирования ИВР в слуховой системе в свете современных экспериментальных данных.

Объект исследования.

Объектом исследования являются модели нейронных механизмов обработки микросекундных интерауральных временных различий, реализованные на основе разработанной биологически корректной нейронной структуры с клеточным уровнем детализации.

Методы исследования.

При выполнении исследований в рамках диссертационной работы использовались биологически обоснованные модели нейронов и синапсовматематический аппарат, применяемый для детального нейромоделированияаналитические и численные методы решения дифференциальных уравненийотдельные разделы статистики и теории вероятности. Для реализации разработанной исследовательской модели в имитационных экспериментах применялись методы процедурного программирования.

Цель и задачи работы.

Целью диссертационной работы является исследование нейронных механизмов детектирования интерауральных временных различий на основе математического моделирования билатерально расположенных популяций специфических бинауральных клеток слуховых отделов ствола мозга.

Для достижения поставленной цели в ходе работы решались следующие задачи:

1. Разработка исследовательской модели нейронной сети на основе формализации современных нейрофизиологических данных о морфофункциональной организации единичных нейронов и их популяций в бинауральной слуховой системе.

2. Теоретическое исследование принципа популяционного кодирования как основы механизма детектирования ИВР в рамках моделируемой биологической нейронной системы.

3. Тестирование функционирования механизма популяционного детектирования ИВР в имитационных численных экспериментах на исследовательской модели.

4. Исследование влияния на функционирование механизма популяционного детектирования ИВР различного рода шумовых процессов, свойственных реальной слуховой системе.

5. Разработка и тестирование методики выявления и прогнозирования феноменов субъективного слухового восприятия человека на базе исследовательской модели.

Научная новизна работы.

Разработана биологически адекватная исследовательская модель нейронной сети с детализацией свойств отдельных нейронов, которая основана на современных данных о структурной и функциональной организации билатеральных популяций бинауральных клеток слуховой системы. Модель впервые позволила исследовать целостную реализацию механизма детектирования ИВР, основанного на принципе популяционного кодирования.

Выявлена высокая точность и разрешающая способность исследуемого популяционного механизма при детектировании биологически релевантных значений ИВР.

Показано устойчивое функционирование механизма популяционного детектирования ИВР с микросекундной разрешающей способностью при наличии шумовых процессов, характерных для отдельных нейронов, популяций в целом и нейронных путей проведения сенсорной информации в слуховой системе.

Выявлена необходимость и оптимальность биологически релевантного диапазона шумов для высокоточного детектирования ИВР.

Впервые аналитически обосновано функционирование нейронного механизма детектирования ИВР, базирующегося на принципе популяционного кодирования.

На основе модельной реализации исследуемого механизма популяционного детектирования ИВР сформирована и протестирована методика выявления и прогнозирования особенностей восприятия субъективного звукового образа человеком в норме и при патологии различных отделов мозга.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Результаты диссертационного исследования использованы при выполнении НИР по темам:

I) «Исследование и моделирование нейронных и системных механизмов объектного сенсорного восприятия» (№ гос. регистрации НИР: 1 200 957 953), проводимой в НИИ НК ЮФУ;

II) «Исследование и моделирование иерархии механизмов активного зрительного и слухового восприятия» (№ гос. регистрации НИР: 1 201 155 043), проводимой в НИИ НК ЮФУ;

III) «Разработка симуляторов живых систем, моделирование динамических режимов и их функционирования» (Программа фундаментальных научных исследований Президиума РАН «Математические методы нелинейной динамики»), проводимой в Институте прикладной физики РАН.

В рамках выполненного исследования разработан (и зарегистрирован в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам) пакет прикладных программ (НИИ) «STD Detector» для биологически адекватного нейромоделирования, который ориентирован на оперативное создание, модификацию и изучение нейронных популяций произвольной размерности с детализацией свойств отдельных нейронов. Пакет используется в исследовательских целях, а также внедрен в учебный процесс. В частности, в Институте прикладной физики РАН и Нижегородской государственной медицинской академии на основе 111 111 STD Detector и предложенной модели проводятся имитационные эксперименты в рамках комплексного исследования феноменов пространственной локализации звука, вызванных нарушением функционирования различных отделов слуховой системы (использование результатов работы подтверждается соответствующими актами). Кроме того, 111 111 STD Detector, в качестве компонента программного оснащения по моделированию, включен в практикум к курсу лекций «Биологически обоснованные модели нейронов и нейронных сетей».

Апробация работы.

Результаты работы представлялись на Всероссийских и международных научных конференциях и семинарах, в том числе:

— 9, 10, 11 и 12-й Всероссийских научно-технических конференциях «Нейроинформатика» в 2007;2010 гг. (г. Москва, Россия);

— 17-й, 18-й и 20-й Международных конференциях по вычислительным нейронаукам «CNS» в 2008 г. (г. Портленд, США), 2009 г. (г. Берлин, Германия) и 2011 г. (г. Стокгольм, Швеция);

— 2-м «INCF» Конгрессе по нейроинформатике 2009 г. (г. Пльзень, Чехия);

— 2-м Европейском симпозиуме аспирантов в области исследования слуха и акустики в 2009 г. (г. Ноттингем, Великобритания);

— 59-й научной конференции молодых ученых в 2007 г. (г. Ростов-на-Дону, Россия);

— 15-й летней научной школе-семинаре «Advanced Course in Computational Neuroscience» в 2010 г. (г. Фрайбург, Германия);

— научной молодежной школе-семинаре «Биофизические модели нейронов и взаимодействующих клеток мозга» в 2009 г. (г. Пущино, Россия);

— научном семинаре «Нейроинформатика и когнитивные исследования» НИИ Системных Исследований РАН в 2010 г. (г. Москва, Россия);

— научном семинаре Института математических наук Нью-Йоркского университета в 2010 г. (г. Нью-Йорк, США);

— научном семинаре Отделения нейронаук университета Коннектикута в 2010 г. (г. Фармингтон, США);

— научном семинаре Отделения фармакологии и физиологии университета Джорджа Вашингтона в 2010 г. (г. Вашингтон, США);

— научном семинаре «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях», проводимом в Институте прикладной физики РАН в 2010 г. (г. Нижний Новгород, Россия);

— научном семинаре Института математических проблем биологии РАН в 2010 г. (г. Пущино, Россия);

— ХХ1-м Съезде Физиологического общества им. И. П. Павлова в 2010 г. (г. Калуга, Россия).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, среди них: три в журналах, рекомендованных ВАКчетыре в полнотекстовых сборниках научных трудов Всероссийских научно-технических конференцийпять в тезисах международных научных конференций.

Получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (№ 2 008 612 461 от 20.05.2008).

Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту:

1. Разработанная оригинальная модель нейронного механизма популяционного детектирования ИВР, аккумулирующая современные нейробиологические данные об организации системы бинаурального слуха.

2. Теоретическое обоснование функционирования механизма популяционного детектирования ИВР на основе аналитического исследования динамики активности моделей «бинауральных» нейронов слуховой системы.

3. Функционирование исследуемого механизма популяционного детектирования ИВР в детерминированной нейронной системе, а также при отсутствии точной настройки синаптических весов, наличии шума в активности единичных нейронов и случайного временного рассогласования бинаурального сенсорного сигнала при передаче по слуховым путям.

4. Ключевая роль шумовых процессов, характерных для реальной системы бинаурального слуха, в высокоточном детектировании микросекундных значений ИВР.

5. Методика выявления и прогнозирования феноменов формирования субъективного звукового образа, основанная на разработанной исследовательской модели.

Структура и объем диссертации

.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Общее количество страниц: 133. Работа содержит 24 иллюстрации и 1 таблицусписок литературы включает 159 наименований.

Краткое содержание работы.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определена цель и сформулированы задачи исследования. Раскрыта новизна полученных результатов, их научная и практическая ценность. Представлена краткая аннотация всех глав диссертации.

Первая глава посвящена обзору литературы по структурной организации и основным принципам функционирования бинауральной слуховой системы в контексте обработки ИВР как ключевого источника информации при локализации низкочастотного звука в азимутальной плоскости. Рассмотрены данные о высокой точности определения азимутального направления на источник звука, которая является результатом устойчивой детекции системой бинаурального слуха (СБС), образованной медленными нейронами, величин ИВР порядка десятка микросекунд. Представлены классические модели нейронных механизмов, реализующие известные концепции высокоточного детектирования микросекундных ИВР. Проанализированы достоинства, выделены недостатки описанных гипотезна основе современных экспериментальных данных оценена корректность их базовых допущений, а также рассмотрена валидность потенциальной реализации биологических прототипов гипотетических механизмов в нейронных структурах СБС.

Во второй главе изложены принципы построения исследовательской модели нейронной сети для изучения альтернативного гипотетического механизма детектирования ИВРа также представлено разработанное программное обеспечение, использованное для реализации модели в рамках численного исследования. В первом разделе главы представлен обзор базовой структуры разработанной модели, имитирующей активность бинауральных нейронов двух билатерально расположенных популяций СБС и реализующей исследуемый механизм детектирования ИВР на основе принципа популяционного кодирования. Приведено математическое описание образующих модель единичных элементов: трех моделей нейрона и четырех моделей синаптической передачи различной степени детализации, используемых для аналитического исследования и численного моделирования. Во втором разделе главы описан разработанный исследовательский пакет прикладных программ STD Detector для биологически адекватного моделирования, сфокусированный на оперативном создании нейронных сетей средней и большой размерности. В данном разделе также представленно описание альтернативного, наиболее распространенного пакета для моделирования нейронов и нейронных сетей NEURON [53], применяемого в качестве тестового для верификации результатов численных экспериментов.

Третья глава, состоящая из двух разделов, посвящена изложению результатов исследования, на основе разработанной нейронной модели, механизма, который предполагает кодирование значений ИВР величиной импульсной активности билатеральных популяций El нейронов СБС. В первом разделе третьей главы представлены результаты аналитического исследования принципиальной возможности реализации изучаемого механизма детекции ИВР, основанного на принципе популяционного кодирования. Рассмотрена динамика мембранного потенциала единичных моделей нейрона при варьировании ИВР во входном сигнале. Найдены экстремумы потенциала нейронов при различных ИВР, на основе максимумов проанализирован характер зависимости от величины ИВР потенциального количества вовлеченных в импульсную активность нейронов популяций исследовательской модели. Показано наличие устойчивой тенденции влияния варьирования значения ИВР на величину суммарной импульсной активности популяций модели, что расценивается как репрезентация механизма популяционного детектирования ИВР. Во втором разделе представлен анализ результатов исследования изучаемого механизма на основе компьютерной реализации в рамках вычислительного эксперимента. Показана стабильная работа механизма популяционного детектирования ИВР на основе разработанной исследовательской модели, базирующейся на биологически более адекватных моделях единичного нейрона и синаптической передачи. Продемонстрирована потенциальная применимость изучаемого механизма детектирования ИВР к реальным нейронным популяциям СБС, не предполагающим строгой настройки синаптических весов. Представлены результаты, свидетельствующие об устойчивости механизма к влиянию собственных шумов единичных элементов популяций. Показана возможность стабильной детекции ИВР при возникновении джиггера во время передачи импульсного сигнала по слуховым путям от периферических к процессинговым нейронным отделам. Выдвинуто предположение о двойственности роли шумов и стохастических процессов, вследствие их ключевой значимости, в качестве источников возмущения системы на основе медленных нейронов, для устойчивого функционирования изучаемого механизма высокоточной детекции микросекундных значений ИВР. Приведены результаты верификационных исследований с применением альтернативной среды для нейромоделирования с интегрированными биологически более адекватными моделями нейрона и синаптической передачи.

Четвертая глава посвящена описанию разработанной на основе исследовательской модели, реализующей популяционный механизм детектирования ИВР, методики выявления и прогнозирования особенностей субъективного звукового образа в норме и при нарушениях функционирования различных отделов головного мозга. Результаты апробации методики показали перспективность ее внедрения в психофизических исследованиях и медицинских целяха также позволили выдвинуть гипотезу об инерционности бинаурального слухового восприятия.

В заключении обобщены основные результаты диссертационного исследования.

В приложении 1 приведен список используемых терминов и обозначений.

В приложении 2 представлено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

В приложении 3 представлены акты практического внедрения (использования) результатов диссертационного исследования.

Выводы.

1. Разработана биологически обоснованная модель билатеральных популяций бинауральных Е1 нейронов слуховых отделов ствола мозга, которая является адекватным базисом для целостной реализации нейронного механизма популяционного детектирования ИВР.

