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1夫人。玛丽塞西l,2Prof.Samir Kumar Bandyopadhyay 研究学者NHSM知识的校园,加尔各答,印度l IEEE高级成员,教授计算机科学,计算机科学与工程部门,Kolkta、印度加尔各答大学2 |
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神经生物学是研究神经系统的细胞的人类,我们可以组织这些细胞功能电路。在把它处理信息和调节行为。这个过程也可以被认为是一个决策的过程。众所周知,神经元是专门接收细胞,传播,传播电化学冲动。认知神经科学领域关注的科学研究神经元的神经机制即功能基础认知和神经科学的一个分支。探讨细胞在决策过程的行为。
关键字 |
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大脑,叶,意思是,和触发器 | ||||||
介绍 |
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认知心理学家提出了启发式机制会导致判断抽样原则有时违反或其他既定规则。例如,人们使用的概率根据quicly他/她cancollect从内存。(2 - 4) | ||||||
人类行为来自于人类的大脑。大脑分为两个半球,大脑皮层形成(外表面)。得到更多的表面积的皮质折叠。它的功能就像一个扁平的表面。在表面,大脑皮层细胞的身体特别位置,而内部的部分皮层细胞之间的连接。 | ||||||
现代人类成人大脑的大小约为1350 cc。人类大脑的左侧是图1所示[3]。 | ||||||
我们的讨论集中在两种类型的脑细胞:神经元和神经胶质细胞。尽管大脑有很多其他类型的细胞,这些是大多数参与学习。大脑是包含在头骨,保护它。大脑和头骨之间有三层膜。这些完全覆盖大脑和脊髓,帮助保护它。两个层之间是一个空间称为蛛网膜下腔。[5 - 6]。 | ||||||
大脑的主要部分如下: | ||||||
一个¯·大脑(前脑) | ||||||
一个¯·小脑(后脑) | ||||||
一个¯·脑干。 | ||||||
大脑 | ||||||
这是最大的大脑区域和控制所有高级心理功能,如思维和记忆。它由两半,或半球。右大脑半球控制身体的左侧,和左大脑半球控制身体的右侧。这是图2所示[7]。 | ||||||
每个大脑半球分为四个区域,称为叶:。 | ||||||
一个。额叶(下图红色区域) | ||||||
这种控制思想、记忆、计划、解决问题的能力和行为 | ||||||
B。顶叶(蓝色区域) | ||||||
这是负责语言,帮助我们形成话语和思想。它还处理触觉和我们如何认识的感觉,并帮助我们了解我们的身体位置。 | ||||||
c .颞叶(黄色区域) | ||||||
这有助于我们理解和处理我们所听到的。这也是涉及我们如何学习和组织信息。颞叶还负责情感和情绪记忆。 | ||||||
d .枕叶(绿色区域) | ||||||
这是所有视觉信息处理,比如颜色,形状和距离。 | ||||||
E。小脑(橙色区) | ||||||
这是大脑的一部分,是关心平衡和协调能力。这些活动进行自动(潜意识),大脑的这个区域,不是一个人的控制之下。 | ||||||
f .脑干(紫色区域) | ||||||
这个控制的基本功能是至关重要的维持生活,包括呼吸、体温、心率和血压。它还控制眼球运动和吞咽。这是一个非常敏感和重要的部分大脑和脊髓连接大脑半球。 | ||||||
g .脑下垂体 | ||||||
略低于大脑是脑下垂体的基础。这是一个小腺,使许多不同的激素,控制和调节身体的其他hormone-producing腺体。像其他身体器官,大脑是由细胞组成的。大约有400亿个神经细胞,即神经元在大脑。每个人都与生俱来的类似的数量。神经细胞相互沟通,和身体的其他部位,通过发送消息(神经冲动)通过神经通路的系统或网络。 | ||||||
二世。该方法 |
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肌肉是最常见的效应器,神经活动转化为行为。没有行为受到肌肉的极限性能比高频范围上的运动。等我们的工作是发现快速振荡不稳多谐振荡器模型创建一个波在整个人体后查看的东西应该不来。这样的行为在人类,由同步和异步肌肉[7]。 | ||||||
在同步的肌肉中,每个收缩/舒张周期是伴随着膜去极化和随后的复极化,释放激活钙、横桥和肌肉缩短的附件,然后删除激活钙和横桥超然。让所有这些发生在非常高的频率一套需要修改,包括精确的神经控制,肥大的钙处理机械,创新机制,结合钙、横桥和分子修饰和调控蛋白。[8] | ||||||
在我们的研究中观察到大脑细胞运动的行为将使外人类的行为和任何在细胞操作会创建一些问题反过来正常的人性。副作用低力和功率输出和低效率,但是直接的好处,神经控制。在异步肌肉,神经激活和收缩之间,是一个完全不同的设计。而不是快速钙循环,他们依靠延迟激活和失活,翅膀和外骨骼的谐振特性来指导他们极高频收缩。人体共振效应会产生收缩 | ||||||
在以后的生活的一些问题像关节炎,帕金森等。这是我们观察脑细胞死于可能的标准之一。本文是我们大脑的尝试段部分组件,这些组件在我们未来的工作是观察连同他们的行为经济学的预测模型。 | ||||||
A¢一钝的过滤器(3 x3)是由使用负的拉普拉斯算子的滤波参数的α’,在‘α的拉普拉斯算子的形状,必须控制在0.0到1.0范围。图像分割的问题只不过是一个经典的聚类问题,图像灰度值的范围集中在一些固定数量的集群灰值。 | ||||||
现在部门的算法组件的两个大脑半球。 | ||||||
1。输入是人类大脑的形象和EEG信号的一个特定的人 | ||||||
2。单独从大脑半球和找出两张图片左、右半球 | ||||||
3所示。根据脑电图和画一个大脑的每个部分组件的表现模式。 | ||||||
4所示。找到左半球和形成最初的centroide左右曾帮工重心寻找组件的一半。 | ||||||
5。这个过程也就是第四步已经做了一半。 | ||||||
6。找到每个组件的强度和最高强度近1.25将孤立的组件。1.25的选择是来自观察。 | ||||||
7所示。停止 | ||||||
获得的输出如下: | ||||||
IV.CONCLUSIONS |
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在计算机视觉中,分割的组件是指的过程分离一个数字图像分成多个部分(像素集,也被称为超像素)。更具体地说,图像分割是一个标签传播的过程等图像的每个像素,像素的相似标签分享相信视觉特征。每个像素的一个部分是相似的对一些计算属性或特征,如颜色、强度或结构。邻近地区明显不同的比较相似的特征(s)。图像分割的效果是一组段,公有地覆盖整个图像,或一组轮廓删除的图像。获得的结果或多或少令人满意和进一步需要刷牙。 | ||||||
数据乍一看 |
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引用 |
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