Title: Analysis of the cluster functions in the human cochlea
Language: English
Authors: Wenger, Cornelia
Qualification level: Diploma
Keywords: Cochlear Neuronen; Modellierung; Computersimulation; Neuronencluster
cochlear neurons; modeling; computer simulation; neuron cluster
Advisor: Rattay, Frank
Issue Date: 2008
Number of Pages: 91
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Obwohld die Somaregion der menschlichen afferenten Cochlear Neuronen einzigartig ist, basiert unser gegenwärtiges Wissen über das neuronale Codierungsprinzip in Säugetier-Nervenzellen der Cochlea auf tierexperimentelle Untersuchungen. Erstens sammeln sich viele der Cochlear Neuronen zu Clusters, wobei 2-4 (Tylstedt et al. 1997) Neuronen von einer gemeinsamen Myelinschicht isoliert sind. Zweitens sind 94% der menschlichen Zellkörper der Neuronen des Ganglion spirale nur von einer oder wenigen Schichten von Satellitenzellen umgeben (Ota and Kimura 1980), obwohl 95% dieser Zellkörper der Katze fest myelinisiert sind. Man vermutet, dass beide menschlichen Besonderheiten für die physiologisch sepezifische Hörleistung verantwortlich sind, da diese das neuronale Muster wesentlich beeinflussen. Tylstedt and Rask-Andersen (2001) spekulierten zum Beispiel, dass einzigartige Anordnungen zwischen menschlichen Ganglienzellen des Ganglion spirale, die nicht bei anderen Spezies gefunden wurden, interaktive elektronische und ephaptische Erregungsleitungen fördern.
Auf Grund des relevanten Einflusses der morphologischen Unterschiede auf die Fortpflanzung eines Aktionspotentials, werden zwei mathematische Modelle präsentiert. Das erste Modell dient zur Simulation der nichtmyelinisierten Somaregion der menschlichen Cochlear Neuronen. Die Resultate zeigten, dass geringe Änderungen von bestimmten sensitiven elektrischen und geometrischen Parametern einen starken Effekt auf die Erregung der Neuronen bewirken. Darüber hinaus wurde ein erweitertes mathematisches Modell für das menschliche Neuronencluster entwickelt.
Dieser erste Ansatz für die Computersimulation des theoretischer Fall eines einzigen Cluster-umhüllten Neurons und die eines multiplen Neuronenclusters konnte den Einfluss des Clusters auf das Feuerungsprinzip der eingeschlossenen Neuronen nachweisen.

Although the somatic region of afferent human cochlear neurons is quite unique, our contemporary knowledge on the neural coding principles in mammalian cochlear neurons is primarily based on animal experiments. Firstly many of the cochlear neurons are gathered to clusters with 2-4 (Tylstedt et al. 1997) neurons having a common insulation by myelin. Secondly 94% of human spiral ganglion cells are mostly surrounded by only one to several layers of satellite cells (Ota and Kimura 1980), whereas in cats 95% of spiral ganglion cells are firmly myelinated (Spoendlin 1971), which represents almost a reverse proportion between man and cat.
Both human particularities are expected to affect essentially the neural pattern resulting in a specific human physiologic hearing performance. For example, Tylstedt and Rask-Andersen (2001) speculate whether unique formations between human spiral ganglion cells, which have not been observed in other species, may constitute interactive electrotonic or ephaptic transmission pathways.
Two mathematical models are presented to account for the morphological differences which are of major relevance for the propagation of an action potential. The first model was used to simulate the nonmyelinated soma region of human cochlear neurons. The results revealed a strong effect on the excitation pattern of the neuron after small changes in certain sensitive geometrical and electrical parameters. Furthermore an extended mathematical model including the human neuron cluster was developed. With this initial approach, the performed computer simulations for the theoretical case of a single neuron in addition to multiple neuron clusters demonstrated the influence of the cluster on the spiking behavior of the enclosed cochlear neurons.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-27973
http://hdl.handle.net/20.500.12708/12317
Library ID: AC05038589
Organisation: E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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