2. В результате аналитического исследования динамики активности набора единичных моделей «бинауральных» Е1 нейронов, получающих различные по силе возбуждающие и тормозные постсинаптические воздействия, теоретически обосновано функционирование механизма популяционного детектирования ИВР.

3. Численные эксперименты на основе разработанной исследовательской модели с размерностью популяций (5*104 Е1 нейронов), соответствующей биологическому прототипу, показали высокую (-0,01 мс) разрешающую способность популяционного механизма при детектировании биологически релевантных значений ИВР в диапазоне [-0.6. 0.6] мс.

4. Выявлена ключевая роль шумов различной природы (собственных шумов единичных нейронов, вариабельности синаптических проводимостей и импульсного джиттера во входном сигнале), свойственных реальной слуховой системе, как необходимых источников возмущения нейронных популяций, определяющего высокую разрешающую способность механизма популяционного детектирования микросекундных ИВР.

5. На основе исследовательской модели разработана методика выявления и прогнозирования особенностей субъективного звукового образа в норме и при нарушениях функционирования различных отделов головного мозга. Тестирование методики на базе результатов психофизического исследования локализации источника звука при дихотической стимуляции позволило выдвинуть гипотезу об инерционности бинаурального слухового восприятия.

Заключение

.

В результате выполненного анализа известных моделей на основе классических концепций обработки ИВР выявлено, что на данный момент отсутствуют адекватные реализации нейронных механизмов высокоточного детектирования ИВР, которые полностью согласуются с экспериментально обнаруженными особенностями структурной и функциональной организации реальной СБС млекопитающих. В связи с этим, в рамках диссертационного исследования разработана модель нейронной сети, которая учитывает современные нейробиологические экспериментальные данные и является адекватным базисом для корректной реализации (впервые позволившей изучение как целого) альтернативного существующим нейронного механизма детектирования ИВР, основанного на концепции популяционного кодирования. Разработанная исследовательская модель имитирует, с детализацией свойств отдельных клеток, билатерально расположенные в слуховых отделах ствола мозга (Lateral Superior Olivary Nuclei и/или Inferior Colliculus) популяции EI нейронов, которые получают преимущественно возбуждающе-тормозные афферентные синаптические воздействия. При этом, характер активности единичных нейронов исследовательской модели соответствует экспериментально выявленному в биологическом прототипе, что, как было установлено, предполагает строго монотонное изменение вероятности генерации потенциала действия при последовательно предъявляемых ИВР в пределах биологически релевантного диапазона и обеспечивает кодирование величины ИВР строго определенным отношением количества вовлеченных в импульсную активность EI нейронов симметричных популяций.

В контексте разработанной модели выполнено аналитическое исследование динамики активности набора единичных моделей «бинауральных» EI нейронов, получающих различные (линейно изменяемые в пределах популяции) по силе возбуждающие и тормозные постсинаптические воздействия, что позволило теоретически обосновать функционирование изучаемого механизма популяционного детектирования ИВР. Проведено численное исследование, включающее серию экспериментов на исследовательской модели с различной размерностью симметричных популяций (в т.ч. 5*104 EI нейронов в каждой, что соответствует размеру моделируемых отделов СБС), а также с различной степенью функциональной детализации моделей единичного нейрона и синапса. Полученные результаты показывают высокую (~0,01 мс) разрешающую способность при детектировании биологически релевантных значений ИВР в диапазоне [-0.6. 0.6] мс, что свидетельствует о потенциальной применимости реализованного, на основе разработанной модели, механизма к аналогично сформированному нейронному базису реальной СБС. В рамках численного исследования также рассмотрено влияние на детектирование ИВР, свойственных биологической слуховой системе шумов различной природы, в т. ч. собственных шумов единичных нейронов, вариабельности возбуждающих/тормозных синаптических проводимостей, а также межимпульсного джиттера во входном сигнале. Результаты исследования верифицировали не только устойчивость работы изучаемого механизма при наличии рассмотренных шумовых процессов, но и выявили ключевую роль такого рода явлений, как необходимых взаимодополняющих и/или взаимокомпенсирующих источников возмущения гомогенных популяций инертных (медленных) нейронов, определяющего функционирование и высокую разрешающую способность механизма популяционного детектирования микросекундных значений ИВР.

