Полная функциональная характеристика сенсорных нейронов методом идентификации систем

Идентификация систем представляет собой перспективный подход к сенсорной нейрофизиологии, способствующий разработке количественных функциональных моделей сенсорной обработки. Этот подход предоставляет четкий набор рекомендаций по объединению экспериментальных данных с другими сведениями о сенсорных функциях для получения описания, которое оптимально предсказывает, каким образом нейроны обрабатывают сенсорную информацию. Данная парадигма прогнозирования обеспечивает объективный метод оценки и сравнения вычислительных моделей. В этой главе рассматриваются многие алгоритмы идентификации систем, применявшиеся в сенсорной нейрофизиологии, и показывается, каким образом их можно рассматривать как варианты единой задачи статистического вывода. Затем рассматриваются многочисленные практические вопросы, возникающие при применении этих методов в нейрофизиологических экспериментах: выбор стимулов, контроль поведения, визуализация моделей и валидация. Наконец, обсуждаются несколько задач, к которым в последнее время применялась идентификация систем, включая одну из важных долгосрочных целей сенсорной нейронауки: разработку моделей сенсорных систем, которые точно предсказывают нейронные ответы в полностью естественных условиях.