Важным аспектом выполненного диссертационного исследования является практическая значимость и актуальность внедрения полученных результатов. Выявленные, на основе математической реализации механизма популяционного детектирования ИВР, репрезентации нейронных коррелятов феноменов бинаурального звукового восприятия представляют базис сформированной методики исследования, диагностирования (в т.ч. дистанционного) и прогнозирования трансформации звуколокализационной функции человека при патологиях различных отделов мозга. В контексте современной практики вживления слуховых имплантов высокую актуальность имеет применение предложенной биологически адекватной модели при проведении исследований, направленных на повышение эффективности протезирования и в т. ч. нивелирования нарушения в результате имплантации звуколокализационной функции человека. Кроме того, разработанная нейросетевая модель является потенциальной математической платформой при проектировании и построении биомедицинских электронных устройств, предназначенных для вживления в бинауральные отделы СБС (SOC, 1Ссм. раздел 1.4) с целью частичного или полного функционального замещения биологических прототипов. Реализованное программное обеспечение и нейросетевая модель также востребованы в качестве потенциального компонента ядра симулятора сенсорной перцепции, работы по проектированию и созданию которого стали проводиться и получили мощное развитие в последнее десятилетие [15] вследствие его значимости как наиболее перспективного инструмента в нейробиологии, психофармакологии, медицине и многих других областях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , Я.А. Слуховая система / Я. А. Альтман. Л.: Наука, 1990. — 620 с.
  2. , Я.А. Локализация движущегося источника звука / Я. А. Альтман. -Л.: Наука, 1983.- 176 с.
  3. , Я.А. Локализация звука. Нейрофизиологические механизмы. / Я. А. Альтман. Л.: Наука, 1972. — 214 с.
  4. , Я.А. Пространственный слух. Физиология сенсорных систем. / Я. А. Альтман, H.A. Дубровский. Л.: Медицина, 1972. — С. 398 — 426.
  5. H.A. Основы психоакустики / И. А. Алдошина // Звукорежиссер. -1999.-№ 6.-С. 3−151.
  6. , Й. Пространственный слух / Й. Блауэрт- пер. И. Д. Грувиц. М.: Энергия, 1979.-224 с.
  7. , В.А. Исследование влияния джиттера во входном сигнале на чувствительность к интерауральным временным различиям популяции El нейронов / В. А. Васильков, P.A. Тикиджи-Хамбурьян // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. — №.2. — С.65−72.
  8. , В.А. Исследование возможных механизмов детектирования коротких временных задержек популяцией E-I нейронов / В. А. Васильков, P.A. Тикиджи-Хамбурьян // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. -2008. № 5−6. — С. 46−53.
  9. Дунин-Барковский, В. Л. Информационные процессы в нейронных структурах / В.Л. Дунин-Барковский. М.: Наука, 1978. — 166 с.
  10. Керниган, Б. UNIX. Программное окружение / Б. Керниган, Р. Пайк- пер. П. Шер. СПб: Символ Плюс, 2003. — 416 с.
  11. , В. Организующий принцип функции мозга элементарный модуль и распределенная система / В кн.: Дж. Эдельман, В. Маунткасл. Разумный мозг. — М.: Мир, 1981. — С. 15−67.
  12. От нейрона к мозгу / Дж.Г. Николлс и др. М.: УРСС, 2003. — 672 с.
  13. , Н.В. Элементы теории биологических анализаторов / Н. В. Позин. -М.: Наука, 1978.-360 с.
  14. , С.А. Сенсорная шкала пространственного слуха человека в виртуальном акустическом пространстве / С. А. Полевая, В. А. Антонец, Е. В. Ерёмин // Сенс. сист. 2002. — Т. 16. — № 4. — С. 291−296.
  15. , С.А. Интеграция эндогенных факторов в систему обработки экстероцептивных сигналов : дис.. доктора биологических наук / С. А. Полевая. Н. Новгород: Изд-во РАН, 2009. — 508 с.
  16. , С.А. Компьютерные технологии для исследования структуры субъективного сенсорного пространства человека / Е. В. Еремин, A.B. Зевеке // Нижегор. мед. ж. 2003. — Т. 1. — С. 17−24.
  17. Поршнев, С. Matlab 7. Основы работы и программирования / С. Поршнев. М.: Бином-Пресс, 2008. — 320 с.
  18. , Дж.В. (Лорд Рэлей). Теория звука / Дж.В. Стретт- пер. П. Н. Успенский, С. А. Каменецкий. М.: ГИТТЛ, 1955. — Т. 2. — 476 с.
  19. Тикиджи-Хамбурьян, P.A. Детальное моделирование нейронов и нейронных сетей: Как и зачем / P.A. Тикиджи-Хамбурьян // Сб. науч. тр. XII-й Всерос. н.-т. конф. «Нейроинформатика-2010». М.: НИЯУ МИФИ, 2010. -С. 49−105.
  20. Тикиджи-Хамбурьян, P.A. Модифицированный импульсный нейрон как базовая модель для реалистичных нейронных сетей / P.A. Тикиджи-Хамбурьян // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. — № 8. — С. 847−851.
  21. Тикиджи-Хамбурьян, Р. А. Разработка и исследование модели нейрона для построения рекуррентных сетей средней и большой размерности: дис.. канд. техн. наук / Р.А. Тикиджи-Хамбурьян. Ростов-н/Д., 2003. — 132 с.
  22. , Г. Нейробиология / Г. Шеперд. М.: Мир, 1987. — 454 с.
  23. , Дж. Разумный мозг. Кортикальная организация и селекция групп в теории высших функций головного мозга / Дж. Эдельмен, В. Маунткасл- пер. М. Алексеенко. М.: Мир, 1981. — 131 с.
  24. Abbott, L.F. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems / L.F. Abbott, P. Dayan. MA.: MIT Press, 2001. -576 p.
  25. Agapiou, J.P. Low-Frequency Envelope Sensitivity Produces Asymmetric Binaural Tuning Curves / J.P. Agapiou, D. McAlpine // J. Neurophysiol. 2008. -Vol. 100-P. 2381−2396.
  26. Agmon-Snir, H. The role of dendrites in auditory coincidence detection / H. Agmon-Snir, C.E. Carr, J. Rinzel // J. Nature. 1998. — Vol. 393 — P. 268−272.
  27. Akeroyd, M.A. The across frequency independence of equalization of interaural time delay in the equalization-cancellation model of binaural unmasking / M.A. Akeroyd // J. Acoust. Soc. Am. 2004. — Vol. 116. — P. 1135−1148.
  28. Bala, A.D.S. Prediction of auditory spatial acuity from neural images on the owl’s auditory space map / A.D.S. Bala, M.W. Spitzer, T.T. Takahashi // J. Nature. 2003. — Vol. 424 — P. 771−774.
  29. Batra, R. Sensitivity to Interaural Temporal Disparities of Low- and High-Frequency Neurons in the Superior Olivary Complex. I. Heterogeneity of
  30. Responses / R. Batra, S. Kuwada, D.C. Fitzpatrick // J. Neurophysiol. 1997. -Vol. 78.-P. 1222−1236.
  31. Batra, R. Sensitivity to Interaural Temporal Disparities of Low- and High-Frequency Neurons in the Superior Olivary Complex. II. Coincidence Detection / R. Batra, S. Kuwada, D.C. Fitzpatrick // J. Neurophysiol. 1997. — Vol. 78. — P. 1237−1247.
  32. Batra, R. High-frequency neurons in the inferior colliculus that are sensitive to interaural delays of amplitude-modulated tones: evidence for dual binaural influences / R. Batra, S. Kuwada, T.S. Stanford // J. Neurophysiol. 1998. — Vol. 70.-P. 64−80.
  33. Beckius, G.E. Axons from anteroventral cochlear nucleus that terminate in medial superior olive of cat: observations related to delay lines / G.E. Beckius, R. Batra, D.L. Oliver// J. Neurosci. 1999. — Vol. 19. — P. 3146−3161.
  34. Bekesy, G. Experiments in hearing / G. von Bekesy. NY.: McGraw-Hill Book Co, 1960. — 745 p.
  35. Bernstein, L.R. Auditory processing of interaural timing information: New insights / L.R. Bernstein // J. Neurosci. Res. 2001. — Vol. 66. — P. 1036−1046.
  36. Blauert, J. Spatial hearing: The psychophysics of human sound localization / J. Blauert. MA.: MIT Press, 1997. — 267 p.
  37. Borisyuk, A. Tutorials in Mathematical Biosciences / A. Borisyuk, A. Friedman, B. Ermentrout, D. Terman. NY.:Springer, 2005. — 175 p.
  38. Borisyuk, A. Adaptation and Inhibition Underlie Responses to Time-Varying Interaural Phase Cues in a Model of Inferior Colliculus Neurons / A. Borisyuk, M.N. Semple, J. Rinzel // ?Neurophysiol. 2002. — Vol. 88. — P. 2134−2146.
  39. Bower, J.M. The Book of GENESIS: Exploring Realistic Neural Models with the GEneral NEural Simulation System / J.M. Bower, D. Beeman. NY.: Springer-Verlag, 1998. — 457 p.
  40. Brand, A., Precise inhibition is essential for microsecond interaural time difference coding / A. Brand, O. Behrend, T. Marquardt, D. McAlpine, B. Grothe // J. Nature. 2002. — Vol. 417. — P. 543−547.
  41. Breebaart, J. Binaural processing model based on contralateral inhibition. I. Model structure / J. Breebaart, S. van de Par, A. Kohlrausch // J. Acoust. Soc. Am. -2001.-Vol. 110.-P. 1074−1087.
  42. Breebaart, J. Binaural processing model based on contralateral inhibition. II. Dependence on spectral parameters / J. Breebaart, S. van de Par, A. Kohlrausch // J. Acoust. Soc. Am. 2001. — Vol. 110. — P. 1089−1104.
  43. Breebaart, J. Binaural processing model based on contralateral inhibition. III. Dependence on temporal parameters / J. Breebaart, S. van de Par, A. Kohlrausch // J. Acoust. Soc. Am. 2001. — Vol. 110. — P. 1105−1117.
  44. Brughera, A. A model with excitation and inhibition for cells in the medial superior olive / A. Brughera, E. Stutman, L. Carney, H. Colburn // J. Audit. Neurosci. 1996. — Vol. 2. — P. 219−233.
  45. Brungart, D. S. Auditory localization of nearby sources. Head-related transfer functions / D.S. Brungart, W.M. Rabinowitz // J. Acoust. Soc. Am. 1999. — Vol. 106.-P. 1465−1479.
  46. Burkitt, A.N. Analysis of integrate-and-fire neurons: synchronization of synaptic input and spike output / A.N. Burkitt, G.M. Clark // J. Neural. Comput. -1999.-Vol. 11.-P. 871−901.
  47. Cai, H. A model for binaural response properties of inferior colliculus neurons.
  48. A model with interaural time difference-sensitive excitatory and inhibitory inputs / H. Cai, L.H. Carney, H. S Colburn // J. Acoust. Soc. Am. 1998. — Vol. 103.-P. 475−493.
  49. Gai, Y. Noise-Gated Encoding of Slow Inputs by Auditory Brain Stem Neurons With a Low-Threshold K+ Current / Y. Gai, B. Doiron, V. Kotak, J. Rinzel // J. Neurophysiol. 2009. — Vol. 102. — P. 3447−3460.
  50. Cant, N.B. Projections from the lateral nucleus of the trapezoid body to the medial superior olivary nucleus in the gerbil / N.B. Cant, R.L. Hyson // J. Hear. Res. 1992. — Vol. 58. — P. 26−34.
  51. Cant, N.B. Projections from the anteroventral cochlear nucleus to the lateral and medial superior olivary nuclei / N.B. Cant, J.H. Casseday // J. Comp. Neurol. -1986. Vol. 247. — P. 457−476.
  52. Carnevale, N.T. The NEURON Book / N.T. Carnevale, M.L. Hines. -Cambridge, UK.: Cambridge University Press, 2006. 457 p.
  53. Carnevale, N.T. The NEURON Simulation Environment Electronic resource. / N.T. Carnevale, M.L. Hines. 2009. — Mode of access: http://www.neuron.yale.edu/ (viewed on 07.04.2010).
  54. Carney, L. Responses of low-frequency cells in the inferior colliculus to interaural time differences of clicks: excitatory and inhibitory components / L. Carney, T. Yin // J. Neurophysiol. 1989. — Vol. 62. — P. 144−161.
  55. Churchland, P. S. The Computational Brain / P. S. Churchland, T.J. Sejnowski. -MA.: MIT Press, 1992. 528 p.
  56. Colburn, H.S. Models of binaural interaction / H.S. Colburn, N.I. Durlach // Handbook of Perception: Hearing (Eds. E. Carterette, M. Friedman). NY.: Academic Press. — 1978. — P. 467−518.
  57. Colburn, H.S. Models of brainstem responses to bilateral electrical stimulation / H.S. Colburn, Y. Chung, Y. Zhou, A. Brughera // J. Assoc. Res. Otolaryngol. -2009.-Vol. 10.-P. 91−110.
  58. Compte, A. Cellular and Network Mechanisms of Slow Oscillatory Activity (<1 Hz) and Wave Propagations in a Cortical Network Model / A. Compte, M.V. Sanchez-Vives, D.A. McCormick, X.J. Wang // J. Neurophysiol. 2003. — P. 27 072 725.
  59. D’Angelo, W.R. Role of GABAergic Inhibition in the Coding of Interaural Time Differences of Low-Frequency Sounds in the Inferior Colliculus / W.R. D’Angelo, S.J. Sterbing, E.M. Ostapoff, S. Kuwada // J. Neurophysiol. 2005. -Vol. 93.-P. 3390−3400.
  60. De Schutter, E. Computational Modeling Methods for Neuroscientists / E. De Schutter. MA.: MIT Press, 2009. — 419 p.
  61. De Schutter, E. Computational Neuroscience: Realistic Modeling for Experimentalists / E. De Schutter. FL.: CRC Press, 2001. — 368 p.
  62. Diesmann, M. NEST: An Environment for Neural Systems Simulations / M. Diesmann, M.-O. Gewaltig // Forschung und wisschenschaftliches Rechnen. -Gottingen: Beitrage zum Heinz-Billing-Preis, 2001. P. 43−70.
  63. Durlach, N.I. Binaural signal detection: equalization and cancellation theory / N.I. Durlach // Foundations of Modern Auditory Theory. NY.: Acad. Press, 1972.-Vol.2.-P. 371−462.
  64. Ermentrout, B. Simulating, Analyzing, and Animating Dynamical Systems: A Guide to Xppaut for Researchers and Students (Software, Environments, Tools) / B. Ermentrout. PA.: SIAM, 2002. — 290 p.
  65. Fischer, B.J. Cross-correlation in the auditory coincidence detectors of owls / B.J. Fischer, G.B. Christianson, J.L. Pena // J. Neurosci. 2008. — Vol.28. — P. 8107−8115.
  66. Fitzpatrick, D.C. Neural Sensitivity to Interaural Time Differences: Beyond the Jeffress Model / D.C. Fitzpatrick, S. Kuwada, R. Batra // J. Neurosci. 2000. -Vol.20.-P. 1605−1615.
  67. Fitzpatrick, D.C. Transformations in processing interaural time differences between the superior olivary complex and inferior colliculus: beyond the Jeffress model / D.C. Fitzpatrick, S. Kuwada, R. Batra // J. Hear. Res. 2002. — Vol. 168. -P. 79−89.
  68. Gai, Y. Influence of Inhibitory Inputs on Rate and Timing of Responses in the Anteroventral Cochlear Nucleus / Y. Gai, L.H. Carney // J. Neurophysiol. 2008. -Vol.99.-P. 1077−1095.
  69. Gerstner, W. Spiking Neuron Models. Single Neurons, Populations, Plasticity / W. Gerstner, W.M. Kistler. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2002. -480 p.
  70. Goldberg, J.M. Functional Organization of the Dog Superior Olivary Complex: An Anatomical and Electrophysiological Study / J.M. Goldberg, P.B. Brown // J. Neurophysiol. 1968. — Vol.31. — P. 639−656.
  71. Goldberg, J.M. Response of Binaural Neurons of Dog Superior Olivary Complex to Dichotic Tonal Stimuli: Some Physiological Mechanisms of Sound Localization / J.M. Goldberg, P.B. Brown // J. Neurophysiol. 1969. — Vol.32. — P. 613−636.
  72. Grothe, B. Mechanisms of sound localization in mammals / B. Grothe, M. Pecka, D. McAlpine // J. Physiol. Rev. 2010. — Vol. 90. — P. 983−1012.
  73. Grothe, B. New roles for synaptic inhibition in sound localization / B. Grothe // J. Nat. Rev. 2003. — Vol. 4. — P. 1−11.
  74. Grothe, B. Sensitivity to Interaural Time Differences in the Medial Superior Olive of a Small Mammal, the Mexican Free-Tailed Bat / B. Grothe, T.J. Park // J. Neurosci. 1998. — Vol. 18. — № 16. — P. 6608−6622.
  75. Grothe, B. The evolution of temporal processing in the medial superior olive, an auditory brainstem structure / B. Grothe // Progress in Neurobiol. 2000. -Vol.61.-P. 581−610.
  76. Hall, J.L. Binaural interaction in the accessory superior olivary nucleus of the cat / J.L. Hall // J. Acoust. Soc. Am. 1965. — Vol. 37. — P. 814−823.
  77. Hancock, K.E. A physiologically based model of interaural time difference discrimination / K.E. Hancock, B. Delgutte // J. Neurosci. 2004. — Vol.24. — № 32. -P. 7110−7117.
  78. Harper, N.S. Optimal neural population coding of an auditory spatial cue / N.S. Harper D. McAlpine // J. Nature. 2004. — Vol.430. — P. 682−686.
  79. Held, H. Die zentrale Gehorleitung / H. Held // Arch. Anat. Physiol. 1893. -Vol. 17.-P. 201−248.
  80. Hodgkin, A. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve / A. Hodgkin, A. Huxley // J. Physiol. 1952. -Vol.116.-P. 424−448.
  81. Ingham, N.J. GABAergic Inhibition Controls Neural Gain in Inferior Colliculus Neurons Sensitive to Interaural Time Differences / N.J. Ingham, D. McAlpine // J. Neurosci. 2005. — Vol.25. — P. 6187−6198.
  82. Irvine, D. A comparison of two methods for the measurement of neural sensitivity to interaural intensity differences / D. Irvine // Hearinq Research. -1987.-Vol. 30.-P. 169−180.
  83. Izak, R. Sound source localization with an Integrate-and-Fire neural system / R. Izak, G. Scarbata, P. Paschke // In Proc.: Seventh Inter. Conf. on Microelectronics for Neural, Fuzzy and Bio-Inspired systems, 1999. P. 103.
  84. Izhikevich, E.M. Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting / E.M. Izhikevich. MA.: MIT Press, 2007. — 498 c.
  85. Izhikevich, E.M. Simple model of spiking neurons / E.M. Izhikevich // IEEE Transactions on Neural Networks. 2003. — Vol. 14. — P. 1569−1572.
  86. Izhikevich, E.M. Which model to use for cortical spiking neurons? / E.M. Izhikevich // IEEE Transactions on Neural Networks. 2004. — Vol. 15. — P. 10 631 070.
  87. Jeffress, L.A. Lateralization is localization / L.A. Jeffress, R.W. Taylor // J. Acoust. Soc. Am. 1961. — Vol. 33. — № 4. — P. 482−483.
  88. Jeffress, L.A. A place code theory of sound localization / L.A. Jeffress // J. Comp. & Physiol. Psychol. 1948. — Vol. 41. — P. 35−39.
  89. Jiang, D. Responses of Neurons in the Inferior Colliculus to Binaural Masking Level Difference Stimuli Measured by Rate-Versus-Level Functions / D. Jiang, D. McAlpine, A.R. Palmer // J. Neurophysiol. 1997. — Vol. 77. — P. 3085−3106.
  90. Joris, P. A matter of time: internal delays in binaural processing / P. Joris, T.C. Yin // J. Trends Neurosci. 2007. — Vol. 30. — 70−78.
  91. Joris, P.X. Coincidence Detection in the Auditory System: 50 Years after Jeffress / P.X. Joris, P.H. Smith, T.C.T. Yin // J. Neuron. 1998. — Vol. 21. — P. 1235−1238.
  92. Joris, P.X. Envelope coding in the lateral superior olive. I. Sensitivity to interaural time differences / P.X. Joris, T.C. Yin // J. Neurophysiol. 1995. — Vol. 73.-P. 1043−1062.
  93. Kaas, J.H. Subdivisions of auditory cortex and processing streams in primates / Kaas, J.H. T.A. Hackett // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2000. — Vol. 97. — P. 11 793−11 799.
  94. Kelly, J.B. NMDA and AMPA Receptors in the Dorsal Nucleus of the Lateral Lemniscus Shape Binaural Responses in Rat Inferior Colliculus / J.B. Kelly, S.A. Kidd // J. Neurophysiol. 2000. — Vol. 83. — P. 1403−1414.
  95. Kelly, J.B. Coding of interaural time differences of transients in auditory cortex of Rattus norvegicus: Implications for the evolution of mammalian sound localization / J.B. Kelly, D.P. Phillips // Hear. Res. 1991. — Vol. 55. — P. 39−44.
  96. Kidd, S.A. Contribution of the Dorsal Nucleus of the Lateral Lemniscus to Binaural Responses in the Inferior Colliculus of the Rat: Interaural Time Delays / S.A. Kidd, J.B. Kelly // J. Neurosci. 1996. — Vol. 16. — P. 7390−7397.
  97. Kollmeier, B. Hearing From Sensory Processing to Perception / B. Kollmeier et al. — NY.: Springer, 2007. — 564 c.
  98. Konishi, M. The oilbird: hearing and echolocation / M. Konishi, E.I. Knudsen // J. Science. 1979. — Vol. 27. — № 204. — P. 425−427.
  99. Konishi, M. Neurophysiological and anatomical substrates of sound localization in the owl / M. Konishi et al. // Auditory Function: Neurobiological Basis of Hearing (Eds. E.M. Edelman, W.E. Gall, W.M. Cowans), NY.: Springer, 1988. P.721−746.
  100. Koppl, C. Maps of interaural time difference in the chicken’s brainstem nucleus laminaris / C. Koppl, C.E. Carr // Biological Cybernetics. 2008. — Vol. 98. — № 6. -P. 541−559.
  101. Kuwada, S. Interaural phase-sensitive units in the inferior colliculus of the unanaesthetized rabbit: Effects of changing frequency / S. Kuwada, T.R. Stanford, R. Batra//J. Neurophysiol. 1987. — Vol. 57. — P. 1338−1360.
  102. Licklider, J.C.R. Three auditory theories / J.C.R. Licklider // Psychology: A Study of a Science (E.S. Koch). NY.: McGraw-Hill, 1959. — P. 41−144.
  103. Litovsky, R.Y. The precedence effect / R.Y. Litovsky, H.S. Colburn, W.A. Yost, S.J. Guzman // J. Acoust. Soc. Am. 1999. — Vol. 106. — № 4. — P. 16 331 654.
  104. Litovsky, R.Y. Functional role of the human inferior colliculus in binaural hearing / R.Y. Litovsky, B.J. Fligor, M.J. Tramo // J. Hear. Res. 2002. — Vol. 165. -P. 177−88.
  105. Liu, W. Binaural and commissural organization of the primary auditory cortex of the mustached bat / W. Liu, N. Suga // J. Comp. Physiol. 1997. — Vol. 181. — P. 599−605.
  106. McAlpine, D. Creating a sense of auditory space / D. McAlpine // J. Physiol. -2005. Vol. 566. — № 1. — p. 21−28.
  107. McAlpine, D. Monaural and binaural responses of lowest frequency neurons in the inferior colliculus of the guinea pig / D. McAlpine, D. Jiang, A.R. Palmer // J. Hear. Res. 1996. — Vol. 97. — P. 136−152.
  108. McAlpine, D. A neural code for low-frequency sound localization in mammals / D. McAlpine, D. Jiang, A.R. Palmer // J. Nat. Neurosci. 2001. — Vol. 4. — P. 396 401.
  109. McAlpine, D. Blocking GABAergic inhibition increases sensitivity to sound motion cues in the inferior colliculus / D. McAlpine, A.R. Palmer // J. Neurosci. -2002. Vol. 22. — № 4. — P. 1443−1453.
  110. McAlpine, D. Sound localization and delay lines do mammals fit the model? / D. McAlpine, B. Grothe // Trends in Neurosci. — 2003. — Vol. 26. — P. 347−350.
  111. McAlpine, D. Convergent Input from Brainstem Coincidence Detectors onto Delay-Sensitive Neurons in the Inferior Colliculus / D. McAlpine, D. Jiang, T.M. Shackleton, A.R. Palmer // J. Neurosci. 1998. — Vol. 18. — P. 6026−6039.
  112. McAlpine, D. Responses of Neurons in the Inferior Colliculus to Dynamic Interaural Phase Cues: Evidence for a Mechanism of Binaural Adaptation / D. McAlpine, D. Jiang, T.M. Shackleton, A.R. Palmer // J. Neurophysiol. 2000. -Vol. 83.-P. 1356−1365.
  113. Moiseff, A. Neuronal and Behavioral Sensitivity to Binaural Time Differences in the Owl / A. Moiseff, M. Konishi // J. Neurosci. Vol. 1. — P. 40−48.
  114. Moiseff, A. Bi-Coordinate Sound Localization by the Barn Owl / A. Moiseff // J. Comparative Physiology, A Sensory Neural and Behavioral Physiology. Vol. 164.-P. 637−644.
  115. Mountcastle, V.B. The columnar organization of the cerebral cortex. / V. B Mountcastle // Brain. Vol. 120. — P. 701−722.
  116. Palmer, A.R. Interaural delay sensitivity to tones and broad band signals in the guinea-pig inferior colliculus / A.R. Palmer, A. Rees, D. Carid // J. Hear. Res. -1990.-Vol. 50.-P. 71−86.
  117. Palmer, A.R. Reassessing mechanisms of low-frequency sound localization /
  118. A.R. Palmer // Current Opinion in Neurobiology. 2004. — Vol. 14. — P. 457−460.
  119. Palmer, A.R. Neural mechanisms of binaural hearing / A.R. Palmer, T.M. Shackleton, D. McAlpine // J. Acoust. Sci. & Tech. 2002. — Vol. 23. — P. 61−68.
  120. Pashler, H. Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Sensation and Perception / H. Pashler, S. Yantis. NY.: Springer, 2004. — 816 p.
  121. Pecka, M. Functional roles of synaptic inhibition in auditory temporal processing: PhD Thesis / M. Pecka. Munchen. — 2008. — 128 p.
  122. Pecka, M. Interaural time difference processing in the mammalian medial superior olive: the role of glycinergic inhibition / M. Pecka, A. Brand, O. Behrend,
  123. B. Grothe // J. Neurosci. 2008. — Vol. 28. — P. 6914−6925.
  124. Pressnitzer, D. Auditory Signal Processing: Physiology, Psychoacoustics, and Models / D. Pressnitzer, A. de Cheveigne, S. McAdams, L. Collet. NY.: Springer, 2005. — 525 c.
  125. Proctor, L. Representation of sound localization cues in the auditory thalamus of the barn owl / L. Proctor, M. Konishi // J. Neurobiol. 1997. — Vol. 94. — P. 10 421−10 425.
  126. Purves, D. Neuroscience / D. Purves, G.A. Augustine, D. Fitzpatrick, W. Hall,
  127. A.-S. LaMantia, J.O. McNamara, S.M. Williams MA.: Sinauer Associates, 2008. -857 p.
  128. Richard, R.F. Handbook of Auditory Research: Sound Source Localization / R.F. Richard, A.N. Popper. NY.: Springer, 2005. — Ch. 8. — P. 272−316.
  129. Sayers, B.McA. Acoustic-image lateralization judgments with binaural tones / Sayers, B. McA. // J. Acoust. Soc. Am. 1964. — Vol. 36. — P. 923−926.
  130. Sayers, B.McA. Interaural amplitude effects in binaural hearing / B.McA. Sayers, P.A. Lynn // J. Acoust. Soc. Am. 1968. — Vol. 44. — P. 973−978.
  131. Sayers, B.McA. Mechanism of binaural fusion in the hearing of speech /
  132. B.McA. Sayers, E.C. Cherry // J. Acoust. Soc. Am. 1957. — Vol. 29. — P. 973 987.
  133. Schwartz, E.L. Computational Neuroscience / E.L. Schwartz. MA.: MIT Press, 1990.-447 p.
  134. Shackleton, T.M. Interaural time difference discrimination thresholds for single neurons in the inferior colliculus of Guinea pigs / T.M. Shackleton, B.C. Skottun, RH. Arnott, A.R. Palmer // J. Neurosci. 2003. — Vol. 23. — P. 716−724.
  135. Shinn-Cunningham, B.G. Tori of confusion: Binaural localisation cues for sources within reach of a listener / B.G. Shinn-Cunningham, S. Santarelli, N. Kopco // J. Acoust. Soc. Am. 2000. — Vol. 107. — P. 1627−1636.
  136. Siveke, I. Novel approaches for the investigation of sound localization in mammals: PhD Thesis /1. Siveke. Munchen. — 2007. — 132 p.
  137. Skottun, B.C. The ability of inferior colliculus neurons to signal differences in interaural delay / B.C. Skottun, T.M. Shackleton, R.H. Arnott, A.R. Palmer // PNAS. 2001. — Vol. 98. — P. 14 050−14 054.
  138. Smith, P.H. Projections of physiologically characterized globular bushy cell axons from the cochlear nucleus of the cat / P.H. Smith, P.X. Joris, L.H. Carney, T.C. Yin // J. Comp. Neurol. 1991. — Vol. 304. — P. 387−407.
  139. Stern, R.M. Binaural Sound Localization / R.M. Stern, D. Wang, G. Brown // Computational Auditory Scene Analysis. NY.: Wiley/IEEE Press, 2006, P. 1−33.
  140. Stern, R.M. Models of binaural perception / R. M Stern, C. Trahiotis // Binaural and Spatial Hearing in Real and Virtual Environments (Eds. R. Gilkey, T.R. Anderson). NY.: Lawrence Erlbaum Associates, 1996. P. 499−531.
  141. Stern, R.M. Models of Binaural Interaction / R. M Stern, C. Trahiotis // Handbook of Perception and Cognition (Ed. B.C.J. Moore.). NY.: Academic Press, 2000 Vol. 6. P. 347−386.
  142. , J. W. (Third Baron of Rayleigh). On out perception of sound direction / J.W. Strutt // Philosoph. Mag. 1907. — Vol. 13. — P. 214−232.
  143. Sullivan, W.E. Neural map of interaural phase difference in the owl’s brainstem / W.E. Sullivan, M. Konishi // Proc. Nati. Acad. Sei. USA (Neurobiology). 1986. -Vol. 83.-P. 8400−8404.
  144. Svirskis, G. Sodium Along With Low-Threshold Potassium Currents Enhance Coincidence Detection of Subthreshold Noisy Signals in MSO Neurons / G.
  145. Svirskis, V. Kotak, D.H. Sanes, J. Rinzel // J. Neurophysiol. 2004. — Vol. 91. — P. 2465−2473.
  146. Tollin, DJ. Interaural Phase and Level Difference Sensitivity in Low-Frequency Neurons in the Lateral Superior Olive / DJ. Tollin, T.C.T. Yin // J. Neurosci. 2005. — Vol. 25. — P. 10 648−10 657.
  147. Tollin, D.J. The Coding of Spatial Location by Single Units in the Lateral Superior Olive of the Cat. I. Spatial Receptive Fields in Azimuth / D.J. Tollin, T.C.T. Yin // J. Neurosci. 2002. — Vol. 22(4). — P. 1454−1467.
  148. Wang, D. Computational Auditory Scene Analysis: Principles, Algorithms, and Applications / D. Wang, G.J. NY.: Wiley-IEEE Press, 2005. — 543 p.
  149. Yin, T. Binaural interaction in low-frequency neurons in inferior colliculus of the cat. III. Effects of changing frequency / T. Yin, S. Kuwada // J. Neurophysiol. -1983.-Vol. 50.-P. 1020−1042.
  150. Yin, T.C.T. Neural mechanisms underlying interaural time sensitivity to tones and noise / T.C.T. Yin, J.C.K. Chan // Auditory Function: Neurobiological Basis of Hearing (Eds. G.M. Edelman, W.E. Gall, W.M. Cowan). NY.: Wiley, 1988. — P. 385−430.
  151. Yin, T.C.T. Neural Mechanisms of Encoding Binaural Localization Cues in the Auditory Brainstem / T.C.T. Yin // Integrative Functions in the Mammalian Auditory Pathway (Eds. A.P. Oertel, E. Fay). NY.: Springer-Verlag, 2002. — P. 99−159.
  152. Yin, T.C.T. Interaural Time Sensitivity in Medial Superior Olive of Cat / T.C.T. Yin, J.C.K. Chan // J. Neurophysiol. 1990. — Vol. 64. — P. 465−488.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?